Comprensión de los tipos de datos en Python 3

Introducción

En Python, al igual que en todos los lenguajes de programación, se utilizan tipos de datos para clasificar un tipo particular de datos. Esto es importante porque el tipo de datos específico que utilice determinará qué valores puede asignarle y qué puede hacer con él (incluidas las operaciones que puede realizar en él).

En este tutorial, repasaremos los tipos de datos importantes nativos de Python. Esta no es una investigación exhaustiva de los tipos de datos, pero le ayudará a familiarizarse con las opciones disponibles en Python.

Prerrequisitos

Debe tener instalado Python 3 y configurado un entorno de programación en su computadora o servidor. Si no tiene configurado un entorno de programación, puede consultar las guías de instalación y configuración para un entorno de programación local o para un entorno de programación en su servidor apropiado para su sistema operativo (Ubuntu, CentOS, Debian, etc.).

Antecedentes

Una forma de pensar en los tipos de datos es considerar los diferentes tipos de datos que usamos en el mundo real. Un ejemplo de datos en el mundo real son los números: podemos usar números enteros (0, 1, 2, …), enteros (… -1, 0, 1, …), y números irracionales (π), por ejemplo.

Por lo general, en matemáticas, podemos combinar números de diferentes tipos y obtener algún tipo de respuesta. Por ejemplo, podríamos querer sumar 5 a π:

5 + π

Podemos mantener la ecuación como respuesta para tener en cuenta el número irracional, o redondear π a un número con un número breve de decimales y luego sumar los números juntos:

5 + π = 5 + 3.14 = 8.14 

Pero, si comenzamos a tratar de evaluar números con otro tipo de datos, como palabras, las cosas comienzan a tener menos sentido. ¿Cómo resolveríamos la siguiente ecuación?

sky + 8

Para las computadoras, cada tipo de dato puede considerarse bastante diferente, como palabras y números, por lo que tendremos que tener cuidado con cómo los usamos para asignar valores y cómo los manipulamos a través de operaciones.

Números

Cualquier número que ingreses en Python será interpretado como un número; no es necesario declarar qué tipo de dato estás ingresando. Python considerará cualquier número escrito sin decimales como un entero (como en 138) y cualquier número escrito con decimales como un flotante (como en 138.0).

Enteros

Al igual que en matemáticas, los enteros en programación de computadoras son números enteros que pueden ser positivos, negativos o 0 (…, -1, 0, 1, …). Un entero también puede ser conocido como un int. Como en otros lenguajes de programación, no debes usar comas en números de cuatro dígitos o más, así que cuando escribas 1,000 en tu programa, escríbelo como 1000.

Podemos imprimir un entero así:

print(-25)

Output
-25

O, podemos declarar una variable, que en este caso es básicamente un símbolo del número que estamos usando o manipulando, así:

my_int = -25
print(my_int)

Output
-25

Podemos hacer matemáticas con enteros en Python también:

int_ans = 116 - 68
print(int_ans)

Output
48

Los enteros se pueden usar de muchas formas dentro de los programas de Python, y a medida que continúes aprendiendo más sobre el lenguaje, tendrás muchas oportunidades para trabajar con enteros y comprender más sobre este tipo de datos.

Números de Punto Flotante

A floating-point number or a float is a real number, meaning that it can be either a rational or an irrational number. Because of this, floating-point numbers can be numbers that can contain a fractional part, such as 9.0 or -116.42. In general, for the purposes of thinking of a float in a Python program, it is a number that contains a decimal point.

Como hicimos con el entero, podemos imprimir un número de punto flotante así:

print(17.3)

Output
17.3

También podemos declarar una variable que represente un flotante, de la siguiente manera:

my_flt = 17.3
print(my_flt)

Output
17.3

Y, al igual que con los enteros, también podemos hacer matemáticas con flotantes en Python:

flt_ans = 564.0 + 365.24
print(flt_ans)

Output
929.24

Con los enteros y los números de punto flotante, es importante tener en cuenta que 3 ≠ 3.0, ya que 3 se refiere a un entero mientras que 3.0 se refiere a un flotante.

Booleanos

El tipo de datos Booleano puede tener uno de dos valores, ya sea Verdadero o Falso. Los booleanos se utilizan para representar los valores de verdad que están asociados con la rama lógica de las matemáticas, la cual informa a los algoritmos en la ciencia de la computación.

Siempre que veas el tipo de datos Booleano, comenzará con una B mayúscula porque está nombrado en honor al matemático George Boole. Los valores True y False siempre estarán también con una T y una F mayúsculas respectivamente, ya que son valores especiales en Python.

Muchas operaciones en matemáticas nos dan respuestas que se evalúan como True o False:

• mayor que
  • 500 > 100 True
  • 1 > 5 False
• menor que
  • 200 < 400 True
  • 4 < 2 False
• igual
  • 5 = 5 True
  • 500 = 400 False

Al igual que con los números, podemos almacenar un valor Booleano en una variable:

my_bool = 5 > 8

Luego podemos imprimir el valor Booleano con una llamada a la función print():

print(my_bool)

Dado que 5 no es mayor que 8, recibiremos la siguiente salida:

Output
False

A medida que escribas más programas en Python, te familiarizarás más con cómo funcionan los Booleanos y cómo diferentes funciones y operaciones que se evalúan como True o False pueden cambiar el curso del programa.

