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"
- Оболочка Python
- Создание вложенных циклов for
- Измерение времени выполнения кода
- Подчеркивание в REPL
- Копирование объектов в Python
- Основные операции с Numpy
- Генератор данных в Keras
- Solidity для DeFi Ethereum
- Синхронизация доступа к ресурсам
- Конвертация изображений в PDF
- Транспонирование матрицы
- Загрузка постов Instagram
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Обход словаря в Python
- Реализация метода __abs__ в Python
- Получение текущей даты в Python
- Monkey Patching в Python
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Получение срезов итераторов
- Циклы в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Списки в Python: основы
- Python Аргументы по умолчанию
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Переопределение унарных операторов
- Работа с кортежами в Python
- Переопределение метода __rshift__
- Лямбда-функции в Python
- Возврат значений из генератора
- Тестирование модели в PyTorch
- Применение функций в Python
- Преобразование данных в Python
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Метод bool() в Python
- Декораторы в Python
- Распаковка значений в Python
- Метод join() для объединения элементов
- Декораторы в Python
- Оптимизация памяти с slots
- Работа с множествами в Python
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Конкатенация строк с join() в Python
- Хэш-функции и метод цепочек
- Функции в Python: создание и вызов
- Хранение переменных в Python.
