【白话python连载(4.1)】python的数据类型

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【白话python连载(9.2)】 python的os模块

【白话python连载(10)】 python的内置函数

从之前的介绍我们知道,python作为计算机程序之一,可以用来处理数学计算、文本、图像、视频、网页等等。不同内容背后对应的数据类型是不同的,弄明白不同的数据类型及其特点,才能迈出最重要的一步,完成更好的程序组织。python的数据类型内容稍微有点多,所以分两小节进行介绍,本节主要介绍基本的数据类型和序列的数据类型。下面直接进入主题,来了解python中的不同数据类型。

python的数据类型--迈步万里长城(一)

+

基本的数据类型介绍

python中最基本的数据类型包括:整型、布尔型、浮点型、复数等。以及基本运算。

基本的数据类型

特点

实例

整型(int)

python3中只有长整型一种(基本数值)

a=3,b=-2,c=0

布尔型

(bool)

一般用于判断中,可以返回表达式计算的正误、数据结构是否为空、字符是否存在等。

None→False,a>c→True

0,{},[],(),以及None均为False,反之则为True。

浮点型

(float)

带小数点的数值

e=32.3e+18,f=-3.0

复数

(complex)

负数中的实部和虚部都是浮点数

0.2 - 3j,或者complex(2,-3)

pyhon数据类型的注意点

1、python中使用变量不需要提前指明数据类型,在赋值时将自动确定变量的类型。

2、使用range函数可以生成常用的整数序列。

3、python中有一个特殊的类型,空值,被称作 Null 对象或者 NoneType,它只有一个值,那就是 None。

4、它不支持任何运算也没有任何内建方法。None和任何其他的数据类型比较永远返回False。

组合的数据类型

在python中有多重组合的数据类型,包括序列类型、映射类型和集合类型三大类。其中python包含6中内建的序列类型,即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。序列中的每个元素拥有一个序号即元素的位置——索引。

序列的数据类型介绍

列表[List]

最常用的序列类型是列表、元组和字符串。它们拥有通用的序列操作方法:索引、切片、扩展切片、长度、序列相加、乘法、判断、成员

创建列表

list作为python的内置数据类型,通过方括号[]进行包裹,可以基于已有列表生成新的列表,主要借助列表定义、列表操作方法,或列表生成式创建新列表。除此也可以使用列表生成器,但是列表生成器并不是直接创建一个列表,而是通过迭代器不断的返回列表中的数据。

l  range()函数可以生成一组有规律的数组,然后再用数据类型转换方法list(range())将生成的数组转变为列表类型。

通过循环依次获取需要的数据,并且在已经申明好的列表中完成添加而形成新的列表。

l  为了方便操作,可以使用列表生成式

基本格式是[ 元素表达式 依次循环原有列表 判断条件],列表也可以直接指定值初始化生成,其中循环原有列表和判断条件可以按照实际需求进行指定。

l  为了减少列表所占用的内容,可以通过列表的生成器创建动态列表。并且调用生成器的next方法依次获取生成器中的每个值。

基本格式是( 元素表达式 依次循环原有列表 判断条件),类似于列表生成式,但是要用圆括号包裹相应内容。

列表的常用方法如下:

方法与说明

实例

.append(obj)

在列表的末尾进行元素追加

.clear()

清空所有值

.copy()

复制列表中的所有值

.count(value)

统计元素的个数

.extent(iterable)

在列表之后添加另一个列表的值

.index(value,)

找出某个值第一个匹配的位置

.insert(index,object)

在列表指定位置插入元素

.pop(object),

移除列表中指定位置的元素,

并且返回该元素的值


.remove(value)

移除列表中该值的第一个匹配项

.reverse()

反转列表中的所有元素

.sort(key=None,reverse=False)

对原列表按照一定规则进行排序

(Unicode字符)

元组(tuple)

元组的特点与列表很像,是通过圆括号()包裹表示。创建元组的方式很简单,只需要在括号括号中添加元素并且依次用逗号隔开即可。

而且为了避免歧义对于单元素的元组在创建时,也需要在元素后面添加逗号。

但是元组初始化之后对应元素索引不可改变。因此元组没有添加删除扩展等操作方法。只能进行元素计数和查找。

方法

说明

.count(value) 

