Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
Biến và Kiểu dữ liệu
Python hoàn toàn hướng đối tượng và không "gõ tĩnh". Bạn không cần khai báo biến trước khi sử dụng chúng hoặc khai báo kiểu của chúng. Mỗi biến trong Python là một đối tượng.
Hướng dẫn này sẽ đề cập đến một vài kiểu biến cơ bản.
Numbers
Python hỗ trợ hai loại số - số nguyên (các số nguyên) và số thực (dấu phẩy động). (Nó cũng hỗ trợ số phức, tuy nhiên sẽ không được giải thích trong hướng dẫn này).
Để định nghĩa một số nguyên, sử dụng cú pháp sau:
Để định nghĩa một số thực, bạn có thể sử dụng một trong các ký pháp sau:
Strings
Chuỗi được định nghĩa bằng dấu nháy đơn hoặc dấu nháy kép.
Sự khác biệt giữa hai cách này là sử dụng dấu nháy kép giúp bao gồm dễ dàng hơn các dấu nháy (nếu sử dụng dấu nháy đơn thì sẽ kết thúc chuỗi)
Có thêm các cách khác để định nghĩa chuỗi giúp dễ dàng hơn trong việc bao gồm các ký tự như xuống dòng, dấu gạch chéo và các ký tự Unicode. Những điều này nằm ngoài phạm vi của hướng dẫn này, nhưng được đề cập trong tài liệu Python.
Các toán tử đơn giản có thể được thực hiện trên số và chuỗi:
Phép gán có thể được thực hiện trên nhiều biến "đồng thời" trên cùng một dòng như sau
Kết hợp toán tử giữa số và chuỗi không được hỗ trợ:
Exercise
Mục tiêu của bài tập này là tạo ra một chuỗi, một số nguyên, và một số dấu phẩy động. Chuỗi cần được đặt tên là mystring và chứa từ "hello". Số dấu phẩy động cần được đặt tên là myfloat và chứa số 10.0, và số nguyên cần được đặt tên là myint và chứa số 20.
# change this code
mystring = None
myfloat = None
myint = None
# testing code
if mystring == "hello":
print("String: %s" % mystring)
if isinstance(myfloat, float) and myfloat == 10.0:
print("Float: %f" % myfloat)
if isinstance(myint, int) and myint == 20:
print("Integer: %d" % myint)
# change this code
mystring = "hello"
myfloat = 10.0
myint = 20
# testing code
if mystring == "hello":
print("String: %s" % mystring)
if isinstance(myfloat, float) and myfloat == 10.0:
print("Float: %f" % myfloat)
if isinstance(myint, int) and myint == 20:
print("Integer: %d" % myint)
test_object('mystring', incorrect_msg="Don't forget to change `mystring` to the correct value from the exercise description.")
test_object('myfloat', incorrect_msg="Don't forget to change `myfloat` to the correct value from the exercise description.")
test_object('myint', incorrect_msg="Don't forget to change `myint` to the correct value from the exercise description.")
test_output_contains("String: hello",no_output_msg= "Make sure your string matches exactly to the exercise desciption.")
test_output_contains("Float: 10.000000",no_output_msg= "Make sure your float matches exactly to the exercise desciption.")
test_output_contains("Integer: 20",no_output_msg= "Make sure your integer matches exactly to the exercise desciption.")
success_msg("Great job!")
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!
Sponsors
