Типы данных в программировании: какие бывают и чем int отличается от float

Тип данных — это правило, которое говорит программе, что лежит в переменной и что с этим можно делать. Число 5 можно умножить, строку «5» можно только склеить с другой строкой, а True отвечает на вопрос «да или нет». Тип задаёт три вещи: какие значения допустимы, какие операции с ними работают и сколько места они занимают в памяти.

Почти в любом языке есть одинаковый базовый набор: целые числа, дробные числа, строки и логический тип. Поверх них строятся составные типы: массивы, словари, объекты. Ниже разбираю каждый на примерах кода на Python, JavaScript и C, которые я запускал перед публикацией. Если вы только начинаете, сначала загляните в основы программирования: там восемь понятий, без которых типы читаются тяжело.

CheckroiПодборка курсов по основам программирования14 курсов • 8 школСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→

Зачем нужны типы данных

Компьютер хранит всё в виде нулей и единиц. Одна и та же последовательность битов может быть числом, буквой или цветом пикселя. Тип объясняет программе, как эти биты читать.

Разница видна на простом примере. Сложим два числа и две строки в Python:

print(5 + 3)
print("5" + "3")

8
53

Знак + один, а результат разный, потому что у значений разные типы. Для чисел плюс означает сложение, для строк он склеивает текст.

Зачем это нужно на практике:

• Защищают от бессмыслицы. Язык не даст разделить имя пользователя на дату рождения.
• Экономят память. Флаг «оплачено или нет» не должен занимать столько же места, сколько длинный текст.
• Ускоряют код. Когда компилятор заранее знает тип, он выбирает быстрые машинные команды.

Тип всегда привязан к значению, а иногда и к имени, в котором значение хранится. Как устроены имена и присваивание, подробно разобрано в статье что такое переменная в программировании.

Основные типы данных: шпаргалка

Названия в языках отличаются, но смысл совпадает. Вот как базовые типы называются в четырёх популярных языках:

Когда спрашивают про «4 типа данных», обычно имеют в виду школьную классификацию из информатики: целый, вещественный, логический и символьный (строковый). Все четыре есть в таблице выше: целое и дробное число, логическое значение и строка с символом.

Все типы делят на две большие группы:

• Простые (примитивные) хранят одно неделимое значение: число, символ, true или false.
• Составные собирают несколько значений в одну структуру: массив, словарь, объект.

Проверить тип в Python можно функцией type():

print(type(42), type(3.14), type("кот"), type(True), type(None))
print(type([1, 2]), type({"имя": "Аня"}))

<class 'int'> <class 'float'> <class 'str'> <class 'bool'> <class 'NoneType'>
<class 'list'> <class 'dict'>

Числа: целые и дробные

Чисел в программировании два вида, и путать их опасно. Целые считают штуки: товары в корзине, номер строки, возраст. Дробные нужны для измерений: вес, температура, координаты.

Целые числа: int

Integer, или int, хранит целое число без дробной части. В большинстве языков у него есть предел. В Java int занимает 32 бита и вмещает числа от −2³¹ до 2³¹−1, а для больших значений есть long на 64 бита, это прописано в документации Oracle.

В C размер int зависит от платформы. Стандарт гарантирует только минимум в 16 бит, большинство современных систем дают 32, пишет cppreference. Что бывает, когда число не влезает, видно на беззнаковом типе на 1 байт:

#include <stdio.h>

int main(void) {
    printf("char: %zu, int: %zu, long long: %zu, double: %zu\n",
           sizeof(char), sizeof(int), sizeof(long long), sizeof(double));

    unsigned char level = 255;
    level = level + 1;
    printf("255 + 1 = %d\n", level);
    return 0;
}

char: 1, int: 4, long long: 8, double: 8
255 + 1 = 0

Размеры в байтах получены на Mac с процессором arm64. Переменная дошла до максимума 255 и после прибавления единицы обнулилась. Это называется переполнение, и компилятор о нём не предупредит.

Python устроен иначе: его int растёт сколько нужно. В документации Python так и написано: у целых чисел неограниченная точность.

print(2 ** 100)

1267650600228229401496703205376

Дробные числа: float и double

Float хранит число с плавающей запятой. В Java float занимает 32 бита, double 64, оба по стандарту IEEE 754, это есть в той же документации Oracle. Тип number в JavaScript устроен как double в Java, пишет MDN. Float в Python на практически любом компьютере тоже 64-битный.

Float хранит число приблизительно. Десятичная дробь 0,1 в двоичной системе бесконечна, поэтому её округляют:

print(0.1 + 0.2)
print(0.1 + 0.2 == 0.3)

0.30000000000000004
False

JavaScript выдаёт тот же 0.30000000000000004. Так устроен сам формат, подробности есть в учебнике Python про арифметику с плавающей точкой.