Cadenas

A string is a sequence of one or more characters (letters, numbers, symbols) that can be either a constant or a variable. Strings exist within either single quotes ' or double quotes " in Python, so to create a string, enclose a sequence of characters in quotes:

'This is a string in single quotes.'

"This is a string in double quotes."

Puedes optar por usar comillas simples o dobles, pero cualquiera que elijas debes ser consistente dentro de un programa.

El programa básico “Hola, Mundo!” demuestra cómo se puede usar una cadena en la programación de computadoras, ya que los caracteres que componen la frase Hola, Mundo! son una cadena.

print("Hello, World!")

Al igual que con otros tipos de datos, podemos almacenar cadenas en variables:

hw = "Hello, World!"

Y mostrar la cadena llamando a la variable:

print(hw)

Ouput
Hello, World!

Al igual que los números, hay muchas operaciones que podemos realizar en cadenas dentro de nuestros programas para manipularlas y lograr los resultados que buscamos. Las cadenas son importantes para comunicar información al usuario y para que el usuario comunique información al programa.

Listas

A list is a mutable, or changeable, ordered sequence of elements. Each element or value that is inside of a list is called an item. Just as strings are defined as characters between quotes, lists are defined by having values between square brackets [ ].

A list of integers looks like this:

[-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3]

A list of floats looks like this:

[3.14, 9.23, 111.11, 312.12, 1.05]

A list of strings:

['shark', 'cuttlefish', 'squid', 'mantis shrimp']

Si definimos nuestra lista de cadenas como criaturas_marinas:

sea_creatures = ['shark', 'cuttlefish', 'squid', 'mantis shrimp']

Podemos imprimirlas llamando a la variable:

print(sea_creatures)

Y la salida se ve exactamente como la lista que creamos:

Output
['shark', 'cuttlefish', 'squid', 'mantis shrimp']

Las listas son un tipo de datos muy flexible porque son mutables, lo que significa que se les pueden añadir, eliminar y cambiar valores. Hay un tipo de datos similar a las listas pero que no se puede cambiar, y se llama tupla.

Tuplas

A tuple is used for grouping data. It is an immutable, or unchangeable, ordered sequence of elements.

Las tuplas son muy similares a las listas, pero utilizan paréntesis ( ) en lugar de corchetes y, debido a que son inmutables, sus valores no pueden modificarse.

A tuple looks like this:

('blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral')

Podemos almacenar una tupla en una variable e imprimirla:

coral = ('blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral')
print(coral)

Output
('blue coral', 'staghorn coral', 'pillar coral')

Como en los otros tipos de datos, Python imprime la tupla tal como la hemos escrito, con paréntesis que contienen una secuencia de valores.

Diccionarios

El diccionario es el tipo de datos de mapeo incorporado en Python. Esto significa que los diccionarios asignan claves a valores y estos pares clave-valor son una forma útil de almacenar datos en Python. Un diccionario se construye con llaves en ambos lados { }.

Normalmente se utiliza para almacenar datos relacionados, como la información contenida en un ID, un diccionario se ve así:

{'name': 'Sammy', 'animal': 'shark', 'color': 'blue', 'location': 'ocean'}

Notarás que además de las llaves, también hay dos puntos a lo largo del diccionario. Las palabras a la izquierda de los dos puntos son las claves. Las claves pueden estar compuestas por cualquier tipo de datos inmutable. Las claves en el diccionario anterior son: 'name', 'animal', 'color', 'location'.

Las palabras a la derecha de los dos puntos son los valores. Los valores pueden estar compuestos por cualquier tipo de datos. Los valores en el diccionario anterior son: 'Sammy', 'shark', 'blue', 'ocean'.

Como con los otros tipos de datos, vamos a almacenar el diccionario dentro de una variable y lo imprimiremos:

sammy = {'name': 'Sammy', 'animal': 'shark', 'color': 'blue',  'location': 'ocean'}
print(sammy)

Output
{'color': 'blue', 'animal': 'shark', 'name': 'Sammy', 'location': 'ocean'}

Si queremos aislar el color de Sammy, podemos hacerlo llamando a sammy['color']. Vamos a imprimir eso:

print(sammy['color'])

Output
blue

Dado que los diccionarios ofrecen pares de clave-valor para almacenar datos, pueden ser elementos importantes en tu programa de Python.

Conclusión

En este punto, deberías tener una mejor comprensión de algunos de los principales tipos de datos que están disponibles para que los uses en Python. Cada uno de estos tipos de datos será importante a medida que desarrolles proyectos de programación en el lenguaje Python.

Puedes aprender más sobre cada uno de los tipos de datos anteriores en más detalle leyendo los siguientes tutoriales específicos:

• Números
• Booleanos
• Cadenas
• Listas
• Tuplas
• Diccionarios

Una vez que tengas un sólido dominio de los tipos de datos disponibles en Python, puedes aprender cómo convertir tipos de datos.