Дополнительные операции с типами данных [1.4]

Операции с данными

Данные, с которыми вы работаете, нужно не только хранить, но и обрабатывать. Самый простой и очевидный способ их обработки — применение различных операций и преобразований.

Арифметические операции с числами

Рассмотрим базовые операции, которые можно выполнять с числовыми типами данных.

Операции с целыми числами (int)

Операции с числами с плавающей точкой (float)

Приоритет операций

Согласно правилам математики, нужно определить приоритет операций, то есть порядок их выполнения, если в одном и том же выражении встречается несколько различных операций. Приведём список операций в порядке убывания их приоритета:

1. возведение в степень;
2. умножение, деление, целочисленное деление, нахождение остатка от деления;
3. сложение, вычитание.

Если в выражении встречается несколько операций одного приоритета, их выполняют слева направо. Порядок операций, аналогично математическим выражениям, можно определять при помощи скобок, если это необходимо.

Рассмотрим следующие выражения:

# Приоритет: возведение в степень, умножение, сложение
2 + 2 * 2 ** 2
# 10

# Приоритет: умножение, возведение в степень, сложение
2 + (2 * 2) ** 2
# 18

# Приоритет: сложение, возведение в степень, умножение
(2 + 2) * 2 * 2 ** 2
# 32

Логические операции

Для булевых значений также существует набор логических операций.

Таблица истинности логических операций

Логические операции также имеют приоритеты, которые определяют порядок их выполнения:

1. логическое НЕ;
2. логическое И;
3. логическое ИЛИ.

Порядок следования логических операций также можно изменить при помощи скобок.

# Приоритет: логическое НЕ, логическое И, логическое ИЛИ
not True and False or False
# False

# Приоритет: логическое НЕ, логическое ИЛИ, логическое И
not True and (False or False)
# False

# Приоритет: логическое И, логическое ИЛИ, логическое НЕ
not (True and False or False)
# True

Операции со строками

Среди базовых операций со строками можно рассмотреть следующие:

# Пример сложной операции со строками
result = ("123" * 3 + "45") * 2
print(result)
# 1231231234512312312345

Приведение типов

Python — язык со строгой типизацией, поэтому на нём часто нельзя производить операции с разными типами. Например, нельзя "сложить" строку и число без явного преобразования типов.

# Ошибка при попытке сложить строку и число
string = 'Ответ на "Главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого" - '
n = 42
# whole_string = string + n  # Это вызовет ошибку

# Правильный способ - явное приведение типа
whole_string = string + str(n)
print(whole_string)
# Ответ на "Главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого" - 42

Приведение типов выполняется с помощью конструкции:

имя_типа(переменная)

Основные функции приведения типов:

• int(x) — преобразует x в целое число
• float(x) — преобразует x в число с плавающей точкой
• str(x) — преобразует x в строку
• bool(x) — преобразует x в логическое значение

В некоторых случаях приведение типов работает неявно. Например, при арифметических операциях с целыми числами и числами с плавающей точкой:

a = 2
b = 3.14
c = a * b
print(c)        # 6.28
print(type(c))  # <class 'float'>

Однако не следует ожидать, что типы будут неявно приводиться в других случаях. Например, строку нельзя автоматически преобразовать в число:

# Это вызовет ошибку
# number = int("hello")

Данные как объекты

Python — объектно-ориентированный язык программирования. В основе этой парадигмы лежит представление о программе как о совокупности объектов, для которых определены методы обращения и взаимодействия с ними.

