Les types de données Python expliqués : Guide du débutant

1. Types de données numériques

Python propose plusieurs types de données numériques pour gérer différents types de valeurs numériques.

1.1. Entiers (int) : 

Nombres entiers, positifs ou négatifs, sans composante fractionnaire. 

Il s'agit de valeurs numériques fondamentales qui représentent des comptages ou des mesures discrètes. 

Contrairement aux nombres à virgule flottante, les nombres entiers sont exacts et n'impliquent pas d'approximations, ce qui les rend idéaux pour les scénarios où la précision est importante, comme l'indexation ou le comptage d'éléments.

age = 25

1.2. Nombres à virgule flottante (float) :

Nombres avec décimales ou sous forme exponentielle. 

Ces valeurs sont couramment utilisées dans des scénarios de précision fractionnaire, tels que les calculs financiers, les mesures scientifiques et la programmation graphique. 

Les nombres à virgule flottante peuvent également représenter des valeurs extrêmement grandes ou petites à l'aide de la notation exponentielle, ce qui les rend polyvalents pour diverses applications numériques.

price = 19.99

1.3. Nombres complexes (complexes) : 

Nombres avec une partie réelle et une partie imaginaire. Les nombres complexes sont utiles dans des domaines tels que l'ingénierie électrique, la physique et le traitement des signaux, où les opérations impliquant des nombres imaginaires sont courantes.

Python représente les nombres complexes sous la forme a + bj, où a est la partie réelle et b la partie imaginaire. Ce support intégré simplifie les calculs qui nécessiteraient autrement des bibliothèques externes ou des implémentations personnalisées dans d'autres langages.

z = 2 + 3j

2. Types de données de séquence

Au-delà des nombres, Python fournit également des types de données de séquence qui stockent des collections ordonnées d'éléments.

2.1. Chaînes (str) :

Séquences ordonnées de caractères entre guillemets simples ou doubles. Les chaînes de caractères sont l'un des types de données les plus polyvalents de Python, car elles vous permettent de stocker et de manipuler des données textuelles. 

Ils sont couramment utilisés dans des tâches telles que le traitement des entrées utilisateur, la création de messages ou même le traitement de grands ensembles de données textuelles. 

Python fournit une variété de méthodes intégrées, telles que .lower(), .upper(), .replace(), et .split(), qui rendent le travail avec les chaînes de caractères très efficace.

greeting = "Welcome to Python!"

2.2. Listes (liste) :

Les listes sont des collections ordonnées et mutables d'éléments qui peuvent contenir des éléments de différents types de données. 

Cette flexibilité fait des listes l'un des types de données les plus utilisés en Python, adapté à des tâches allant du simple stockage à la manipulation complexe de données. 

Les listes permettent un redimensionnement dynamique et prennent en charge diverses opérations telles que le découpage, l'ajout et la suppression d'éléments, ce qui en fait une structure de choix pour les scénarios nécessitant des données ordonnées et modifiables.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

2.3. Tuples (tuple) :

Collections ordonnées et immuables d'éléments. Les tuples sont souvent utilisés pour stocker des collections fixes de données pour lesquelles l'immuabilité est importante, comme les coordonnées géographiques, les codes de couleur RVB ou les enregistrements de base de données. 

Contrairement aux listes, les tuples ne peuvent pas être modifiés après leur création, ce qui les rend plus rapides et plus sûrs dans les scénarios où l'intégrité des données est essentielle.

dimensions = (1920, 1080)

3. Cartographie des types de données

Alors que les séquences stockent des collections ordonnées d'éléments, Python fournit également des types de données de mappage qui associent des clés à des valeurs. Le type de mappage le plus couramment utilisé est le dictionnaire.

3.1. Dictionnaires (dict)

Collections de paires clé-valeur, où les clés sont uniques et immuables. 

Les dictionnaires sont très polyvalents et vous permettent d'organiser et d'extraire efficacement des données en utilisant des clés significatives plutôt que des index numériques. Ils sont donc particulièrement utiles pour représenter des données structurées, telles que des objets JSON ou des paramètres de configuration. 

Les dictionnaires Python prennent également en charge diverses opérations, telles que l'ajout, la mise à jour ou la suppression de paires clé-valeur, ce qui en fait un outil essentiel dans de nombreux scénarios de programmation.

person = {"name": "Alice", "age": 30}

4. Jeux

Outre les séquences et les mappings, Python fournit des types de données set, qui stockent des collections d'éléments uniques sans ordre spécifique.

