I tipi di dati in Python: pa­no­ra­mi­ca e de­scri­zio­ne

I tipi di dati in Python sono fon­da­men­ta­li per rap­pre­sen­ta­re, elaborare e uti­liz­za­re i dati. L’utilizzo di diversi tipi di dati permette di me­mo­riz­za­re le in­for­ma­zio­ni in modo ef­fi­cien­te e ot­ti­miz­za­re così le pre­sta­zio­ni della tua ap­pli­ca­zio­ne.

Che cosa sono i tipi di dati in Python?

I tipi di dati in Python sono ca­te­go­riz­za­zio­ni di valori che per­met­to­no di rap­pre­sen­ta­re diverse tipologie di dati. Questi tipi de­fi­ni­sco­no il modo in cui le in­for­ma­zio­ni possono essere me­mo­riz­za­te e ma­ni­po­la­te. Python offre una gran varietà di tipi di dati, tra cui alcuni fon­da­men­ta­li come i numeri interi, float (numeri decimali) e stringhe (sequenze di caratteri). Fra i tipi più complessi vi sono le liste, le tuple, i dizionari e i set. I tipi di dati svolgono una funzione es­sen­zia­le nella pro­gram­ma­zio­ne in Python perché con­sen­to­no la strut­tu­ra­zio­ne e l’ela­bo­ra­zio­ne dei dati.

Lo scopo dei tipi di dati in Python è or­ga­niz­za­re i dati secondo regole de­ter­mi­na­te in modo da sod­di­sfa­re i requisiti di diverse ap­pli­ca­zio­ni. Ciascun tipo di dati presenta funzioni e proprietà spe­ci­fi­che. Ad esempio, le liste per­met­to­no di me­mo­riz­za­re elementi in una sequenza ordinata, mentre i dizionari uti­liz­za­no coppie chiave-valore per un’in­ter­ro­ga­zio­ne mirata dei dati. Scegliere i tipi di dati giusti rende il tuo programma più fles­si­bi­le e di più facile ma­nu­ten­zio­ne.

Categorie di tipi di dati in Python

Il lin­guag­gio di pro­gram­ma­zio­ne Python offre diversi tipi di dati integrati:

• Tipi di dati numerici: int, float, complex
• Stringhe: str
• Tipi di dati se­quen­zia­li: list, tuple, range
• Tipi binari: bytes, bytearray, memoryview
• Dizionari: dict
• Tipi di dati booleani: bool
• Insiemi: set, frozenset

Tipi di dati numerici

Esistono diversi tipi di dati numerici in Python che per­met­to­no di lavorare con i numeri:

1. Intero (int): il tipo intero rap­pre­sen­ta numeri interi senza cifre decimali.
2. Long (long): il tipo long è uti­liz­za­to per interi di lunghezza il­li­mi­ta­ta. A partire da Python 3, long e int sono stati riuniti in un unico tipo.
3. Float (float): il tipo float prevede numeri con cifre decimali.
4. Complex (complex): il tipo complex contiene numeri complessi con una parte reale e una parte im­ma­gi­na­ria, che è indicata dall’esten­sio­ne j.

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

Stringhe

Una stringa di Python (str) è una sequenza di caratteri. È possibile indicarla con vir­go­let­te semplici, doppie o triple.

# 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.'''

Le stringhe in Python sono im­mu­ta­bi­li, ossia non puoi più mo­di­fi­car­le dopo averle create. Tuttavia, esse sup­por­ta­no molti metodi e ope­ra­zio­ni che con­sen­to­no di ma­ni­po­lar­le, com­bi­nar­le e ana­liz­zar­le. Inoltre, puoi salvare i risultati all’interno di variabili e ottenere così nuove stringhe.

Esempi di ope­ra­zio­ni con le stringhe:

• Lunghezza di una stringa: len(str)
• Slicing: str[start:end]
• Con­ca­te­na­zio­ne di stringhe: str1 + str2

Tipi di dati se­quen­zia­li

I tipi di dati se­quen­zia­li in Python sono strutture di dati che me­mo­riz­za­no una raccolta ordinata di elementi. Grazie a loro è possibile accedere agli elementi in base alla loro posizione all’interno della sequenza. Esistono diversi tipi di dati se­quen­zia­li in Python:

Liste (list): le liste in Python sono tipi di dati se­quen­zia­li im­mu­ta­bi­li che rap­pre­sen­ta­no una raccolta ordinata di elementi. È possibile mo­di­fi­ca­re, ag­giun­ge­re ed eliminare gli elementi di una lista. Per creare le liste si uti­liz­za­no le parentesi quadre. Qui sono contenuti elementi di tipi di dati dif­fe­ren­ti.

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

Tupla (tuple): le tuple sono tipi di dati se­quen­zia­li im­mu­ta­bi­li che mostrano una raccolta ordinata di elementi, in modo simile alle liste. Al contrario delle liste, non è possibile mo­di­fi­ca­re le tuple in un secondo tempo. Per le tuple si uti­liz­za­no le parentesi tonde.

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

Range (range): si tratta di uno speciale tipo di dato in Python che serve a generare una sequenza di numeri. È uti­liz­za­to in par­ti­co­la­re per cicli e ite­ra­zio­ni. Il tipo di dati range crea una sequenza di numeri interi in un dato in­ter­val­lo. L’oggetto range genera la serie di numeri su richiesta e la memorizza non come lista completa, ma genera invece i numeri, se ne­ces­sa­rio. In questo modo si ottiene una maggiore ef­fi­cien­za, ad esempio nel caso di grandi sequenze numeriche.

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

Tipi binari

Bytes (bytes): il tipo di dati bytes rap­pre­sen­ta una sequenza di byte im­mu­ta­bi­le. È possibile crearli con il co­strut­to­re bytes() oppure con il prefisso b.

my_bytes = b'Hello'

Bytearray (bytearray): al contrario di bytes, bytearray fa parte dei tipi di dati mo­di­fi­ca­bi­li in Python che formano una sequenza di byte. In pratica puoi mo­di­fi­ca­re i valori dopo la di­chia­ra­zio­ne.

my_bytearray = bytearray(b'Python')

Dizionari

In Python, un di­zio­na­rio (dict) è una struttura di dati che memorizza una raccolta non ordinata di elementi sotto forma di coppie chiave-valore. A dif­fe­ren­za delle liste o delle tuple, che con­ten­go­no una sequenza di elementi, un di­zio­na­rio permette di accedere ai suoi elementi per mezzo di una chiave univoca.

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

Tipi di dati booleani

I tipi di dati booleani in Python rap­pre­sen­ta­no valori logici che possono essere vero (True) o falso (False). Questi dati hanno un’im­por­tan­za fon­da­men­ta­le per le analisi logiche e per le decisioni all’interno di un programma.

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

Insiemi

Un insieme (set) è una raccolta non ordinata di valori unici che non consente duplicati. È possibile uti­liz­za­re questo tipo di dati per me­mo­riz­za­re più elementi, ciascuno dei quali è univoco.

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

Un frozenset è una versione im­mu­ta­bi­le di un insieme. Una volta creati, non è più possibile ag­giun­ge­re, eliminare o mo­di­fi­ca­re gli elementi.

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