python的数据类型总结

int、float、bool、str、list、tuple、set、dict、bytes

1.int 整数型

经常进行数字的运算和大小比较，加减乘除

2.float 浮点数，小数类型

小数的范围是不确定，是无限的，但是计算机是有限的，所以在计算机小数的位数是有限的

区别于整数，小数在某个区间内是可以表示清楚的

3.bool 条件判断

分为两类True和Flase.

bool也可以用于基础数据类型的转化，在python中0表示Flase,其余均表示True

空字符串也表示的为Flase,其余表示True.

综上我们可以得出，在python中，表示空的都为Flash,不空的值都为True

4.str 字符串

字符串的占位问题

方法一、

字符串占位：%s

占数字（整数）：%d

占小数：%f

方法二、

python更新版中  直接放变量   f-string

a=f"我的名字是{name}"

索引和切片

索引：按照位置提取元素  [ ]

切片：从一个字符串中提取出一部分的内容  s[3:6]

语法：  s[start:end:step] 从start到end进行切片，间隔为step,但是注意取不到end

切片是从左往右切的，那么如果想得到从右向左的呢？那么就要用到step，当step为-1时，顺序为倒叙

字符串的查找和判断

查：

find（"   "）——没有时，返回值为-1

index（"    "）——没有时则报错

判断：

判断开头：startswith（）

判断结尾：endswith（）

判断字符串是否有整数组成：isdigit（）

总结及事项：

1.字符串的操作不会对与原字符串产生影响，一般会产生一个新的字符串

upper()   大写  可以省略大小写时

strip（）去掉字符串左右两端的空格

replace() 字符串进行替换

split() 对字符串进行切割

join（） 拼接一个列表中的内容陈伟一个新的内容

startswith() 判断字符串××开头

len() 字符串的长度，内置函数

关于in  可以判断×××是否在×××中出现；也可以用于for循环

5.列表  能装大量的东西

表示的格式 [ , ]   列表中元素用，隔开

特点：

有索引，有切片；

列表中的索引超过范围的时候会报错

可以用for循环进行遍历

可以用len()拿到列表的长度

列表的增删改查

增：append（）——追加；insert（）——插入；extend（）——可以合并两个列表，进行批量的添加

索引（查）：pop(3)

删：remove（）

改：直接运用索引修改——lst[1]="我要改成的东西"

列表的排序

列表按着存放的位置进行保存

sort() —— 对列表进行升序

reverse（）——反转

列表的嵌套

列表的循环删除

a=["张三","李四","王五","刘六"]
#这里我们要删除列表里面姓张的人
zhang=[]
#准备以和临时的列表，负责储存要删除的内容
for i in a:
  if i.startswith("张")：
    zhang.apped(i)

for i in zhang:
  a.remove(i)
#在原列表中进行删除
print(a)

安全稳妥的循环删除的方式，将要删除的内容保存在一个列表中，循环新列表，删除列表

6.tuple 元组

特点：不可变的列表

表示的格式：（）

会固定某些数据，不允许外界进行更改

如果元组只有一个元素（*），  那么需要在元素的末尾加逗号， 否则会误认为为优先级

关于元组的不可变，内存地址不能变

7.set 集合

无序，没有固定的顺序

交集、并集、差集

intersection——交集——&

union——并集—— |

difference——差集—— -

！！！集合：可以去除重复值

转换为集合的形式，然后再转化回去。注意：转化回去的顺序会发生变化，因为集合是无序的

8.dict 字典

格式：字典是以键值对的形式出现的  {key1:value,key2:value,......}

字典的key值必须为可哈希的数据类型

value值可以为任何形式的数据类型

补充：哈希计算

在编程中，数据类型可以分为可哈希（hashable）和不可哈希（unhashable）两种：

1. 可哈希的数据类型：
   - 这些数据类型的对象可以被用作字典的键（key）或者集合（set）中的元素。
   - 它们必须具有一个固定的哈希值，一旦创建，在对象的生命周期内这个哈希值不会改变。
   - 常见的可哈希数据类型包括整数、浮点数、字符串、元组（只要元组中的元素也都是可哈希的）等。
   - 可哈希的数据类型通常实现了`__hash__()`方法，返回对象的哈希值。

2. 不可哈希的数据类型：
   - 这些数据类型的对象不能用作字典的键或集合中的元素，因为它们要么没有哈希值，要么哈希值可能会变化。
   - 常见的不可哈希数据类型包括列表（list）、字典（dict）、集合（set）等，因为它们可以包含可变的数据，或者它们自身就是可变的。
   - 不可哈希的数据类型通常没有实现`__hash__()`方法，或者`__hash__()`方法被明确地设置为返回`None`。

在Python中，如果你尝试将不可哈希的对象用作字典的键或集合的元素，会引发`TypeError`。

例如：

# 可哈希的数据类型示例
hashable_object = (1, 'a', (3, 4))  # 元组中的元素都是可哈希的
print(hash(hashable_object))  # 可以计算哈希值

# 不可哈希的数据类型示例
unhashable_object = [1, 2, 3]  # 列表是不可哈希的
try:
    print(hash(unhashable_object))  # 尝试计算哈希值会抛出TypeError
except TypeError as e:
    print(e)  # 输出错误信息

在上述代码中，尝试对列表unhashable_object计算哈希值将会引发错误，因为列表是不可哈希的。