Python har et rikt sett av innebygde typer som dekker tall, tekst, samlinger og mer. Å kjenne dem — og hvilke som er mutable vs immutable — er grunnleggende.
Numeriske typer
python
x =
y =
z = +
b =
Merknad: Python int har vilkårlig presisjon — den overflower aldri (ulikt fastsize ints i C/Java); 2 ** 1000 fungerer bare fint.
s = "hello" # str — Unicode text (immutable)
data = b"bytes" # bytes — raw binary (immutable)
lst = [1, 2, 3] # list — ordered, MUTABLE, allows duplicates
tup = (1, 2, 3) # tuple — ordered, IMMUTABLE
d = {"a": 1, "b": 2} # dict — key→value, mutable, insertion-ordered
s = {1, 2, 3} # set — unordered, unique elements, mutable
fs = frozenset({1, 2}) # frozenset — immutable set
result = None # NoneType — represents "no value" (like null)
if result is None: # always compare to None with `is`, not ==
...
type(x) # <class 'int'>
isinstance(x, int) # True — the preferred check (handles subclasses)
Immutable: int, float, bool, str, tuple, frozenset, bytes, None
Mutable: list, dict, set, bytearray
Denne distinksjonen betyr mye — immutable objekter kan være dict-nøkler og er trygge å dele; mutable objekter kan endres uventet hvis aliased.
De innebygde typene er vokabularet for all Python-kode.
Å kjenne hvert enkelt formål (list for ordnede sekvenser, dict for nøkkel-verdi, set for unikhet, tuple for faste poster), heltallene med vilkårlig presisjon, og spesielt mutable-vs-immutable-splittelsen (som regulerer dict-nøkler, aliasing-feil og hva som kan deles trygt) er grunnleggende.
Å velge riktig type for oppgaven — og forstå mutabiliteten — er en kjerneferdighet i Python som påvirker korrekthet og ytelse gjennom hele programmet.