Trong Python, có nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, được chia thành các nhóm chính sau: số, chuỗi, trình tự, nhị phân, ánh xạ, Boolean và tập hợp. 

Các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python:

• Kiểu số (Numeric):
  • int: Số nguyên, ví dụ: 10, -5, 1000.
  • float: Số thực, ví dụ: 3.14, -2.5, 1.0.
  • complex: Số phức, ví dụ: 3 + 4j, 2 - 1j. 

• Kiểu chuỗi (String):

  str dùng để biểu diễn văn bản, ví dụ: "Hello, world!", 'Python'. 

• Kiểu trình tự (Sequence):
  • list: Danh sách, có thể chứa các phần tử có kiểu dữ liệu khác nhau, có thể thay đổi được, ví dụ: [1, "hello", 3.14].
  • tuple: Bộ, tương tự như danh sách nhưng không thể thay đổi, ví dụ: (1, "world", 2).
  • range: Phạm vi, biểu diễn một chuỗi các số, ví dụ: range(10) (từ 0 đến 9).
• Kiểu nhị phân (Binary):
  • bytes: Chuỗi các byte, không thể thay đổi.
  • bytearray: Chuỗi các byte có thể thay đổi.
  • memoryview: Truy cập vào bộ nhớ của một đối tượng bytes hoặc bytearray.
• Kiểu ánh xạ (Mapping):
  • dict: Từ điển, lưu trữ các cặp khóa-giá trị, ví dụ: {"name": "Alice", "age": 30}. 

• Kiểu Boolean:

  bool biểu diễn giá trị đúng (True) hoặc sai (False). 

• Kiểu tập hợp (Set):
  • set: Tập hợp, chứa các phần tử duy nhất, không theo thứ tự, không thể thay đổi, ví dụ: {1, 2, 3}.
  • frozenset: Tập hợp không thể thay đổi. 

• Kiểu None:

  NoneType, biểu diễn giá trị rỗng. 

Cách kiểm tra kiểu dữ liệu:

Bạn có thể sử dụng hàm type() để kiểm tra kiểu dữ liệu của một biến. Ví dụ: 

Python

x = 10
print(type(x))  # Output: <class 'int'>

y = "Hello"
print(type(y))  # Output: <class 'str'>

z = [1, 2, 3]
print(type(z))  # Output: <class 'list'>

Cách chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu:

Python cung cấp các hàm tích hợp sẵn để chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu, ví dụ: 

• int(): Chuyển đổi sang kiểu số nguyên.
• float(): Chuyển đổi sang kiểu số thực.
• str(): Chuyển đổi sang kiểu chuỗi.
• list(): Chuyển đổi sang kiểu danh sách.
• tuple(): Chuyển đổi sang kiểu tuple.
• set(): Chuyển đổi sang kiểu set.
• dict(): Chuyển đổi sang kiểu dict.

Hiểu rõ các kiểu dữ liệu này là rất quan trọng khi làm việc với Python, giúp bạn xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác