პითონის მონაცემთა ტიპები

ქვემოთ მოცემულია პითონის ძირითადი მონაცემთა ტიპები, თითოეულის განმარტებით, მაგალითებითა და გამოყენების ახსნით. თითოეული მაგალითი შექმნილია ისე, რომ სტუდენტებმა ადვილად გაიგონ, თუ როგორ მუშაობს ეს ტიპები პრაქტიკაში.

---

1. რიცხვები (Numbers)

აღწერა:
გამოიყენება მათემატიკური მნიშვნელობების შესანახად.

ქვეტიპები: - int: მთელი რიცხვები, მაგ.: 0, 100, -50 - float: წილადი რიცხვები, მაგ.: 3.14, -0.001 - complex: კომპლექსური რიცხვები, მაგ.: 2+3j (სადაც j არის წარმოსახვითი ერთეული)

მაგალითი:

# მთელი რიცხვი (int)
age = 25
print("ჩემი ასაკი:", age)  # გამოიტანს: ჩემი ასაკი: 25

# წილადი რიცხვი (float)
height = 1.75  # მეტრებში
print("ჩემი სიმაღლე:", height, "მეტრი")  # გამოიტანს: ჩემი სიმაღლე: 1.75 მეტრი

# კომპლექსური რიცხვი (complex)
complex_num = 3 + 4j
print("კომპლექსური რიცხვი:", complex_num)  # გამოიტანს: კომპლექსური რიცხვი: (3+4j)

განმარტება:
- int გამოიყენება მთელი რიცხვებისთვის (ასაკი, რაოდენობა) - float — წილადი რიცხვებისთვის (სიმაღლე, წონა) - complex — იშვიათად, ძირითადად სამეცნიერო გამოთვლებში

---

2. სტრიქონები (Strings)

აღწერა:
ტექსტის ან სიმბოლოების თანმიმდევრობა. იწერება ერთჯერად (') ან ორმაგ (") ბრჭყალებში.

მაგალითი:

# სტრიქონის შექმნა
name = "ანა"
greeting = 'გამარჯობა, სამყარო!'

# სტრიქონის გაერთიანება
full_greeting = greeting + " მე ვარ " + name + "!"
print(full_greeting)  # გამოიტანს: გამარჯობა, სამყარო! მე ვარ ანა!

# სტრიქონის სიგრძე
print("სახელის სიგრძე:", len(name))  # გამოიტანს: სახელის სიგრძე: 3

განმარტება:
- გამოიყენება ტექსტის, სახელების, შეტყობინებების შესანახად - + ოპერატორით სტრიქონების გაერთიანება - len() ფუნქცია ითვლის სტრიქონის სიგრძეს

---

3. სიები (Lists)

აღწერა:
ელემენტების თანმიმდევრული კრებული, რომელიც შეიძლება შეიცვალოს. ელემენტებზე წვდომა ხდება ინდექსით (იწყება 0-დან).

მაგალითი:

# სიის შექმნა
fruits = ["ვაშლი", "ბანანი", "მანგო", 42]
print("ხილი:", fruits)  # ['ვაშლი', 'ბანანი', 'მანგო', 42]

# ელემენტის შეცვლა
fruits[1] = "ფორთოხალი"
print("შეცვლილი სია:", fruits)  # ['ვაშლი', 'ფორთოხალი', 'მანგო', 42]

# ელემენტის დამატება
fruits.append("ყურძენი")
print("დამატებული სია:", fruits)  # ['ვაშლი', 'ფორთოხალი', 'მანგო', 42, 'ყურძენი']

განმარტება:
- სიები მოქნილია, შეიძლება შეიცავდეს სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს - append() ამატებს ელემენტს ბოლოში - ინდექსით შესაძლებელია ელემენტის შეცვლა ან წვდომა

---

4. კორტეჟები (Tuples)

აღწერა:
სიის მსგავსი, მაგრამ არ იცვლება (immutable). გამოიყენება, როცა მონაცემები არ უნდა შეიცვალოს.

მაგალითი:

# კორტეჟის შექმნა
coordinates = (10, 20)
print("კოორდინატები:", coordinates)  # (10, 20)

# ელემენტზე წვდომა
x = coordinates[0]
print("x კოორდინატი:", x)  # 10

# შეცვლა შეუძლებელია
# coordinates[0] = 15  # გამოიწვევს შეცდომას!

განმარტება:
- სასარგებლოა მონაცემებისთვის, რომლებიც არ უნდა შეიცვალოს (მაგ.: კოორდინატები) - უფრო სწრაფია, ვიდრე სიები, მაგრამ ნაკლებად მოქნილი

---

5. სიმრავლეები (Sets)

აღწერა:
უნიკალური ელემენტების კრებული, არ აქვს თანმიმდევრობა და დუბლიკატები.

მაგალითი:

# სიმრავლის შექმნა
numbers = {1, 2, 2, 3, 4}
print("სიმრავლე:", numbers)  # {1, 2, 3, 4}

# ელემენტის დამატება
numbers.add(5)
print("დამატებული სიმრავლე:", numbers)  # {1, 2, 3, 4, 5}

# გაერთიანება
other_numbers = {4, 5, 6}
union = numbers.union(other_numbers)
print("გაერთიანება:", union)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

განმარტება:
- გამოიყენება მხოლოდ უნიკალური მნიშვნელობებისთვის - add() ამატებს ელემენტს - union() აერთიანებს ორ სიმრავლეს - არ აქვს ინდექსები

---

6. ლექსიკონები (Dictionaries)

აღწერა:
მონაცემთა შენახვა "გასაღები-მნიშვნელობა" წყვილებით. გასაღები უნიკალურია.

მაგალითი:

# ლექსიკონის შექმნა
student = {"name": "გიორგი", "age": 20, "grade": 95}
print("სტუდენტი:", student)  # {'name': 'გიორგი', 'age': 20, 'grade': 95}

# მნიშვნელობაზე წვდომა
print("სახელი:", student["name"])  # გიორგი

# მნიშვნელობის შეცვლა
student["age"] = 21
print("განახლებული ასაკი:", student)  # {'name': 'გიორგი', 'age': 21, 'grade': 95}

განმარტება:
- იდეალურია მონაცემების სწრაფი ძებნისთვის გასაღებით - გასაღები შეიძლება იყოს სტრიქონი, რიცხვი ან სხვა immutable ტიპი - მნიშვნელობა შეიძლება იყოს ნებისმიერი ტიპის

---

7. ბულეანი (Boolean)

აღწერა:
ლოგიკური მნიშვნელობები: True ან False. გამოიყენება პირობების შესამოწმებლად.

მაგალითი:

# ბულეანის გამოყენება
is_student = True
has_car = False

# პირობის შემოწმება
if is_student:
    print("ეს ადამიანი სტუდენტია")
if not has_car:
    print("მანქანა არ აქვს")

განმარტება:
- True და False გამოიყენება ლოგიკურ გადაწყვეტილებებში (if-else) - ხშირად გამოიყენება შედარების ოპერატორებთან (==, >, <)

---

8. None

აღწერა:
აღნიშნავს ცარიელ ან განუსაზღვრელ მნიშვნელობას.

მაგალითი:

# None-ის გამოყენება
result = None
print("შედეგი:", result)  # None

# None-ის შემოწმება
if result is None:
    print("ჯერ არ გვაქვს შედეგი!")

განმარტება:
- გამოიყენება, როცა ცვლადს ჯერ არ აქვს მნიშვნელობა - ხშირად გამოიყენება ფუნქციებში, რომლებიც არ აბრუნებენ მნიშვნელობას

---