Data type क्या होते है ? ( What is Data type in Python?) in Hindi

Data type क्या होते है ? ( What is Data type in Python?)

 

Introduction-:

आज हम बात करेंगे की python में Data type क्या होते है? किसी भी programming language में data को रखने के लिए हमे उसे सही तरीके से रखने की आवश्यकता होती है, अगर हम बात करें data की तो यह data कई सारी information से  मिलकर बना

होता है | जिसमे numbers, characters, या symbol हो सकते हैं | हम यदि इन्हें डायरेक्ट memory में रखे तो काफी ज्यादा दिक्कत आयेगी इसलिए हम इसे memory में उनके type के आधार पर रखते है |

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Datatypes in Python with example

 

Data type का simply मतलब है किसी variable का type, जिससे हमें पता चलता है कि कोई variable किस type की value hold करें हुए है , या in future किस type की value hold करेगा।

Python में किसी data type  का type पता करने के लिए हम type() function का प्रयोग करते हैं|  

eg-:

a = 5

print(type(a)) 

Data type के case में Python बहुत ही flexible language है , अगर आपको C या JAVA की थोड़ी भी knowledge है तो आपको यह भी याद होगा कि हमें variable को define करने से पहले  उस variable का Data Type define करना पड़ता है। मतलब हमें variable define करते समय ये बताना पड़ता है कि वह variable किस type की value store करने जा रहा है।

Python में किसी भी variable का type किसी programmer द्वारा define नहीं किया जा सकता है , यह runtime में ही assign की गयी value के according decide होता है ,की वह variable किस type का है। मतलब  हमें variable define करते समय Data type define करना नहीं पड़ता है, हम directly उस value को assign कर देते हैं।

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Data type कितने प्रकार के होते हैं ?(how many types of data type in python?)

 

Python में  data type  basically दो प्रकार के होते हैं-

1.Primitive data type

2.NonPrimitive data type

 

1-: Primitive Data type-: 

Primitive data type वह data type होते हैं ,जो किसी एक type की value को store करते हैं| यह  basically चार प्रकार के होते हैं -

i. int-:   इस primitive data type का प्रयोग हम किसी integer type की value को store करने के लिए करते हैं|

eg-:

 x=5       # जहां पर 5 एक integer value है |

 

ii. float-:   इस primitive data type का प्रयोग हम किसी decimal type की value को store करने के लिए करते हैं |

eg-:

 x=5.5      # जहां पर 5.5 एक decimal value है |

 

iii. string-:  Python में collection of characters को string कहते हैं। python में string को हम single quotation या double quotation के माध्यम से define करते हैं |

eg-:

str1=’hello python’     # single quote string

str2 = “hello python”   # double quote string

 

iv. complex-:  complex data type  का प्रयोग हम unknown roots को find करने के लिए करते हैं | इसका प्रयोग हम computer science engineering में भी करते हैं | Complex data type को हम  ज्यादातर a+bj के form में लिखते है | जहां पर a और b  real number और j imaginary number के तौर पर use किए जाते हैं |

eg-:

complex = 5+6j       # जहां पर  5 और 6 real और j imaginary number है |

 

Non Primitive data type-: 

 

वह  data type जो primitive data type  से मिलकर बनते हैं उसे हम Non Primitive data type कहते हैं| यह

चार प्रकार के होते हैं -

i. list-:  list एक  non primitive data type होता है जिसमें हम एक से ज्यादा elements store कर सकते हैं | हर एक element को comma(,) से seperate किया जाता है | list में सभी elements को हम square bracket([]) के अन्दर लिखते हैं |

Python में list  ordered , changeable  और duplicate value allow करता है |

1. Ordered - ordered का मतलब जिस order में हमने elements को list में insert किया था हमें उसी order में मिलेंगे।
2. Duplicate - duplicate means हम same item को कई बार insert कर सकते हैं।
3. Changeable - मतलब उन elements को जरूरत पड़ने पर list items add , remove या delete  कर सकते हैं।

eg-:
list = [1,2,3,4,5]

print(list)

 

ii. tuple-:  tuple एक  non primitive data type होता है ,जिसका use data collections को store करने  के लिए किया जाता है। data collections का मतलब है कि एक या एक से ज्यादा value का collection, tuple में सभी elements को हम parenthesis () के अन्दर लिखते हैं |

Python में tuple ordered and unchangeable और duplicate value allow करता है।

1. Ordered - ordered का मतलब जिस order में हमने elements को tuple में insert किया था हमें उसी order में मिलेंगे।
2. Duplicate - duplicate means हम same element को कई बार insert कर सकते हैं।
3. Unchangeable – unchangeable का मतलब उन elements को जरूरत पड़ने पर tuple items add , remove या delete नहीं कर सकते हैं।

eg-:

tuple = (“apple”,”mango”,”orange”,”banana”)

print(tuple)

 

iii. set-:  set एक  non primitive data type होता है ,जिसका use data collections को store करने  के लिए किया जाता है। set में हम सभी elements को curly braces{} के अन्दर लिखते हैं | Python में set unordered and unchangeable  और  unindexed  होता है।

1. Unordered - Unordered का मतलब है जिस order में हमने items को set में insert किया था जरूरी नहीं कि हमें उसी order में मिलें हर बार अलग - अलग order हो सकता है।
2. Unique - Unique means duplicate elements को insert नहीं कर सकते हैं और अगर same values रखते भी हैं तो भी एक ही value accept होगी।
3. Unchangeable - Unchangeable का मतलब उन items को जरूरत पड़ने पर update / delete नहीं कर सकते हैं , हाँ या set में नए items को add जरूर कर सकते हैं।
4. Unindexed - इसमें हम index number के through elements को access नहीं कर सकते हैं ।

eg-:

set = {“lucknow”,”delhi”,”bihar”,”kanpur”}

print(set)

 

iv. dictionary-: Python में dictionary का use हम “key : value” type का data store करने के लिए करते हैं | Dictionary को curly bracket{} में लिखते हैं जिसमे key : value pair में data store करते हैं। और एक से ज्यादा items होने पर उन्हें comma(,)से separate किया जाता है।

Python में dictionary ordered , changeable है और unique key ही allow करता है।

1. Ordered - ordered मतलब जिस order में हमने element को dictionary में insert किया था हमें उसी order में मिलेंगे।
2. Unique key - means हम same key नहीं रख सकते हैं , value तो same हो सकती है लेकिन key नहीं।
3. Changeable - मतलब उन items को जरूरत पड़ने पर update कर सकते हैं या dictionary में नए items को add कर सकते हैं।

eg-:

dict = {

    "name":"naveen",

    "course":"advance python",

    "roll no":"101"

}

print(dict)

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Conclusion
 

I Hope आपको Python में data type क्या होता है? data type python में कितने प्रकार के होते हैं, और data type के examples के बारे में आपको जानकारी मिली होगी। यदि आपको कोई doubt है तो comment section में comment करके पूछ सकते हैं।