4.1. Ensembles (set)

Collections non ordonnées d'éléments uniques. Les ensembles sont particulièrement utiles lorsque vous devez vous assurer que vos données ne contiennent pas de doublons, par exemple dans le cadre d'un test d'appartenance ou de la suppression d'entrées en double dans une liste. 

Ils permettent d'effectuer des opérations mathématiques telles que l'union, l'intersection et la différence, ce qui en fait des outils puissants pour résoudre des problèmes impliquant des ensembles de données.

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

4.2. Coffrets congelés (frozenset)

Version immuable d'un ensemble, ce qui signifie qu'une fois créés, ses éléments ne peuvent être modifiés. 

Les ensembles figés sont utiles dans les scénarios où vous avez besoin d'une collection hachable d'éléments uniques, par exemple lorsque vous utilisez un ensemble comme clé dans un dictionnaire ou que vous garantissez l'intégrité de données qui ne doivent pas changer. 

Ils conservent toutes les propriétés des ensembles réguliers, comme la prise en charge d'opérations mathématiques telles que l'union et l'intersection, mais avec l'avantage supplémentaire de l'immutabilité.

immutable_set = frozenset([1, 2, 3])

Pour en savoir plus, consultez l'excellent tutoriel sur les ensembles et la théorie des ensembles en Python.

5. Type de données booléen

Dans de nombreux scénarios de programmation, nous avons besoin d'un moyen de représenter les valeurs de vérité. Python fournit le type de données booléen, qui joue un rôle dans la prise de décision et le flux de contrôle.

5.1. Booléen

Valeurs logiques, soit True ou False. Ces valeurs sont souvent utilisées dans les processus de prise de décision, tels que les instructions conditionnelles et les boucles. 

Les booléens sont essentiels au flux de contrôle dans la programmation, vous permettant d'écrire un code qui réagit dynamiquement en fonction des conditions. 

En Python, les valeurs booléennes peuvent également résulter de comparaisons (par exemple, 5 > 3 est égal à True ) ou d'opérations logiques (par exemple, True and False est égal à False ).

is_active = True

6. NoneType

En plus des types numérique, séquence, mapping, set et booléen, Python inclut un type de données spécial pour représenter l'absence d'une valeur.

6.1 Aucun (Type Aucun)

Représente l'absence d'une valeur ou une valeur nulle. 

Le type None est souvent utilisé pour désigner un espace réservé, des variables non initialisées ou la valeur de retour par défaut de fonctions qui ne renvoient rien explicitement .

Elle est utile, notamment dans les cas où une opération peut ne pas produire de résultat ou lorsqu'une variable doit être définie sans valeur initiale.

result = None

Types de données avancés et bibliothèques externes

Au-delà des types intégrés fondamentaux, Python fournit également des types de données avancés pour traiter des cas d'utilisation plus spécialisés. Examinons les types les plus courants.

1. Objets à octets

Les objets de type octet sont spécifiquement conçus pour gérer les données binaires, notamment les fichiers, les supports multimédias et les paquets réseau. Ces types de données sont particulièrement utiles lorsque vous travaillez avec des données non textuelles. 

Le type bytes est immuable, ce qui le rend adapté aux opérations en lecture seule, tandis que bytearray offre une alternative mutable pour les scénarios où des modifications sont nécessaires. Le type memory view permet d'accéder à la mémoire tampon interne d'un objet sans la copier, ce qui améliore les performances des applications gourmandes en mémoire.

data = b"hello"  # Immutable bytes object
mutable_data = bytearray(b"hello")  # Mutable bytearray object
view = memoryview(mutable_data)  # Memoryview of the bytearray

2. Tableaux NumPy

Les tableaux NumPy sont des tableaux multidimensionnels très efficaces conçus pour les calculs numériques. 

Contrairement aux listes Python, les tableaux NumPy offrent des performances supérieures et sont adaptés aux opérations mathématiques. Ils constituent la pierre angulaire de l'informatique scientifique et permettent d'effectuer des tâches telles que l'algèbre linéaire, les transformations de Fourier et l'analyse statistique. 

Ils prennent en charge la diffusion, qui permet d'effectuer des opérations sur des tableaux de formes différentes, ce qui accroît encore leur polyvalence.

import numpy as np

# Creating a 1D array
data = np.array([1, 2, 3, 4])

# Creating a 2D array
data_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Performing element-wise operations
squared = data ** 2

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3. DataFrame Pandas

Les DataFrame de Pandas sont des structures de données tabulaires qui offrent de puissants outils de manipulation et d'analyse des données. Avec des lignes et des colonnes étiquetées, ils rendent la manipulation des données structurées intuitive et efficace.