Для денег float не подходит. В Python берут модуль decimal, в базах данных тип numeric. Документация PostgreSQL прямо рекомендует его для денежных сумм.

from decimal import Decimal
print(Decimal("0.1") + Decimal("0.2"))

0.3

Float появляется и там, где его не ждали. Обычное деление через / и квадратный корень в Python возвращают дробное число, даже если ответ целый:

import math
print(10 / 5, math.sqrt(16))

2.0 4.0

Если дальше это число пойдёт в индекс списка или в range(), его придётся явно перевести в int. Другие способы извлечь корень и какой тип возвращает каждый, собраны в статье про корень в Python.

Чем int отличается от float

Ещё они по-разному делятся. В C деление двух целых отбрасывает дробную часть:

int a = 7, b = 2;
printf("7 / 2 = %d\n", a / b);
printf("7.0 / 2 = %.1f\n", 7.0 / b);

7 / 2 = 3
7.0 / 2 = 3.5

В Python оператор / всегда возвращает float, а целочисленное деление делают через //: 7 / 2 даёт 3.5, 7 // 2 даёт 3.

Сравнивать два float через == рискованно по той же причине, что и с 0.1 + 0.2. Чем отличаются операторы сравнения и где новички ошибаются с !=, разобрано в статье не равно в Python.

Строки, символы и логический тип

Строка: string

Строка хранит последовательность символов: имя, адрес, текст сообщения. В кавычках число превращается в строку, поэтому "42" и 42 относятся к разным типам.

Для русского текста есть подвох: длина строки в символах и в байтах не совпадает. В кодировке UTF-8 латинская буква занимает 1 байт, а кириллическая 2, это следует из спецификации RFC 3629.

s = "Привет"
print(len(s), len(s.encode("utf-8")))
print(len("Hello"), len("Hello".encode("utf-8")))

6 12
5 5

Шесть букв, но двенадцать байтов. Если поле в базе ограничено байтами, кириллическое имя упрётся в лимит вдвое раньше латинского.

Символ: char

Отдельный тип для одного символа есть в C и Java. В C char занимает 1 байт, в Java 16 бит, и он хранит символ Unicode. В Python и JavaScript такого типа нет: один символ там просто строка длиной 1.

Логический тип: boolean

Логический тип хранит только два значения: истину и ложь. Он нужен в условиях и проверках: оплачен ли заказ, вошёл ли пользователь. Подробно про него рассказано в статье что такое boolean.

В Python bool технически подвид int, поэтому с ним можно считать:

print(True + True, isinstance(True, int))

2 True

Составные типы: массивы, словари и объекты

Составной тип хранит сразу много значений. Основные виды:

• Массив или список: упорядоченный набор, к элементу обращаются по номеру. Чем массив отличается от списка, разобрано в статье что такое массив, а методы списков описаны в материале про списки в Python.
• Словарь (в JavaScript его роль играет объект) хранит пары «ключ: значение»: {"имя": "Аня", "возраст": 25}.
• Множество: набор без повторов, удобно убирать дубли. Примеры есть в статье про множества в Python.
• Структура или класс: свой тип из нескольких полей, например «Пользователь» с именем, почтой и датой регистрации.

Значение и ссылка

С составными типами есть ловушка. Переменная со списком хранит ссылку на него, а сам список лежит в памяти отдельно. Присвоили список второй переменной и получили второе имя для того же объекта:

cart = ["хлеб", "молоко"]
copy = cart
copy.append("сыр")
print(cart)

safe = cart.copy()
safe.append("чай")
print(cart)

['хлеб', 'молоко', 'сыр']
['хлеб', 'молоко', 'сыр']

Сыр появился в исходной корзине, хотя добавляли его в copy. А вот чай после .copy() в неё не попал. Со строками и числами такого не случится: в документации Python они названы неизменяемыми, в отличие от списков и словарей.

Пустое значение: null, None, undefined

Отдельный случай, значение «ничего». В Python это None, в Java null, в JavaScript сразу два: undefined (значение не задали) и null (задали пустоту намеренно).

let x;
console.log(typeof x, typeof null);

undefined object

typeof null возвращает "object". Так повелось с первой реализации языка: исправление предлагали, но его отклонили, пишет MDN. Всего в JavaScript восемь типов: семь примитивных и Object, полный список есть в справочнике MDN по типам и структурам данных.

Типизация: статическая и динамическая, сильная и слабая

Типизацией называют правила, по которым язык следит за типами. Простыми словами, она отвечает на два вопроса: когда проверяется тип и разрешает ли язык смешивать разные типы. Все виды типизации с примерами языков подробно разобраны в отдельной статье про типизацию в программировании.

• Статическая: тип известен до запуска, ошибку покажет компилятор. Так работают Java, C, C#, Go.
• Динамическая: тип выясняется во время работы программы. Так работают Python и JavaScript.
• Сильная (строгая): язык не смешивает типы молча и требует явного преобразования.
• Слабая: язык сам приводит типы друг к другу, иногда неожиданно.

