MicroPython: Datentypen

Python und MicroPython unterstützen eine Vielzahl von Datentypen, die sich in verschiedenen Kategorien unterteilen. Hier sind einige der gebräuchlichsten Datentypen in Python und MicroPython:

Übersicht

Zahlen
Text
Mengen
Binäre Datentypen
Dynamische Typisierung

Zahlen (Numerische Datentypen)

int: Ganzzahlen (z.B. 42, -10, 0)
float: Gleitkommazahlen (z.B. 3.14, -0.5)
complex: Komplexe Zahlen (z.B. 2+3j)

Text (String)

str: Zeichenketten (z.B. "Hallo, Welt!")

Mengen

list: Listen (geordnete Sammlungen von Elementen, veränderbar)
tuple: Tupel (geordnete Sammlungen von Elementen, unveränderlich)
range: Bereich von Ganzzahlen (z.B. range(0, 5) erzeugt 0, 1, 2, 3, 4)
dict: Wörterbücher (Schlüssel-Wert-Paare)
set: Mengen (ungeordnete Sammlungen von eindeutigen Elementen)

Binäre Datentypen

bool: Boolesche Werte (True oder False)
bytes: Unveränderliche Sequenzen von Bytes (z.B. b'hello')

Darüberhinaus kann es noch weitere Datentypen geben, die teilweise nur in Modulen oder Bibliotheken verfügbar sind.

Dynamische Typisierung

MicroPython unterstützt die dynamische Typisierung. Das heißt, der Datentyp einer Variable muss nicht explizit deklariert werden. MicroPython erkennt den Datentyp automatisch während der Laufzeit. Dies ermöglicht eine große Flexibilität bei der Verwendung von Variablen und Daten. Allerdings ist in Bezug auf Zahlen MicroPython sehr streng. So mag es MicroPython zum Beispiel nicht, wenn mit Zahlen, die als Text definiert sind, gerechnet werden soll. Dann muss die Variable zuerst in einen geeigneten Datentyp umgewandelt werden.

MicroPython: Daten konvertieren und umwandeln

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