Zusammenfassung von Datentypen in Python

In Python gibt es zwei Hauptkategorien von Datentypen: primitive Datentypen und strukturierte Datentypen. Diese dienen dazu, verschiedene Arten von Daten zu speichern und zu verarbeiten.

1. Primitive Datentypen

Primitive Datentypen sind die grundlegenden Bausteine, die zur Speicherung einzelner Werte verwendet werden.

• int (Ganzzahlen)
  Repräsentieren ganze Zahlen, z. B. 42, -7, oder 0.

  zahl = 42

• float (Fliesskommazahlen)
  Repräsentieren Dezimalzahlen, z. B. 3.14 oder -0.001.

  pi = 3.14

• str (Zeichenketten)
  Repräsentieren Text, eingeschlossen in einfache (') oder doppelte (") Anführungszeichen, z. B. "Hallo" oder 'Python'.

  text = "Hallo"

• bool (Booleans)
  Repräsentieren Wahrheitswerte: True oder False.

  ist_wahr = True

2. Strukturierte Datentypen

Strukturierte Datentypen ermöglichen die Speicherung und Organisation von mehreren Werten oder komplexen Strukturen.

• list (Listen)
  Eine geordnete Sammlung von Elementen, die verschiedene Datentypen enthalten kann. Listen sind veränderbar.

  zahlen_liste = [1, 2, 3, 4.5, "Text"]

• tuple (Tupel)
  Eine geordnete, aber unveränderbare Sammlung von Elementen.

  koordinaten = (10, 20)

• dict (Dictionaries)
  Eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren, ähnlich wie ein Wörterbuch.

  person = {"name": "Anna", "alter": 30}

• set (Mengen)
  Eine ungeordnete Sammlung von eindeutigen Elementen.

  unique_nums = {1, 2, 3, 3}

Vergleich zwischen Primitiven und Strukturierten Datentypen

Flexibilität von Python

Python ist flexibel, was den Umgang mit Datentypen betrifft. Sie können mit diesen Typen einfach arbeiten und sie auch ineinander umwandeln, wenn nötig, z. B.:

zahl = 5
zahl_als_text = str(zahl)  # Konvertiert zu "5"