Tipos de datos en Python

Conoce los principales tipos de datos en Python

Python Data Types

En esta ocasión me gustaría hablarte acerca de un tema básico dentro del lenguaje Python, pero a su vez muy importante de conocer dentro de este, y me refiero a los tipos de datos, por ello sin mas introducción entremos en materia.

Python posee una serie de tipos de datos que nos definen un conjunto de valores con características, y propiedades determinadas, estos tipos de datos nos permiten manejar información tal como: números enteros (Integers), números flotantes (Float), números complejos (Complex numbers), cadenas de caracteres (Strings), listas (Lists), tuplas (Tuples), diccionarios (Dictionaries), archivos (File objects), entre otros.

Algo importante en Python es que todo se considera un objeto, por lo cual los tipos de datos serían las clases que definen las características y propiedades. Las variables definidas en nuestro código serían las instancias del tipo de dato que le hayamos asignado a cada una de ellas, sino comprendes muy bien el concepto de clase e instancia, visita los enlaces correspondientes para entrar en detalle.

Ahora realizaré una agrupación de los tipos de datos según sus características, propiedades, mutabilidad o inmutabilidad, facilitando el entendimiento de los mismos:

1. Tipos de datos inmutables

Un tipo de dato inmutable es aquel que una vez creado o definido su estado o valor, no podrá ser modificado. En Python los siguientes tipos de datos cumplen con dicha condición:

1.1 Números

Python solamente posee cuatro tipos de números:

• Integers: En este caso los números enteros no poseen ningún límite dentro del lenguaje, únicamente se ven limitados por el espacio disponible en memoria. Ejemplos: -8, 9, 999999, -33333.
• Float: A diferencia de los integers estos tienen un limite definido, según el modulo sys de Python el valor máximo permitido es: 1.7976931348623157e+308, te invito a comprobarlo mediante el siguiente código:

import sys
sys.float_info

Ejemplos: 7.0, -6.5, 3e13.

• Complex Numbers: Compuestos por su parte real y su parte imaginaría la cual posee el sufijo j. Ejemplos: 6+3j, -7+34j.
• Booleans: Compuesto básicamente por dos valores True o False, los cuales internamente se almacenan como 1 y 0, respectivamente, razón por la cual se consideran tipos de datos numéricos.

1.2. Strings

Corresponden a hileras de al menos un carácter o más, los strings pueden ser delimitados utilizando los caracteres “ ”, ‘ ’, ‘’’ ‘’’, y “”” “””. El uso de los mismos debe realizarse bajo las siguientes situaciones:

• “Se utiliza cuando el string contiene ‘comillas simples’. ”
• ‘Se utiliza cuando el string contiene “comillas dobles”. ’
• ‘’’\tSe utiliza cuando el string inicia por un tab (\t), y finaliza por una nueva linea (\n).\n‘’’
• “””Se utilizan si el string contiene saltos de linea intencionales.“””

Ejemplo de strings:

x = "Hola mundo"
y = '"Python es amor!" (Hanzel, 2020, On Medium)'

1.3 Tuples ( )

Este tipo de dato es muy similar a las listas en Python, con la diferencia que las tuplas son inmutables (Spoiler!), dicha característica las hace más eficientes que las listas. Las tuplas pueden contener una combinación de tipos de datos como strings, tuples, lists, dictionaries, functions, file objects, y cualquier tipo de número.

Ejemplo de tuplas:

x = (2, 6, 4.5, "siete", ["a", "b"], (5, 0))
y = (1, 9, 3, 10, 5)

2. Tipos de datos mutables

Los tipos de datos mutables son el opuesto a los inmutables, es decir un tipo de dato mutable puede variar su valor, una vez creado o definido. En Python los siguientes tipos de datos cumplen con dicha condición:

2.1 Lists [ ]

Las listas en Python son un tipo de dato muy poderoso, podríamos pensar que son el equivalente a los arreglos que manejan otros lenguajes, pero con esteroides, ya que en Python las listas pueden contener una combinación de tipos de datos como strings, tuples, lists, dictionaries, functions, file objects, y cualquier tipo de número.

Las listas en Python pueden ser indexadas de dos posibles maneras:

• Del inicio al final: Esto puede realizarse mediante índices positivos, iniciando por la posición 0 hasta N.
• Del final al inicio: Esto puede realizarse mediante índices negativos, iniciando por la posición N hasta 0.

N: Corresponde a la longitud de la lista - 1, ya que en Python las listas inician por la posición cero.

Ejemplo de listas:

x = [2, 6, 4.5, "siete", ["a", "b"], (5, 0)]
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Ejemplo de indices:

2.2 Dictionaries { }

Los diccionarios en Python nos proveen un tipo de array asociativo, mediante dos elementos, una llave o clave y un valor, los cuales se encuentran relacionados. Este tipo de estructura es muy eficiente para realizar búsquedas de datos.

Una restricción importante que poseen los diccionarios en Python, es que las llaves o claves deben ser un tipo de dato inmutable, la idea de esto es que las llaves no puedan ser variadas. Por otro lado los valores asociados a dichas llaves, pueden ser cualquier tipo de dato permitido por Python, dando la posibilidad a ser variados una vez definidos.

Ejemplo de diccionarios:

x = {1: "uno", 2: "dos", 3: "tres"}
y = {'primero': 1, ("Python", "Year"): ("Love", 1991)}

2.3 Sets ( [ ] )

Un set en Python es una colección ordenada de objetos, utilizada en situaciones donde la unicidad es una de las principales características a obtener. Este tipo de dato tiene un comportamiento similar al de un diccionario pero sin los elementos de llave y valor.

Ejemplo de set:

x = set([1, 2, 3, 1, 3, 3, 5])
print(x)
Output:
{1, 2, 3, 5}

Los tipos de datos descritos en este artículo, son algunos de los más importantes y con los cuales en mi opinión, tendrás que trabajar normalmente en Python. En el futuro estaré profundizando más acerca de estos tipos de datos, tocando temas como conversiones, operaciones y métodos aplicables a los mismos.

Siéntete libre de agregar cualquier detalle que no fue tocado en este artículo, haciendo uso de los comentarios.

Muchas gracias por llegar hasta aquí. 😊 👈

Este artículo esta inspirado en el libro 📖 “The Quick Python Book” 📖, el cual recomiendo ampliamente si quieres conocer las bases del lenguaje, y a su vez conocer acerca de otros temas avanzados.