En Python, y en la programación en general, los tipos de datos primitivos son un componente importante sobre el cual se contruyen aplicaciones más complejas. Así que es es importante que domines estos 5 tipos de datos primitivos:
String
El primero del que hablaremos será el tipo de datos string. Este tipo de datos representa una cadena de texto que puede contener letras, números o símbolos.
Para crear un string usamos las comillas dobles o las comillas simples, de esta manera:
"This is a string"
'This is another string'Para validar esto es así, podemos pasarle estos valores a la función type, la cual nos indicará el tipo de datos que reconoce; así:
type("This is a string") # <class 'str'>
type('This is another string') # <class 'str'>Numéricos
Enteros
Ahora pasemos a los tipos de datos numéricos, en los cuales tenemos los enteros, como el número 1, 100, o 55.765:
type(1) # <class 'int'>
type(100) # <class 'int'>
type(55765) # <class 'int'>En este punto, quiero mostrarles que a partir de Python 3.6 apareció una característica para el manejo de número grandes llamada digit grouping, lo que nos permite escribir números grandes usando el guion bajo como separador de miles. Por ejemplo, podría escribir un número de la siguiente manera y seguirá siendo un entero
type(3_123_445) # <class 'int'>Esto se incorpora para facilitar la lectura de números grandes.
Flotates
El siguiente tipo de datos numéricos es el flotante, el cual se caracteriza por tener decimales; por ejemplo:
type(6.8) # <class 'float'>Cabe mencionar, que en números flotantes también podemos usar el guion bajo como separador de miles
type(1_345.6) # <class 'float'>Booleanos
Continuamos ahora con el tipo de datos booleano, el cual solo admite dos valores: True o False, en otras palabras: Verdadero o Falso.
type(True) # <class 'bool'>
type(False) # <class 'bool'>None
Finalizamos con el tipo de datos NoneType o None, que representa un vacío, o lo que es lo mismo, la ausencia de valor alguno.
type(None) # <class 'NoneType'>Dominar estos tipos de datos primitivos es esencial para cualquier programador en Python, ya que constituyen la base sobre la que se construyen estructuras más complejas como listas, diccionarios, tuplas y conjuntos.