统计元组中某个元素的个数

.index(value) 

返回某个元素第一个匹配的位置

而且要注意的是如果元组索引下的元素类型是可变的,则元素内容是可变的,否则元素内容是不可变的。以嵌套列表的元组为例,初始化一个元组t后,其本身索引所对应的内容不可修改,但是索引中l列表中的内容可修改。最终元组的值发生改变,是因为列表的特点导致的。

因为元组的不可更改的特性,可以很好地保证代码数据的安全性,但是也会因此降低代码的灵活性。因此在实际编程操作过程中,应当按照任务要求选择列表或者元组类型。

字符串(string)

字符串是python中最常用的序列数据类型。直接通过单引号或双引号包裹就可以生成字符串。字符串有40多种内建函数,这里介绍最常用的几种,剩下的大家可自行测试。

.count(str, beg, end)

返回 str 在 string 里面出现的次数,如果 beg 或者 end 指定,则返回指定范围内 str 出现的次数。(直接指定索引号即可)

.endswith(suffix, beg, end)

检查字符串是否以 obj 结束,如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束,如果是,返回 True,否则返回 False.

.encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’)

以 encoding 指定的编码格式编码字符串,如果出错默认报一个ValueError 的异常,除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace'

在连载2中关于编码的问题有详细介绍

python默认Unicode编码运行,但是保存方式需指定为需要的编码方式(默认utf-8为python的存储方式)


.find(str, beg, end)

检测 str 是否包含在字符串中,如果指定范围 beg 和 end ,则检查是否包含在指定范围内,如果包含返回开始的索引值,否则返回-1

.index(str, beg, end)

跟find()方法一样,只不过如果str不在字符串中会报一个异常.


.islower()

如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些字符都是小写,则返回 True,否则返回 False


.join(iterable:str)

以指定字符串作为分隔符,将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串

字符串本身是序列数据类型,可迭代

.replace(old, new [, max]) (从头开始匹配)

将字符串中的 str1 替换成 str2,如果 max 指定,则替换不超过 max 次。


.split(str=None,maxsplit=_1)

默认以空格为分隔符截取字符串,如果第二个参数有指定值,则仅截取指定个子字符串

. strip()【lstrip(),rstrip()】

删除字符串字符串开头和末尾的空格

了解python中字符串的常规方法和编码问题后,可以在使用过程中,更灵活的处理文本内容,进行字符串格式化规范化的存储。

序列数据类型的通用操作

接下来我们来看这三种常用的序列数据类型的通用操作。

通用操作(初始化)

索引:从左向右:索引从0开始,

从右向左:索引从-1开始

超过索引值后返回结果会报错

通过索引获取字符串中字符

切片:s[i:j]

截取部分内容,j最大默认字符串长度

扩展切片:s[i:j:k]

指定截取内容的方式,每隔几个截取

len():取得元素的个数

+:合并数据(只用于字符串之间的操作)

*:重复合并(只用于字符串之间的操作)

all():所有项都为False,则返回Ture

any():任何一项为False,则返回Ture

      

in&not in:成员判断


 

总结

本次主要介绍了:

1、python中基本的四种数据类型:整型、布尔型、浮点型和复数(重点要注意布尔型为false的一些值:None,0,[],())

2、python中的序列数据类型:列表,元组和字符串。(重点要了解每种数据类型的特点和一些常规方法,而且在使用字符串时了解编码的相关问题(可去第二节查看)

3、最后重点介绍了序列数据类型的通用方法,方便进行数据的查询、判断和处理等。



上位机图像处理和嵌入式模块部署(开篇) 【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 图像处理是现实生活当中很实用的一门技术。工业上一般采用的是机器视觉,以传统算法和光源控制为主,部分采用了深度学习技术。而生活当中,则主要以二维码识别、人脸识别、车牌识别和ocr识别为主,这中间深度学习与AI扮演了很重要的角色。过去,市场上的商业收费软件,主要还是以传统设备厂商提供的上位机软件为主,那这一部分是不是结合最新的npu技术,应该做出一些新的东西出来呢? 阅读详情

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