Día 3: Tipos de datos en Python
Hoy exploré los tipos de datos, que definen el tipo de valor que almacena una variable, por ejemplo si es texto, un número entero, un número con decimales o un valor booleano. Entenderlos es clave porque condicionan qué operaciones son válidas y cómo gestionar la información en cualquier proyecto de desarrollo.
Aquí tienes el código que escribí y traduje al español:
# String (texto) name = "Sanaipei Lenapunya" print(name) print(type(name))
# Integer (número entero) age = 15 print(age) print(type(age))
# Float (número decimal) height = 10.7 print(height) print(type(height))
# Boolean (True o False) is_learning_python = True print(is_learning_python) print(type(is_learning_python))
¿Qué ocurre al ejecutar el código? Cada variable tiene su tipo de dato: el texto Sanaipei Lenapunya es de tipo str, 15 es int, 10.7 es float y True es bool. La función type es muy útil cuando no estás seguro del tipo de dato con el que trabajas.
Actualización en Git: guardé el archivo como day3(data_type).py y luego lo subí con los comandos básicos git add day3(data_type).py, git commit -m data types with type() y git push.
Reto para ti: crea tus propias variables, por ejemplo tu número favorito, tu estatura o si te gusta programar, y usa type para comprobar cada una. ¿Cuál fue el tipo de dato más sorprendente que descubriste al probar con type? Compártelo en los comentarios.
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