Entendendo Tipos de Dados no Python 3

Introdução

Em Python, assim como em todas as linguagens de programação, os tipos de dados são usados para classificar um tipo específico de dados. Isso é importante porque o tipo de dados específico que você usa determinará quais valores você pode atribuir a ele e o que você pode fazer com ele (incluindo quais operações você pode realizar nele).

Neste tutorial, iremos abordar os tipos de dados importantes nativos do Python. Esta não é uma investigação exaustiva dos tipos de dados, mas ajudará você a se familiarizar com as opções disponíveis para você em Python.

Pré-requisitos

Você deve ter o Python 3 instalado e um ambiente de programação configurado em seu computador ou servidor. Se você não tem um ambiente de programação configurado, pode consultar os guias de instalação e configuração para um ambiente de programação local ou para um ambiente de programação em seu servidor apropriado para seu sistema operacional (Ubuntu, CentOS, Debian, etc.).

Contexto

Uma forma de pensar sobre tipos de dados é considerar os diferentes tipos de dados que usamos no mundo real. Um exemplo de dado no mundo real são os números: podemos usar números inteiros (0, 1, 2, …), inteiros (… -1, 0, 1, …), e números irracionais (π), por exemplo.

Geralmente, na matemática, podemos combinar números de diferentes tipos e obter algum tipo de resposta. Podemos querer somar 5 ao π, por exemplo:

5 + π

Podemos manter a equação como resposta para considerar o número irracional, ou arredondar o π para um número com um número reduzido de casas decimais, e então somar os números juntos:

5 + π = 5 + 3.14 = 8.14 

Mas, se começarmos a tentar avaliar números com outro tipo de dado, como palavras, as coisas começam a não fazer muito sentido. Como resolveríamos a seguinte equação?

sky + 8

Para os computadores, cada tipo de dado pode ser considerado bastante diferente, como palavras e números, então teremos que ter cuidado sobre como os usamos para atribuir valores e como os manipulamos por meio de operações.

Números

Qualquer número que você inserir no Python será interpretado como um número; você não precisa declarar que tipo de dado está inserindo. O Python considerará qualquer número escrito sem decimais como um inteiro (como em 138) e qualquer número escrito com decimais como um float (como em 138.0).

Inteiros

Assim como em matemática, os inteiros na programação de computadores são números inteiros que podem ser positivos, negativos ou 0 (…, -1, 0, 1, …). Um inteiro também pode ser conhecido como um int. Como em outras linguagens de programação, você não deve usar vírgulas em números de quatro dígitos ou mais, então, quando escrever 1.000 em seu programa, escreva como 1000.

Nós podemos imprimir um inteiro assim:

print(-25)

Output
-25

Ou, podemos declarar uma variável, que neste caso é essencialmente um símbolo do número que estamos usando ou manipulando, assim:

my_int = -25
print(my_int)

Output
-25

Podemos fazer matemática com números inteiros em Python também:

int_ans = 116 - 68
print(int_ans)

Output
48

Os inteiros podem ser usados de muitas maneiras dentro de programas Python, e à medida que você continuar aprendendo mais sobre a linguagem, terá muitas oportunidades para trabalhar com inteiros e entender mais sobre esse tipo de dado.

Números de Ponto Flutuante

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.

Assim como fizemos com o inteiro, podemos imprimir um número de ponto flutuante assim:

print(17.3)

Output
17.3

Também podemos declarar uma variável que represente um float, assim:

my_flt = 17.3
print(my_flt)

Output
17.3

E, assim como com inteiros, podemos fazer matemática com floats em Python também:

flt_ans = 564.0 + 365.24
print(flt_ans)

Output
929.24

Com inteiros e números de ponto flutuante, é importante ter em mente que 3 ≠ 3.0, pois 3 refere-se a um inteiro enquanto 3.0 refere-se a um float.

Booleanos

O tipo de dado Booleano pode ter um de dois valores, seja True ou False. Booleanos são usados para representar os valores de verdade associados ao ramo lógico da matemática, que informa algoritmos na ciência da computação.

Sempre que você encontrar o tipo de dados Boolean, ele começará com B maiúsculo porque é nomeado em homenagem ao matemático George Boole. Os valores True e False também sempre serão com T e F maiúsculos, respectivamente, pois são valores especiais em Python.

