Что такое type в питоне
Функция type в Python 3
Эта статья поможет вам разобраться как работает функция type в языке программирования Python.
Введение
Python имеет множество встроенных функций. В этой статье мы обсудим, как проверить тип данных у переменных в Python с помощью функции type.
При программировании на Python мы пришли к ситуации, в которой хотим проверить тип данных у переменной. Для этого нам необходимо использовать встроенную функцию type.
Описание
Type — это встроенная функция, которая помогает определить тип переменной, передаваемой на вход.
Нужно просто поместить имя переменной внутри функции type, и Python вернет тип данных.
В основном, мы используем ее в целях отладки.
Базовый синтаксис
Параметры
Аргумент является необходимым параметром, который принимает внутрь функция type.
Аргументом может быть строка, целое число, список, кортеж, множество, словарь и т.д.
Также мы можем передать в функцию type три аргумента, т.е. type(name, databases, dict). В таком случае он вернет вам новый тип объекта.
Расширенный синтаксис
Параметры
Возвращаемые значения
Примеры
Рассмотрим некоторые способы, с помощью которых можно узнать тип данных у переменной.
Использование базового синтаксиса
В этом примере мы будем принимать входные данные во всех форматах для записи переменной типа string, integer, negative value, float value, complex number, list, tuple, set и dictionary. После этого мы распечатаем тип данных всех переменных и посмотрим вывод.
Здесь все просто и понятно.
Использование расширенного синтаксиса
В этом примере мы возьмем все параметры, такие как имя, базовый класс и т.д. После этого мы распечатаем вывод. Давайте посмотрим более наглядно с помощью следующего кода:
Заключение
В данной статье мы научились проверять тип данных у переменной и изучили как работает функция type с двумя различными методами. Мы также проверили все типы переменных с помощью функции type.
Однако, если у вас есть сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам.
Список типов данных в Python
Н ачнём с того, что все данные в Python являются объектами. Они могут создаваться нами вручную, либо быть изначально встроенными на уровне языка. Объект можно охарактеризовать, как особую область памяти, где хранятся некоторые значения и определённые для этих значений операции.
Проиллюстрировать фундаментальность объектов в разрезе Питона можно, приведя пример общего вида программы на этом языке. Итак:
Ну и вполне закономерно, что объекты можно классифицировать по их типам.
Что такое динамическая типизация
Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:
Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.
Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.
Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.
Python — язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:
a = 1 print(type(a)) a = ‘one’ print(type(a)) a = <1: 'one'>print(type(a))
В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:
💭 Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.
👍 К плюсам динамической типизации можно отнести:
# список, элементами которого являются строка, целое число и кортеж variety_list = [‘String’, 42, (5,25)]
🙁 К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:
Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.
Разница между атомарными и структурными типы данных
По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.
Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:
Атомарные объекты, при их присваивании, передаются по значению, а ссылочные — по ссылке
# пример присваивания атомарного объекта atom = 3 btom = atom atom = 2 print(atom) > 2 print(btom) > 3
Из результатов видно, что переменной btom было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.
Посмотрим, как это работает для структурных типов:
# пример присваивания ссылочного объекта link = [‘Ipona’, ‘Master Sword’] alin = link link[0] = ‘Zelda’ print(link) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’] print(alin) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’]
Поскольку списки — это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной link переменной alin передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.
Собственно, в этом и вся разница.
Числовые типы
«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.
int (целое число)
Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.
Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также int применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.
float (число с плавающей точкой)
Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:
print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False
В плане записи, float ничем не отличаются от int :
# примеры вещественных чисел zero = 0.0 pi = 3.14 e = 2.71
В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без float никуда.
complex (комплексное число)
Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.
В Python комплексные числа задаются с помощью функции complex() :
# пример комплексного числа z = complex(1, 2) print(z) > (1+2j) # вещественная часть print(z.real) > 1.0 # мнимая часть print(z.imag) > 2.0 # сопряженное комплексное число print(z.conjugate()) > (1-2j)
Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:
z1 = complex(4, 5) z2 = complex(100, 200) print(z1 > z2) > Traceback (most recent call last): print(z1> z2) TypeError: ‘>’ not supported between instances of ‘complex’ and ‘complex’
Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.
Как узнать тип переменной Python
Введение
В Python есть две функции type() и isinstance() с помощью которых можно проверить к какому типу данных относится переменная.
