Tipi di Dati Fondamentali: la base per lavorare con i dati

Python è dinamicamente tipizzato: puoi assegnare valori senza dichiarare il tipo. È comodo e veloce, ma per scrivere codice robusto serve conoscere bene le strutture dati e i loro punti forti.

In questa guida trovi 5 “mattoni” principali:

Numeri
Stringhe
Liste
Dizionari
Set

1. Tipi Numerici (int, float, complex)

I numeri servono per contatori, calcoli, prezzi, percentuali, coordinate, ecc.

# int (interi)
eta = 25
popolazione = 7_800_000_000  # underscore per leggibilità
 
# float (decimali)
temperatura = 36.6
pi = 3.14159
 
# complex (complessi)
z = 3 + 4j
parte_reale = z.real
parte_immaginaria = z.imag

Operazioni comuni:

somma = 10 + 5
differenza = 10 - 5
prodotto = 10 * 5
divisione = 10 / 3          # float
divisione_intera = 10 // 3  # int
resto = 10 % 3
potenza = 2 ** 10

Controllo tipo “sicuro” (utile quando validi input):

def calcola_doppio(x):
    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError("Il parametro deve essere un numero")
    return x * 2

Nota importante sui float (precisione):

print(0.1 + 0.2)  # 0.30000000000000004

2. Stringhe (str): testo, parsing, formattazione

Le stringhe sono immutabili: ogni modifica crea una nuova stringa.

Formattazione moderna con f-string:

nome = "Mario"
eta = 30
messaggio = f"{nome} ha {eta} anni"

Pulizia e normalizzazione (molto usato su email, input, dati sporchi):

email = "  esempio@EMAIL.com  "
email_pulita = email.strip().lower()  # "vladoleksuk0@gmail.com"

Split e join:

parole = "Python è fantastico".split()     # ['Python', 'è', 'fantastico']
frase = " ".join(parole)                  # "Python è fantastico"
 
csv = "nome,cognome,eta"
campi = csv.split(",")

Concatenazioni ripetute: meglio join():

#  lento (soprattutto su molte iterazioni)
risultato = ""
for parola in ["a"] * 10000:
    risultato += parola
 
# veloce
risultato = "".join(["a"] * 10000)

3. Liste (list): sequenze ordinate e mutabili

Usa le liste quando:

ti serve ordine
i duplicati sono ok
vuoi append/extend, slicing, ecc

Creazione e list comprehension:

numeri = [1, 2, 3, 4, 5]
vuota = []
 
quadrati = [x * x for x in range(10)]
pari = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]

Slicing (potentissimo per sotto-sequenze):

lista = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 
primi_tre = lista[:3]     # [0, 1, 2]
ultimi_tre = lista[-3:]   # [7, 8, 9]
ogni_secondo = lista[::2] # [0, 2, 4, 6, 8]
inversa = lista[::-1]     # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

Metodi fondamentali:

dati = [1, 2, 3]
dati.append(4)        # [1, 2, 3, 4]
dati.extend([5, 6])   # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
dati.insert(0, 0)     # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
ultimo = dati.pop()   # rimuove e ritorna l'ultimo

4. Dizionari (dict): chiave → valore _ lookup veloce

Usa i dizionari quando:

vuoi associare chiavi a valori
ti serve lookup rapido(di solito O(1))

Esempio classico:

utente = {
    "nome": "Laura",
    "eta": 28,
    "citta": "Milano",
    "hobby": ["lettura", "yoga", "coding"],
}

Accesso “sicuro” con get():

email = utente.get("email")  # None se non esiste
email = utente.get("email", "vladoleskuk0@gmail.com")

Creazione elegante con comprehension:

quadrati = {x: x * x for x in range(1, 6)}

Merge (Python 3.9+):

defaults = {"tema": "scuro", "lingua": "it"}
preferenze = {"tema": "chiaro"}
 
config = defaults | preferenze

Iterazione corretta:

for chiave, valore in utente.items():
    print(chiave, valore)

5. Set (set): elementi unici + operazioni insiemistiche

Usa i set quando:

Vuoi unicità (niente duplicati)
Vuoi operazioni come unione/intersezione/differenza
Vuoi membership check veloce (O(1))

Creazione:

vuoto = set()  # NON {} (che crea un dict)
numeri = {1, 2, 3, 4, 5}

Rimuovere duplicati da una lista:

lista = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]
unici = list(set(lista))  # ordine non garantito

Operazioni sugli insiemi:

a = {1, 2, 3, 4}
b = {3, 4, 5, 6}
 
unione = a | b
intersezione = a & b
differenza = a - b
diff_simmetrica = a ^ b

Caso pratico: deduplicazione “mantenendo l’ordine” (senza perdere sequenza):

def dedup_preserva_ordine(items):
    visti = set()
    out = []
    for x in items:
        if x not in visti:
            visti.add(x)
            out.append(x)
    return out
 
print(dedup_preserva_ordine([1, 2, 2, 3, 1, 4]))  # [1, 2, 3, 4]

Mini-guida: quale tipo scegliere?

list: ordine importante, duplicati ok, iterazioni frequenti
dict: mappa chiave→valore, configurazioni, oggetti, lookup rapido
set: unicità, confronto tra gruppi, membership check rapido
str: testo, parsing, formattazione
int/float: calcoli e misure

Tipi di Dati Fondamentali in Python