Types de données Python : un guide rapide-Tutoriel Python-php.cn

Cet article explique comment utiliser efficacement les types de données de Python pour créer des applications évolutives et maintenables.

Python Data Types: A Quick Guide

Python offre une grande variété de types de données qui sont fondamentaux pour écrire du code efficace et efficient. Comprendre ces types de données est crucial pour tout développeur, car cela permet un stockage, une manipulation et une récupération appropriés des données. Dans ce guide, nous explorerons les types de données Python courants, leurs applications et les stratégies permettant de déterminer les types de données à utiliser dans différents scénarios.

Une explication rapide des types de données Python.

Premièrement, Python offre une vaste gamme de types de données. La documentation Python fournit des descriptions détaillées de chaque type de données, et vous pouvez trouver la liste sur le lien suivant : Types de données. «Python fournit également certains types de données intégrés, en particulier dict, list, set et Frozenset, tuple. La classe str est utilisée pour contenir des chaînes Unicode, et les classes bytes et bytearray sont utilisées pour contenir des données binaires » (Python Software Foundation (a), s.d., Data Type). Les types de données intégrés dans Python sont des structures de données fondamentales fournies en standard avec Python ; vous n'avez pas besoin d'importer une bibliothèque externe pour les utiliser.

Le tableau ci-dessous présente les types de données courants de Python.

Tableau-1
Types de données courants
Python Data Types: A Quick Guide
Remarque : extrait de Programming in Python 3, par Bailey, 2016.

Stratégie de détermination des types de données

Pour déterminer les types de données nécessaires à une application, il est crucial d'analyser les données qui doivent être collectées et de comprendre les exigences fonctionnelles de l'application. En général, cela équivaut à ces quatre étapes clés :

Identification des données : identifier les types de données que l'application collectera et traitera, telles que des informations textuelles et des données numériques.
Comprendre les opérations sur les données : quelles opérations seront effectuées sur les données, telles que le tri, la recherche ou des manipulations complexes, pour garantir que les types de données choisis peuvent prendre en charge ces fonctionnalités.
Structurer les relations de données : comment les différents éléments de données sont liés les uns aux autres et décider des structures appropriées (par exemple, dictionnaires ou listes imbriqués) pour représenter efficacement ces relations.
Planification de l'évolutivité et de la maintenance : extensions ou modifications futures de l'application et sélection des types et des structures de données permettant la modification, les mises à jour et l'évolutivité.

Pour cette application spécifique, cela se traduit par les étapes suivantes :
Notez que les informations fournies n'indiquent pas explicitement si les données doivent être manipulées (triées ou modifiées). Cependant, pour que l'application soit utile et fonctionnelle, les données doivent être manipulées dans une certaine mesure.

Sur la base des informations fournies, les exigences en matière de fonctionnalités de l'application sont les suivantes :

Stockage des informations personnelles : stockage des informations personnelles de base de chaque membre de la famille, telles que les noms et les dates de naissance.
Gestion des adresses : gérez et stockez les adresses actuelles et éventuellement plusieurs pour chaque membre de la famille.
Suivi des relations : suivre et représenter les relations entre les différents membres de la famille (par exemple, parent-enfant, conjoints, frères et sœurs).
Manipulation des données : fonctionnalités d'édition, de tri et de mise à jour des informations stockées, y compris les données personnelles, les adresses et les relations familiales.

Sur la base des informations fournies, les données à collecter sont les suivantes :

Noms : cela inclut les noms et les noms des membres de la famille sont des données textuelles
Dates de naissance : les dates de naissance peuvent être des données textuelles, des données numériques ou un mélange des deux.
Adresse : les adresses peuvent être complexes, nécessitant potentiellement le stockage de plusieurs adresses par membre de la famille avec des éléments tels que la rue, la ville, l'état et le code postal. C'est un mélange de chiffres et de données textuelles.
Relation : les relations entre les membres de la famille (par exemple, parent-enfant, conjoints, frères et sœurs) sont des données textuelles.

Quatre éléments de données et les types de données correspondants

En tenant compte des exigences de fonctionnalité de l'application et des informations sur les données, voici les quatre éléments de données et les types de données correspondants.

