Python data types: Os principais tipos de dados em Python

Tipos de dados em Python (data types) são fundamentais para a representação, o processamento e a utilização de dados. Ao fazer uso de diferentes tipos de dados no seu código, você poderá armazenar informações com mais eficiência, otimizando o desempenho da sua aplicação.

O que significa Python data types?

Em Python, diferentes tipos de dados são usados para categorizar valores, determinando como as informações devem ser armazenadas e manipuladas. A linguagem de programação Python aceita inúmeros tipos de dados, alguns deles mais básicos, como integers (números inteiros), floats (números decimais) e strings (cadeias de caracteres). Já os tipos mais complexos incluem listas, tuplas, dicionários e conjuntos. Tipos de dados em Python desempenham um papel essencial na programação, pois possibilitam tanto uma melhor estruturação do código quanto um melhor processamento dos dados.

O objetivo de se diferenciar dados é organizar esses mesmos dados de acordo com certas características, para satisfazer exigências de aplicações. Cada tipo de dado em Python possui funções e propriedades específicas: listas, por exemplo, armazenam elementos em uma sequência ordenada, enquanto dicionários usam pares de chave-valor para realizar consultas direcionadas de dados. Ao fazer uso dos data types mais adequados, você torna o seu código mais flexível e facilita a manutenção dele.

Principais Python data types

A linguagem de programação Python possui uma grande variedade de tipos de dados já integrados. Estes são alguns dos mais utilizados:

• Tipos de dados numéricos: int, float, complex
• strings: str
• Tipos de dados sequenciais: list, tuple, range
• Tipos de dados binários: bytes, bytearray, memoryview
• Dicionários: dict
• Tipos de dados booleanos: bool
• Conjuntos: set, frozenset

Tipos de dados numéricos

Vários tipos de dados em Python são adequados para a manipulação de números:

1. Integer (int): O tipo integer é usado para representar números inteiros, sem casas decimais.
2. Long (long): O tipo long limita o comprimento de números inteiros. A partir do Python 3, os tipos long e int foram unificados.
3. Float (float): O tipo float inclui números com casas decimais.
4. Complex (complex): O tipo complex deve conter números complexos, formados por uma parte real e uma parte imaginária, indicada pelo sufixo j.

O exemplo de código abaixo explora possibilidades dos tipos de dados numéricos:

a=3
# variable with float value.
b=3.17
# variable with complex value.
c=50+7j

Strings

Uma string em Python (str) nada mais é que uma sequência de caracteres. Ela pode ser escrita entre aspas simples, duplas ou triplas, como mostra o código a seguir:

# Single quotes
str1 = 'Hello World!'
# Double quotes
str2 = "This is a string."
# Triple quotes for multi-line strings
str3 = '''This is a multi-line string.'''

Em Python, strings são imutáveis, ou seja, após criadas, strings não podem ser alteradas. No entanto, este tipo de dado suporta métodos e operações que conseguem manipulá-lo, combiná-lo e analisá-lo. Você pode armazenar os resultados dessas ações em variáveis para, assim, obter novas strings.

Observe alguns exemplos de operações com strings:

• Descobrir o comprimento de uma string: len(str)
• Fatiar uma string (slicing): str[start:end]
• Concatenar strings: str1 + str2

Tipos de dados sequenciais

Tipos de dados sequenciais em Python são estruturas de dados capazes de armazenar coleções ordenadas de elementos. Eles possibilitam o acesso a elementos de acordo com a posição destes dentro de uma sequência.

Existem diversos tipos de dados sequenciais em Python. Listas (list), por exemplo, estão entre os tipos de dados sequenciais mutáveis que representam uma coleção ordenada de elementos. Diferentemente do que ocorre em strings, é possível alterar, adicionar e remover elementos de uma lista. Listas devem ser criadas entre colchetes e podem conter elementos de diferentes tipos. Veja:

my_list = [1, 2, 3, 'Hello', 'World']

Tupla (tuple): Tuplas são tipos de dados sequenciais imutáveis que, assim como listas, representam uma coleção ordenada de elementos. Contudo, ao contrário de uma lista, uma tupla não pode ser alterada depois de criada. Tuplas devem ser escritas entre parênteses.

my_tuple = (4, 5, 6, 'Python')

Range (range): Este é um tipo de dado em Python especial, que serve para gerar uma sequência de números. Ele é utilizado, sobretudo, para loops e iterações. O tipo de dado range é capaz de criar uma sequência de números inteiros dentro de um intervalo especificado. O objeto range, por sua vez, gera a sequência numérica quando solicitado, em vez de armazená-la como lista completa. Essa característica colabora positivamente para a eficiência de um código, principalmente quando ele contém grandes sequências numéricas.

# Range from 0 to 4
my_range = range(4)
for i in my_range:
    print(i)
# Output: 0, 1, 2, 3

Tipos de dados binários

Bytes (bytes): O tipo de dado bytes é usado para representar uma sequência imutável de bytes. Você pode criar bytes utilizando o construtor bytes() ou o prefixo b, como faz o exemplo abaixo:

my_bytes = b'Hello'

Bytearray (bytearray): bytearray também representa uma sequência de bytes, mas ao contrário do tipo bytes, este é um tipo de dado mutável. Isso quer dizer que é possível alterar seus valores mesmo depois da declaração.

my_bytearray = bytearray(b'Python')

Dicionários

Em Python, um dicionário (dict) é uma estrutura de dados que armazena uma coleção não ordenada de elementos, na forma de pares de chave-valor. Diferentemente de listas e tuplas, que apresentam sequências ordenadas de elementos, um dicionário só concede acesso aos seus elementos por meio da inserção de chaves exclusivas. O código abaixo esclarece:

my_dict = {
    "name": "Max",
    "age": 25,
    "city": "California"
}

Tipos de dados booleanos

Tipos de dados booleanos representam valores verdade, que podem ser verdadeiros (True) ou falsos (False). Esses dados têm importância crucial em códigos, sendo usados para análises e decisões lógicas.

a = True
b = False
result_1 = (a and b) # returns False
result_2 = (a or b) # returns True
result_3 = (not a) # returns False

Conjuntos

Um conjunto (set) é uma coleção não ordenada de valores únicos que não permite duplicatas. Você pode usar conjuntos para armazenar vários elementos que não se repetem, por exmeplo.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

Um frozenset, por sua vez, é uma versão imutável de um conjunto. Após criá-lo, você não poderá mais adicionar, remover ou alterar seus elementos.

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
frozen_set = frozenset(my_set)