Разница между type() и isinstance()
type() возвращает тип объекта
Встроенная функция type() это самый простой способ выяснить тип. Вы можете воспользоваться следующим образом.
Пример использования type()
В Python четырнадцать типов данных.
Для начала рассмотрим три численных типа (Numeric Types):
Создайте три переменные разного численного типа и проверьте работу функции:
var_int = 1380 var_float = 3.14 var_complex = 2.0-3.0j print (type(var_int)) print (type(var_float)) print (type(var_complex))
Рассмотрим ещё несколько примеров
Спецификацию функции type() вы можете прочитать на сайте docs.python.org
Команда type
Есть ещё полезная команда type которая решает другую задачу.
С помощью команды type можно, например, определить куда установлен Python.
Подробнее об этом можете прочитать здесь
python3 is hashed (/usr/bin/python3)
python3 is hashed (/usr/bin/python)
isinstance()
Кроме type() в Python есть функция isinstance(), с помощью которой можно проверить не относится ли переменная к какому-то определённому типу.
Пример использования
Из isinstance() можно сделать аналог type()
Упростим задачу рассмотрев только пять типов данных, создадим пять переменных разного типа и проверим работу функции
1380 is int heihei.ru is str True is bool [‘heihei.ru’, ‘topbicycle.ru’, ‘urn.su’] is list (‘andreyolegovich.ru’, ‘aredel.com’) is tuple
Напишем свою фукнцию по определению типа typeof() на базе isinstance
def typeof(your_var): if (isinstance(your_var, int)): return ‘int’ elif (isinstance(your_var, bool)): return ‘bool’ elif (isinstance(your_var, str)): return ‘str’ elif (isinstance(your_var, list)): return ‘list’ elif (isinstance(your_var, tuple)): return ‘tuple’ else : print(«type is unknown»)
Заметки об объектной системе языка Python ч.2
Вторая часть заметок об объектной системе python’a (первая часть тут). В этой статье рассказывается, что такое классы, метаклассы, type, object и как происходит поиск атрибутов в классе.
Классы
Классы (типы) — это объектные фабрики. Их главная задача — создавать объекты, обладающие определенным поведением.
Классы определяют поведение объектов с помощью своих атрибутов (которые хранятся в __dict__ класса): методов, свойств, классовых переменные, дескрипторов, а также с помощью атрибутов, унаследованных от родительских классов.
Инстанцирование обычного объекта происходит в 2 этапа: сначала его создание, потом инициализация. Соответственно, сначала запускается метод класса __new__, который возвращает объект данного класса, потом выполняется метод класса __init__, который инициализирует уже созданный объект.
Например, объявим класс:
>>> class A ( object ):
. pass
.
>>>
Для класса A не определены ни __new__, ни __init__. В соответствии с алгоритмом поиска атрибутов для класса (типа), который не стоит путать с алгоритмом поиска атрибутов для обычных объектов, когда класс не найдет их в своем__dict__, он будет искать эти методы в __dict__ своих базовых (родительских) классах.
Класс А имеет в качестве родителя встроенный класс object. Таким образом он будет их искать в object.__dict__
Раз есть такие методы, значит, получается, что a = A() аналогичен последовательности вызовов:
a = object.__new__(A)
object.__init__(a)
В общем виде, используя super, который как раз и реализует алгоритм поиска атрибутов по родительским классам [1]:
a = super(A, A).__new__(A)
super(A, A).__init__(a)
Singleton v.1
Понимая, как происходит создание объекта, можно написать реализацию паттерна одиночка.
Мы должны гарантировать, что у класса есть только один экземпляр. Т.е. при вызове конструктора класса, всегда возвращаем один и тот же экземпляр класса.
А это значит, что при вызов метода __new__ должен возвращать каждый раз один и тот же объект. Хранить сам объект можно, например, в классовой переменной instance.
В результате получаем:
Классы и метаклассы.
Для класса (типа), так же как и для обычного объекта, существует класс (тип), который создает классы и определяет поведение класса. Этот класс называется метаклассом.
Создание класса, как и обычного объекта происходит с помощью вызова конструктора, но т.к. в классе есть несколько дополнительных специальных атрибутов, которые должны быть инициализированы, в конструктор передаются и соответствующие обязательные параметры.
XClass = XMetaClass(name, bases, attrs)
Тогда, сразу после создания
XClass.__name__ равно name,
XClass.__bases__ равен bases,
XClass.__dict__ равен attrs, а
XClass.__class__ равен XMetaClass
По умолчанию для всех определяемых классов метаклассом является type.