Оси независимы, поэтому языки раскладываются по таблице:

Строгую динамическую типизацию Python и слабую у JavaScript видно на одной операции. JavaScript склеивает строку с числом, а при вычитании превращает строку в число:

console.log("5" + 3);
console.log("5" - 3);

53
2

Python на ту же операцию отвечает ошибкой:

print("5" + 3)

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

Ещё есть деление на явную и неявную типизацию: пишете ли вы тип руками (int age = 25 в Java) или язык выводит его сам (age = 25 в Python). Для JavaScript есть надстройка TypeScript, которая добавляет статические типы, их базовый набор описан в справочнике TypeScript. Как типизация выглядит на переменных, разобрано в статье про синтаксис Python.

Канал основателя Checkroi Вани БуявцаЗабирайте промпты и обучение по нейросетям в моём Телеграм-каналеБольше 3 800 человек уже применяют Claude Code, ChatGPT и другие нейросети в работе, учёбе, бизнесе и жизниПерейти в канал→

Как узнать тип и преобразовать его

Данные из формы, файла или API почти всегда приходят строкой. Прежде чем считать, их переводят в число. Основные команды:

Проверка на живом коде:

print(int("42") + 1, float("3.5"), str(10) + " лет")

43 3.5 10 лет

Если строку нельзя прочитать как число, Python бросит исключение, а JavaScript вернёт NaN:

int("3.5")
# ValueError: invalid literal for int() with base 10: '3.5'

console.log(Number("abc"));
// NaN

Чтобы программа не падала на кривом вводе, преобразование оборачивают в обработку ошибок. Как это сделать, показано в статье try except в Python.

Частые ошибки с типами данных

1. Деньги во float. Копейки теряются при сложении тысяч операций. Решение: Decimal в Python, numeric в базе или целое число копеек.
2. Сравнение дробных через ==. 0.1 + 0.2 == 0.3 даёт False. Решение: сравнивать с допуском, в Python для этого есть math.isclose().
3. Строка вместо числа. Сумма «10» и «5» из формы превращается в «105». Решение: приводить ввод к числу сразу после получения.
4. Целочисленное деление. В C и Java 7 / 2 даёт 3, и среднее значение молча округляется. Решение: сделать хотя бы один операнд дробным.
5. Переполнение. Счётчик в маленьком типе доходит до максимума и обнуляется или уходит в минус. Решение: брать тип с запасом, например long вместо int для идентификаторов.
6. Общий список на две переменные. Правка через одно имя меняет данные под другим. Решение: делать копию через .copy() или срез.

Где освоить программирование системно

Типы данных проходят в начале почти любого курса, но запоминаются они только на практике: когда сами ловите TypeError и разбираетесь, откуда взялся лишний ноль после запятой. Курсы ниже начинают с основ и дают задачи с проверкой кода.

Курс	Школа	Стоимость со скидкой	В рассрочку	Длитель­ность	Обзор курса от Checkroi
Алгоритмы и структуры данных Перейти на сайт курса	SkillFactory	78 840 ₽	2190 ₽/мес.	5 месяцев	Обзор курса
Алгоритмы и структуры данных. Базовый курс Перейти на сайт курса	GeekBrains	15 000 ₽	417 ₽/мес.	1 месяц	Обзор курса
Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс Перейти на сайт курса	GeekBrains	15 000 ₽	417 ₽/мес.	1 месяц	Обзор курса
Алгоритмы и циклы Перейти на сайт курса	Фоксфорд	4200 ₽	2690 ₽/мес.		Обзор курса
Информатика и вычислительная техника Перейти на сайт курса	ИПО	32 900 ₽	2633 ₽/мес.	512 часов	Обзор курса

• 

  Алгоритмы и структуры данных

  SkillFactory78 840 ₽2190 ₽/мес5 месяцев
  Перейти на сайт курсаОбзор
• 

  Алгоритмы и структуры данных. Базовый курс

  GeekBrains15 000 ₽417 ₽/мес1 месяц
  Перейти на сайт курсаОбзор
• 

  Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс

  GeekBrains15 000 ₽417 ₽/мес1 месяц
  Перейти на сайт курсаОбзор
• 

  Алгоритмы и циклы

  Фоксфорд4200 ₽2690 ₽/мес
  Перейти на сайт курсаОбзор
• 

  Информатика и вычислительная техника

  ИПО32 900 ₽2633 ₽/мес512 часов
  Перейти на сайт курсаОбзор

Больше программ — в полном каталоге курсов по основам программирования

Если уже понятно, с какого языка начинать, посмотрите курсы по Python или весь каталог курсов программирования. Если не определились, начните с разбора первой программы на Python: там видно, как типы работают в настоящей задаче.