Noms : le type de données chaîne str. Cela nous permet de stocker et de manipuler facilement des noms individuels. J'utiliserai un tuple pour séparer le prénom et le nom, name = ('first_name', 'last_name'). Les tuples sont parfaits dans ce cas car ils sont immuables, ce qui signifie qu'une fois qu'un tuple est créé, il ne peut pas être modifié, garantissant ainsi que l'intégrité du prénom et du nom est préservée. De plus, ils sont indexés, ce qui signifie qu’ils peuvent être recherchés par index. Par exemple, un tuple de noms de liste peut être recherché par nom ou prénom. De plus, un tuple prend moins de place en mémoire qu'un dictionnaire ou une liste.
Dates de naissance : elles peuvent techniquement être stockées sous forme de chaînes, d'entiers, de listes ou de dictionnaires, mais l'utilisation de l'objet datetime.date du module datetime de Python présente des avantages significatifs tels que des manipulations et des fonctionnalités de date faciles. Par exemple, calculer l'âge ou trier les membres selon leur date de naissance. Dans la plupart des cas, le stockage des dates de naissance nécessite la conversion des chaînes d'entrée en objets datetime.date. Notez que datetime est une classe. De plus, en Python, les types de données (floats, str, int, list, tuple, set, …) sont des instances de l'objet Python. En d'autres termes, ce sont des objets.
Un objet datetime.date utilise le type de données suivant :

Année : un nombre entier représentant l'année, par exemple 2024.
Mois : Un entier représentant le mois, du 1 (janvier) au 12 (décembre).
Jour : Un entier représentant le jour du mois, de 1 à 31, selon le mois et l'année.

Par exemple : Remarque : la méthode date.fromisoformat() convertit les chaînes en objet datetime.date() avec des arguments entiers.

from datetime import date 
>>> date.fromisoformat('2019-12-04') 
datetime.date(2019, 12, 4) 
>>> date.fromisoformat('20191204') 
datetime.date(2019, 12, 4) 
>>> date.fromisoformat('2021-W01-1') 
datetime.date(2021, 1, 4)

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(Python Software Foundation (b), s.d., datetime — Types de date et d'heure de base)

Adresse : les adresses comportent plusieurs composants tels que la rue, la ville, l'état et le code postal. J'utiliserais un type de données de dictionnaire dict. La structure des éléments de paire clé-valeur du dictionnaire est idéale pour stocker, modifier et accéder aux différentes parties d'une adresse.

Relation : relations entre les membres de la famille, tels que parent-enfant, conjoints et frères et sœurs. J'utiliserais un type de données de dictionnaire dict avec des types de données liste et tuple intégrés. Dans cette structure, les clés représentent les types de relations et les valeurs sont des listes de noms ou d'identifiants faisant référence à d'autres membres de la famille. Cela permettrait de stocker, de modifier et d'accéder facilement aux données sur les relations.

user_123 = {
    "name": ("John", "Doe"),  # Using tuple for the name
    "birth_date": date(1974, 6, 5),  # Using datetime for birth dates
    "address": {  # Using a dictionary for the address
        "street": "123 My Street",
        "city": "Mytown",
        "state": "Mystate",
        "zip_code": "12345"
    },
    "relationships": {  # Using a dictionary with embedded lists and tuples
        "spouse": ("Jane", "Doe"),
        "children": [("George", "Doe"), ("Laura", "Doe")],
        "parents": [("Paul", "Doe"), ("Lucy", "Doe")],
    }
}

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Pour créer des applications bien structurées et maintenables en Python, il est essentiel de choisir les bons types de données. Pour garantir que votre code est à la fois efficace et évolutif, il est essentiel de comprendre les différences entre les types de données intégrés de Python, tels que les chaînes, les tuples, les dictionnaires et les objets datetime, et de les implémenter efficacement.

Références :

Bailey, M. (2016, août). Chapitre 3 : Types, programmation en Python 3. Zyante Inc.

Python Software Foundation (a). (s.d.). Type de données. Python.

python.org. https://docs.python.org/3/library/datatypes.htmlLiens vers un site externe.

Python Software Foundation (b). (s.d.). datetime — Types de date et d'heure de base Python. python.org. https://docs.python.org/3/library/datetime.html

Publié à l'origine sur Python Data Types: A Quick Guide - Medium le 15 août 2024

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