>>> class A ( object ):
. pass
.
Эквивалентно, по аналогии с обычными объектами:
>>> class B (A):
. def foo ( self ):
. 42
.
При определении класса, можно задать свой метакласс с помощью
классовой переменной __metaclass__:
>>> class A ( object ):
. __metaclass__ = Meta
.
>>>
Что равносильно: A = Meta(‘A’, (object,), <>)
О type и object
Прежде всего type и object — это объекты. И, как у всех порядочных объектов, у них есть специальные атрибуты __class__ и __dict__:
Более того object, и type — это объекты типа (классы), и у них тоже есть специальные атрибуты __name__, __bases___:
Экземпляры типа или класса object — это объекты (любые). Т.е. любой объект — экземпляр класса object:
Даже функция является объектом:
>>> def bar ():
. pass
.
>>> isinstance (bar, object )
True
Кроме того, класс object сам является своим экземпляром:
type тоже является его экземпляром:
Инстанцирование — object() возвращает самый простой и общий объект:
>>> o = object ()
У которого даже __dict__ нет, есть только __class__.
Экземпляры класса или типа type — это только другие классы или другие типы:
Число — это не класс
Встроенная функция setattr тоже не класс.
>>> isinstance (A, type )
True
Тип строки — это класс.
Т.к. object и type — тоже классы, то они являются экземплярами класса type:
Т.к. множество классов (типов) являются подмножеством множества объектов, то логично предположить, что type является подклассом object, т.е.
type — это просто класс, экземплярами которого являются другие классы. (т.е. метакласс). А сами классы можно считать расширением простых, обычных объектов.
Таким образом, когда мы наследуем класс от object, этот класс автоматически наследует поведение класса object, т.е. при инстанцировании он будет возвращать обычный объект. А когда мы наследуем от класса type, мы также автоматически наследуем поведение класса type, т.е. при инстацированни будет создаваться класс. А класс, который создает класс, называется метаклассом.
Значит, чтобы определить просто класс, нужно наследовать его от object, чтобы определить метакласс — наследуем его от type.
И еще: не нужно путать type(a) и type(name, bases, attrs).
type(a) — вызов с одним аргументом, возвращает тип объекта,
a type(name, bases, attrs) — вызов с тремя аргументами — это вызов конструктора класса.
О поиске атрибутов в классе
Как уже было отмечено, алгоритм поиска атрибутов в обычном объекте, но есть некоторые тонкости, т.к. у типов (классов) есть __bases__ — родительские классы (типы).
Если атрибут есть в __dict__ возвращается он, затем идет поиск по базовым классам из __bases__, а потом идет обращение к __dict__ __class__’а (т.е. фактически метакласса) и его (метакласса) родительских классов (метаклассов).
Все что определяется в метаклассе доступно для класса, но не доступно для экзмепляров класса — обычных объектов, т.к. поиск атрибутов в обычном объекте ведется только по __dict__ словарям класса.
В A.__dict__ ‘foo’ нет:
Зато он есть в метаклассе, поэтому:
Экземпляр класса C также вызовет метод foo из класса B.
А экземпляр D не найдет:
Метаклассы
Метаклассы являются фабриками классов (или типов). Инстанцирование класса тоже проходит в 2 этапа — создание объекта типа (класса) и его инициализация. Это также делается с помощью двух методов метакласса. Сначала вызывается метод __new__ метакласса с параметрами, необходимыми для создания класса — name, bases, attrs, а потом __init__ с теми же параметрами и уже созданным классом.
В начале метакласс Meta ищет метод __new__ у себя в словаре __dict__, не находит его там и начинает искать в __dict__ своих родительских классах (т.е. метаклассах, в данном случае type), т.е. происходит обычный поиск атрибута в классе. В результате исполнения __new__ с соответствующими параметрами получает новый класс, который потом инициализируется вызовом __init__ метода метакласса.
В совсем развернутом виде получается:
cls = type.__dict__[‘__new__’](Meta, ‘A’, (object,), <>)
type.__dict__[‘__init__’](cls, ‘A’, (object,), <>)
Или с помощью super
cls = super(Meta, Meta).__new__(Meta, ‘A’, (object,), <>)
super(Meta, Meta).__init__(cls, ‘A’, (object,), <>)
Стоит отметить, что в отличие от инстанцирования обычных объектов, используется не object.__new__ и object.__init__, а type.__new__ и type.__init__. У object.__new__ и type.__new__ разные сигнатуры, и object.__new__ возвращает обычный объект (regular object), а type.__new__ — объект типа (typeobject), т.е. класс.
