Types de données en Python

1.1 Types intégrés

Python propose une variété de types de données intégrés qui permettent de résoudre de nombreux problèmes en programmation. Certains d'entre eux ont déjà été étudiés, examinons-les maintenant un peu plus en détail. Voici une brève description des principaux types de données intégrés :

1. int — valeurs entières sans partie fractionnaire.
2. float — nombres à virgule flottante (nombres réels).
3. complex — nombres complexes (composés d'une partie réelle et imaginaire).
4. str — chaînes représentant des séquences de caractères.
5. bool — type de données booléen, prenant les valeurs True ou False.
6. None — type spécial représentant l'absence de valeur.
7. bytes — séquence immuable d'octets.
8. bytearray — séquence mutable d'octets.
9. memoryview — objet permettant de travailler avec des données sous forme binaire sans les copier.

Le tableau ci-dessous présente ces types de données et leurs caractéristiques :

L'utilisation de ces types de données permet de réaliser en Python n'importe quelle logique, des opérations arithmétiques de base et du travail avec le texte jusqu'à un traitement complexe des données binaires et de la gestion de la mémoire.

1.2 Collections

En plus de stocker des données dans Python, on peut stocker aussi des groupes entiers d'objets. Ces types sont appelés collections. Les collections représentent différentes structures de données qui permettent de stocker, gérer et traiter des groupes d'éléments. Voici les principaux types de collections en Python :

1. list (liste) — ensemble ordonné et modifiable d'éléments.
2. tuple (tuple) — séquence ordonnée et immuable d'éléments.
3. range (intervalle) — séquence de nombres, souvent utilisée dans les boucles.
4. set (ensemble) — collection non ordonnée d'éléments uniques.
5. dict (dictionnaire) — collection de paires clé-valeur avec des clés uniques.
6. frozenset (ensemble figé) — variante immuable de l'ensemble set.

Le tableau ci-dessous présente ces collections et leurs caractéristiques :

Chacune de ces collections a ses propres propriétés et méthodes uniques, ce qui les rend adaptées à différentes tâches de programmation, allant du simple stockage de données à un traitement et une gestion des données plus complexes. Nous les examinerons plus en détail dans les prochaines conférences.

1.3 Classes et objets

Les types intégrés, c'est bien, mais à un moment donné, ça peut ne plus suffire. Dans ce cas, Python offre la possibilité de déclarer ses propres types — les classes.

Les classes en Python offrent un moyen d'emballer des fonctions et des données liées. De plus, elles permettent de modéliser des objets réels ou abstraits avec un comportement et des propriétés spécifiques.

Par exemple, imagine que tu dois décrire une classe "Smartphone". Cette classe pourrait contenir des données sur le modèle, le fabricant, la capacité de mémoire et le système d'exploitation. En plus, elle pourrait inclure des fonctions (méthodes) décrivant le comportement du smartphone, comme allumer et éteindre, installer des applications, et ainsi de suite.

Une classe est créée à l'aide du mot-clé class. Cette instruction crée un nouveau type d'objet et permet à la nouvelle classe d'hériter des attributs et méthodes d'une autre classe.

D'abord, on va apprendre à utiliser des classes existantes et à créer leurs objets, et quand le moment sera venu, on créera nos propres classes.

Ce qu'il te serait utile de savoir — les classes ont leurs propres fonctions intégrées (aussi appelées méthodes de classe), et ces fonctions sont appelées sous la forme :

objet.fonction(paramètres)