Muitas operações matemáticas nos fornecem respostas que avaliam como verdadeiro ou falso:

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

Assim como com números, podemos armazenar um valor booleano em uma variável:

my_bool = 5 > 8

Podemos então imprimir o valor booleano com uma chamada para a função print():

print(my_bool)

Como 5 não é maior que 8, receberemos a seguinte saída:

Output
False

À medida que você escreve mais programas em Python, você ficará mais familiarizado com como os booleanos funcionam e como diferentes funções e operações que avaliam como verdadeiro ou falso podem mudar o curso do programa.

Strings

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."

Você pode optar por usar aspas simples ou duplas, mas seja qual for sua escolha, você deve ser consistente dentro de um programa.

O programa básico “Hello, World!” demonstra como uma string pode ser usada na programação de computadores, já que os caracteres que compõem a frase Hello, World! são uma string.

print("Hello, World!")

Assim como outros tipos de dados, podemos armazenar strings em variáveis:

hw = "Hello, World!"

E imprimir a string chamando a variável:

print(hw)

Ouput
Hello, World!

Assim como números, existem muitas operações que podemos realizar em strings dentro de nossos programas para manipulá-las e alcançar os resultados que estamos buscando. Strings são importantes para comunicar informações ao usuário e para o usuário comunicar informações de volta ao 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']

Se definirmos nossa lista de strings como sea_creatures:

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

Podemos imprimi-las chamando a variável:

print(sea_creatures)

E a saída será exatamente como a lista que criamos:

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

Listas são um tipo de dado muito flexível porque são mutáveis, ou seja, podem ter valores adicionados, removidos e alterados. Existe um tipo de dado semelhante às listas, mas que não pode ser alterado, e isso é chamado de tupla.

Tuplas

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

Tuplas são muito semelhantes a listas, mas usam parênteses ( ) em vez de colchetes e, por serem imutáveis, seus valores não podem ser modificados.

A tuple looks like this:

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

Podemos armazenar uma tupla em uma variável e imprimi-la:

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

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

Assim como nos outros tipos de dados, o Python imprime a tupla exatamente como a digitamos, com parênteses contendo uma sequência de valores.

Dicionários

O dicionário é o tipo de mapeamento integrado do Python. Isso significa que os dicionários mapeiam chaves para valores e esses pares de chave-valor são uma maneira útil de armazenar dados em Python. Um dicionário é construído com chaves do tipo chave entre chaves { }.

Normalmente usado para armazenar dados relacionados, como as informações contidas em um ID, um dicionário parece com isso:

Por favor, forneça feedback sobre a qualidade da tradução de 1 a 7.

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

Você notará que, além das chaves, também há dois pontos em todo o dicionário. As palavras à esquerda dos dois pontos são as chaves. As chaves podem ser compostas por qualquer tipo de dados imutável. As chaves no dicionário acima são: 'name', 'animal', 'color', 'location'.

As palavras à direita dos dois pontos são os valores. Os valores podem ser compostos por qualquer tipo de dados. Os valores no dicionário acima são: 'Sammy', 'shark', 'blue', 'ocean'.

Assim como os outros tipos de dados, vamos armazenar o dicionário dentro de uma variável e imprimi-lo:

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

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

Se quisermos isolar a cor de Sammy, podemos fazer isso chamando sammy['color']. Vamos imprimir isso:

print(sammy['color'])

Output
blue

Como os dicionários oferecem pares chave-valor para armazenar dados, eles podem ser elementos importantes em seu programa Python.

Conclusão

Neste ponto, você deve ter uma melhor compreensão de alguns dos principais tipos de dados que estão disponíveis para você usar em Python. Cada um desses tipos de dados será importante à medida que você desenvolver projetos de programação na linguagem Python.

Você pode aprender sobre cada um dos tipos de dados acima em mais detalhes lendo os seguintes tutoriais específicos:

• Números
• Booleanos
• Cadeias de caracteres
• Listas
• Tuplas
• Dicionários

Uma vez que você tenha um entendimento sólido dos tipos de dados disponíveis em Python, você pode aprender como converter tipos de dados.