Посмотрим, как это все работает на примере.
Во время инстанцирования просто объекта, никаких надписей не выводится.
>>> a = A()
>>>
Кроме того, соответственно, во методах __new__ и __init__ метакласса можно менять все: имя, список суперклассов, атрибуты.
Cсылки
Проверка типов данных и «утиная» типизация в Python
В этой статье мы вам расскажем о проверке типов, о различных типах данных в разных языках, а также о неявной типизации и подсказках.
В Python проверка типов выполняется в интерпретаторе. Так как Python — язык с динамической типизацией, он не заставляет пользователя принудительно указывать тип объектов. Это потенциально может привести к ошибкам, причем их будет трудно найти. Чтобы избежать этого, Python можно использовать вместе с другими инструментами и реализовывать проверки типов вместе с собственным алгоритмом неявной типизации.
Существует два метода типизации, за каждым из которых стоят определенные языки программирования:
Языки со статической типизацией
Проверка типа переменной выполняется во время компиляции. Кроме того, система типов языка заставляет явно объявлять «тип данных» переменной перед ее использованием.
Вот ряд языков программирования со статической типизацией: Scala, Java, C++ и так далее. Например, объявление переменной строкового типа в языке Scala выглядит следующим образом:
Языки с динамической типизацией
В этих языках проверка типа переменной выполняется во время выполнения. Кроме того, система типизации языка не требует явного объявления типа данных переменной перед ее использованием. К языкам программирования с динамической типизацией относятся Python, JavaScript, Ruby и так далее.
Например, переменная строкового типа в языке Python определяется следующим образом:
Здесь мы видим, что переменную myCar не нужно явно объявлять.
Функции type() и ‘isinstance() в Python
Приведенный выше код выдает в качестве результата ‘int’. Тип данных переменной my_var является целочисленным, и функция type() определяет его именно таким образом.
При помощи функции isinstance(‘ obj ‘,’ class ‘) в языке Python можно определить, является ли данный объект ( ‘obj’ ) экземпляром класса ( ‘class’ ). Возвращается булево значение ( True или False ).
Неявная («утиная») типизация в Python
В Python действует популярный принцип: «Если это выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка». Попросту говоря, тип объекта или класса не имеет значения, но объект должен содержать аналогичные методы и свойства, тогда объект может использоваться для определенной цели.
Давайте разберем это на конкретном примере.
Результат выполнения данного кода будет следующим:
Подсказки типов и модуль mypy
У динамически типизированных языков, таких как Python, есть свои мощные преимущества, но есть и некоторые недостатки. Одним из недостатков является возникновение ошибок выполнения (runtime error) когда Python не производит принудительного преобразования типов. В результате могут возникать баги, которые с увеличением длины кода становится все трудней найти.
Подсказки типов реализованы в Python начиная с версии 3.5. А более старые версии могут не поддерживать данный функционал.
Давайте посмотрим простой пример без подсказок типов и модуля mypy.
Данная функция предназначена для вычитания целочисленных значений. Она принимает на вход два целых числа и возвращает их разность.
mypy — это модуль Python, который помогает в проверке статических типов. Он использует собственную динамическую проверку Python или неявную («утиную») типизацию с подсказкой самого типа.
Для начала вам нужно установить сам модуль mypy:
Далее вам нужно создать файл с именем mypy_example.py на своем локальном компьютере и сохранить туда следующий код:
Это простая программа, которая принимает два целых числа в качестве входных данных в параметре, а после ‘->’ показывает тип возвращаемых данных, который также является целочисленным (‘int’). Но хотя функция должна возвращать целочисленное значение (int), возвращается строка ‘Subtracted two integers’.
Запустите указанный выше код в терминале следующим образом:
После этого будет показана ошибка, указывающая на несоответствие типов (должен быть ‘int», а выдается ‘str’).
Давайте теперь изменим тип возвращаемого значения. Заменим строковое значение на разницу двух целых чисел. Таким образом, будет возвращаться целочисленное значение.
Мы видим, что программа выполняется успешно, никаких проблем не обнаружено.