Курс Python → Динамическая типизация в Python
Динамическая типизация в Python позволяет разработчику не указывать типы данных при объявлении переменных или определении функций. Вместо этого тип переменной определяется автоматически на основе значения, которое ей присваивается. Это делает код более гибким и удобным для работы, поскольку не требуется тратить время на объявление типов данных.
Примером динамической типизации является операция присваивания значения переменной. Например, при объявлении переменной x = 5 Python автоматически определяет тип переменной x как целое число (integer). Если же позже присвоить этой переменной строку, например x = "Hello, world!", тип переменной изменится на строку (string) без необходимости явно указывать тип.
Другим примером динамической типизации является работа с функциями. При определении функции в Python не нужно указывать тип данных возвращаемого значения или типы аргументов функции. Python автоматически определяет типы данных на основе переданных значений. Это упрощает процесс программирования и делает код более лаконичным.
def add_numbers(a, b):
return a + b
result = add_numbers(5, 10)
print(result) # Выведет 15
В приведенном примере функция add_numbers принимает два аргумента, которые могут быть любого типа (целые числа, строки, списки и т. д.). Python автоматически определяет типы аргументов и возвращает результат сложения. Это позволяет использовать функцию add_numbers с различными типами данных без необходимости изменения ее определения.
Другие уроки курса "Python"
- Просмотр внешнего файла в Python
- Генератор бросков кубиков
- Именованные срезы в Python
- Сортировка в Python
- UserString в Python
- Переопределение метода __eq__
- Создание Radio кнопок в tkinter
- Изменения в обработке логических значений
- Библиотека schedule: планировщик задач
- Получение атрибутов и методов класса
- Декоратор @override
- Вывод символов строки в Python
- Создание словаря в Python
- Избегайте пустого списка
- Возврат нескольких значений
- Принципы SRP и OCP
- Работа с итераторами через срезы
- Перемешивание списка с shuffle()
- Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
- Работа со словарями Python
- Аргументы *args и **kwargs
- Декораторы для регистрации функций
- Операторы Splat и splatty-splat
- Работа с timedelta
- Итераторы с потерямиZIP
- Лямбда-функции в цикле
- Многострочные строки в Python
- Оптимизация памяти с slots
- Метод lt для сортировки объектов
- enumerate() в Python для работы с индексами
- Многострочные комментарии в Python
- Удаление пробелов методом translate()
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Взаимодействие с sys
- Закрытие файла в Python
- Список методов и атрибутов
- Работа со стеком в Python
- Переопределение метода delitem в Python
- Обработка исключений в Python
- Модуль Antigravity в Python 3
- Python: Splat-оператор и splatty-splat
- Python UserString — создание подклассов строк
- Функция product() в Python
- Сортировка слиянием
- Модуль os в Python: работа с файлами
