Python es un lenguaje de programación interpretado y de alto nivel. Se caracteriza por tener una sintaxis sencilla y fácil de aprender. Una de las características más importantes de Python son sus tipos de datos, los cuales permiten trabajar con diferentes tipos de información.
Tipos de datos primitivos
Los tipos de datos primitivos son aquellos que no pueden ser descompuestos en tipos más simples. En Python, existen cuatro tipos de datos primitivos:
Enteros: Los enteros (int) son números enteros sin decimales. Por ejemplo: 1, 2, 3, etc.
Flotantes: Los flotantes (float) son números con decimales. Por ejemplo: 1.2, 3.4, 5.6, etc.
Booleanos: Los booleanos (bool) pueden tener dos valores: True o False.
Cadenas de texto: Las cadenas de texto (str) son una secuencia de caracteres. Por ejemplo: «Hola mundo», «Python es genial», etc.
Tipos de datos no primitivos
Los tipos de datos no primitivos son aquellos que están compuestos por tipos de datos primitivos. En Python, existen tres tipos de datos no primitivos:
Listas: Las listas (list) son una colección ordenada de elementos. Por ejemplo: [1, 2, 3], [«Hola», «mundo»], etc.
Tuplas: Las tuplas (tuple) son una colección ordenada e inmutable de elementos. Por ejemplo: (1, 2, 3), («Hola», «mundo»), etc.
Diccionarios: Los diccionarios (dict) son una colección de pares clave-valor. Por ejemplo: {«nombre»: «Juan», «edad»: 25}, {«marca»: «Ford», «modelo»: «Mustang»}, etc.
Es importante conocer los tipos de datos en Python ya que estos nos permiten trabajar con diferentes tipos de información. Además, Python es un lenguaje tipado dinámicamente, lo que significa que no es necesario especificar el tipo de dato de una variable al momento de declararla.
Conclusión
los tipos de datos en Python son fundamentales para trabajar con diferentes tipos de información. Los tipos de datos primitivos son enteros, flotantes, booleanos y cadenas de texto, mientras que los tipos de datos no primitivos son listas, tuplas y diccionarios. Conocer estos tipos de datos nos permitirá escribir programas más complejos y eficientes.
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