Les DataFrame font partie intégrante des workflows de science des données, permettant des tâches telles que le filtrage, le regroupement, la fusion et l'agrégation de grands ensembles de données. En outre, elles s'intègrent parfaitement à d'autres bibliothèques, ce qui rend pandas indispensable à l'analyse moderne des données.

import pandas as pd

# Creating a simple DataFrame
data = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [25, 30]})

# Filtering rows based on a condition
adults = data[data["Age"] > 18]

# Adding a new column
data["IsAdult"] = data["Age"] > 18

# show data
data

DataFrame Pandas affichée dans le carnet de notes

Consultez l'aide-mémoire pandas, qui comprend des exemples de code et constitue une référence rapide pour la manipulation de données avec pandas.

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Conversion de type en Python

La conversion de type fait référence au processus de conversion d'une valeur d'un type de données à un autre. En programmation, cela est souvent nécessaire pour s'assurer que les opérations sont effectuées correctement et que les données peuvent être manipulées de la manière souhaitée. 

La gestion de la conversion de type par Python est très flexible, offrant à la fois des méthodes automatiques (implicites) et manuelles (explicites). 

1. Conversion implicite des types

Python convertit automatiquement un type de données en un autre dans les expressions lorsqu'un type de données plus petit ou moins précis est combiné avec un type plus grand ou plus précis. 

Par exemple, la combinaison d'un int avec un float donne un float, ce qui garantit qu'aucune précision n'est perdue lors des calculs.

result = 5 + 3.5
print(result)
>>> 8.5 # This is a float

2. Conversion explicite des types

La conversion explicite de type, ou moulage de type, vous permet de convertir manuellement une valeur d'un type de données à un autre à l'aide de fonctions intégrées telles que int(), float(), str(), et bien d'autres encore.

Ceci est utile dans les scénarios où la conversion implicite n'a pas lieu ou lorsque vous travaillez avec des types de données comme les chaînes qui doivent être explicitement converties pour les opérations numériques.

num = int("10")  # Converts string to integer
price = float("19.99")  # Converts string to float
text = str(123)  # Converts integer to string

Meilleures pratiques pour travailler avec les types de données en Python

Comprendre les types de données de Python n'est qu'une première étape : les utiliser efficacement est essentiel pour écrire un code propre, efficace et facile à maintenir. Voici quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec des types de données.

Utiliser des types spécifiques pour des tâches spécifiques

Choisissez des types qui correspondent à votre tâche. Par exemple, utilisez set lorsque vous devez conserver des éléments uniques, list pour des collections de données ordonnées et tuple pour des séquences immuables .

En choisissant délibérément les types de données, vous vous assurez que votre code est efficace et qu'il est plus facile à lire et à maintenir.

Valider les types d'entrée

S'assurer que les données d'entrée sont du type attendu permet d'éviter les erreurs d'exécution et d'améliorer la fiabilité du code. 

La fonction isinstance() de Python est un moyen simple de valider les types. Cette pratique est particulièrement importante dans les applications où les entrées sont reçues de manière dynamique, par exemple à partir de formulaires d'utilisateur ou d'API.

if not isinstance(age, int):
    raise ValueError("Age must be an integer")

Utiliser des bibliothèques pour les types complexes

Les bibliothèques Python telles que NumPy et pandas sont indispensables pour la manipulation de données et les calculs avancés.

Comme nous l'avons vu, NumPy offre des tableaux multidimensionnels rapides pour les opérations numériques, tandis que pandas excelle dans la manipulation et la transformation efficaces de données structurées. L'utilisation de ces bibliothèques peut réduire considérablement la complexité de votre code et en améliorer les performances.

Conclusion

Comprendre les types de données Python est la première étape d'une programmation et d'une manipulation de données efficaces. Les types de données constituent la base de la polyvalence de Python, vous permettant de manipuler divers types de données avec précision et facilité.

En apprenant ces fondamentaux des types intégrés de Python et en explorant des bibliothèques avancées comme NumPy et pandas, vous êtes sur la bonne voie pour devenir un utilisateur pro de Python et résoudre des problèmes concrets en science des données, analyse de données, analyse financière, intelligence artificielle, et bien plus encore !

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