Любая единица данных в Python является объектом какого-то класса:

• Целое число — объект класса int
• Число с плавающей точкой — объект класса float
• Строка — объект класса str
• Логическое значение — объект класса bool

Чтобы узнать тип данных, к которому относится объект или переменная, используется функция type():

a = 2.1
print(type(a))  # <class 'float'>

b = "Hello"
print(type(b))  # <class 'str'>

c = True
print(type(c))  # <class 'bool'>

В Python существует специальный объект None, который является единственным экземпляром класса NoneType. Этот объект используется, когда необходимо создать переменную, в которой нет данных.

empty_value = None
print(type(empty_value))  # <class 'NoneType'>

Идентификаторы объектов и их сравнение

Каждый объект в Python хранится в памяти компьютера и имеет уникальный идентификатор. Для получения идентификатора объекта используется функция id().

string = 'Hello, world!'
print(id(string))  # Например: 140540810027376

new_string = 'Hello, world!'
print(id(new_string))  # Другой идентификатор, например: 140540810019504

Однако Python оптимизирует использование памяти для часто используемых объектов. Например, для малых целых чисел, строковых литералов и объектов None, True, False память выделяется один раз.

При присваивании одной переменной другой составные объекты (списки, словари и т.д.) не копируются, а обе переменные ссылаются на один и тот же объект в памяти:

array = [1, 'b', 'c', 4, 'd']
print(id(array))  # Например: 140540810031936

new_array = array
print(id(new_array))  # Тот же идентификатор: 140540810031936

# Изменение через одну переменную влияет на другую
new_array[0] = 99
print(array)  # [99, 'b', 'c', 4, 'd']

Сравнение объектов

В Python существует два способа сравнения объектов:

• Оператор == сравнивает объекты по их значению (данным)
• Оператор is сравнивает объекты по их идентификатору (ссылаются ли они на одну ячейку памяти)

# Сравнение строк по значению и по идентификатору
string = 'Hello, world!'
new_string = 'Hello, world!'

print(string == new_string)  # True (значения одинаковы)
print(string is new_string)  # False (разные объекты в памяти)

# Сравнение списков после присваивания
array = [1, 2, 3]
new_array = array

print(array == new_array)  # True (значения одинаковы)
print(array is new_array)  # True (один и тот же объект в памяти)

# Проверка на None всегда должна выполняться с помощью 'is'
value = None
print(value is None)  # True
print(value == None)  # True, но это не рекомендуется

Практические примеры

# Расчет среднего значения с приведением типов
grades = [4, 5, 3, 4, 5]
total = sum(grades)
count = len(grades)

# Явное приведение к float для получения точного результата
average = float(total) / count
print(f"Средний балл: {average:.2f}")  # Средний балл: 4.20

# Проверка типа результата
print(type(average))  # <class 'float'>

# Проверка условий с логическими операциями
username = "admin"
password = "secret123"
is_active = True

# Комплексная проверка доступа
has_access = (username == "admin") and (len(password) >= 8) and is_active
print(f"Доступ разрешен: {has_access}")  # Доступ разрешен: False

# Форматирование строки с использованием операций
user_info = "Пользователь: " + username + ", Статус: " + ("активен" if is_active else "неактивен")
print(user_info)  # Пользователь: admin, Статус: активен

# Создание списков и проверка их идентичности
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [1, 2, 3]
list3 = list1

print("list1 == list2:", list1 == list2)  # True (одинаковые значения)
print("list1 is list2:", list1 is list2)  # False (разные объекты)
print("list1 is list3:", list1 is list3)  # True (один и тот же объект)

# Проверка на None
def process_data(data):
    if data is None:
        return "Данные отсутствуют"
    return f"Обработано элементов: {len(data)}"

print(process_data(None))       # Данные отсутствуют
print(process_data([1, 2, 3]))  # Обработано элементов: 3

Заключение

В этом материале мы рассмотрели дополнительные аспекты работы с типами данных в Python:

• Арифметические, логические и строковые операции
• Приоритет операций и использование скобок
• Явное и неявное приведение типов
• Представление данных как объектов в объектно-ориентированной парадигме
• Идентификаторы объектов и различие между операторами сравнения == и is

Понимание этих концепций крайне важно для написания корректного и эффективного кода. Знание того, как Python обрабатывает различные типы данных и как объекты хранятся в памяти, поможет избежать многих распространенных ошибок и написать более качественный код.

В следующих материалах мы углубимся в изучение коллекций (списков, кортежей, множеств и словарей), что позволит работать с более сложными структурами данных и создавать еще более мощные программы.