python3的基本数据类型

python基本数据类型

Numbers（数字）

int 整数：

通常被称为是整型或整数，可以是正整数或负整数，不带小数点。python3整型是没有限制大小的，可以当做long类型使用，但实际上由于机器内存的限制，我们使用的整数不可能无限大。
整型的四种表现形式:

1. 2进制：以‘0b’开头。例如：‘0b11011’表示10进制的27
2. 8进制：以‘0o’开头。例如‘0o33’表示10进制的27
   
3. 10进制：正常显示

4. 16进制：以‘0x’开头。例如：‘0x1b’表示16进制的27

各进制数字进行转换（python内置函数）：

1. bin（i）：将i转换为2进制，以‘0b’开头，具体使用可参照上面图片。
2. oct（i）：将i转换为8进制，以‘0o’开头，具体使用可参照上面图片。
3. int（i）： 将i转换为10进制，正常显示，具体使用可参照上面图片。
4. hex（i）：将i转换为16进制，以‘0x’开头，具体使用可参照上面图片。

注：

1. 在Python中整型是有限制大小的

在32位机器上，整型的位数为32位，取值范围为-2**31~31-1， 即- 2147483648~2147483647

在64位机器上，整型的位数为64位，取值范围为-2**63~63-1， 即-9223372036854775808~9223372036854775807

超过这个范围的整型就是long型

2. Python有个特别的机制，它会在解释器启动的时候事先分配好一些缓冲区，这些缓冲区部分是固定好取值，例如整数[-5,256]的内存地址是固定的（这里固定指这一次程序启动后，这些数字在这个程序中的内存地址就不变了，但是启动新的python程序，两次的内存地址不一样）。有的缓冲区就可以重复利用。这样的机制就使得不需要python频繁的调用内存malloc和free。

float 浮点数：

浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x10⁹和12.3x10⁸是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10⁹就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。

Boolean 布尔类型

布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来：

布尔值可以用and、or和not运算。

and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True：

or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True：

not运算是非运算，它是一个单目运算符，把True变成False，False变成True：

布尔值经常用在条件判断中，比如：

if age >= 18:
    print('age>=18，Output sentence')
else:
    print('age<18，Output sentence')

String 字符串

1. 字符串，用 ‘ ’ 或者 “ ” 包含在内，也可以用 ‘’’ ‘’’ 来包含多行字符串
2. 字符串用转义字符 \ 来转义，转义字符 \ 可以转义很多字符，比如 \n 表示换行， \t 表示制表符，字符 \ 本身也要转义，所以 \\ 表示的字符就是 \

print('I\'m learning\nPython.')
print('I\'m \"OK\"!')
print('\\\n\\')
print('\\\t\\')
print(r'\\\t\\')#Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义
print('''line1
... line2
... line3''')

输出语句

I'm learning 
Python. 
I'm "OK"! 
\ 
\ 
\	\ 
\\\t\\ 
line1 
... line2 
... line3 

3. 有两种索引方式：从左到右（0开始），从右到左（-1开始）

x = 'Wozuishuai'
print(x[0],x[5])
>>>W s
print(x[-1],x[-10])
>>>i W

4. 可以进行切片（Slice）

L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
print(L[0:3])#L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
>>>['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

5. 元素不可变

a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print(b)
>>>ABC 

6. 没有单独的字符形式，只有长度为一的字符串

List 列表

1. 用 [ ] 表示，中间用 ， 隔开，元素的类型可以不同
2. 和字符串一样可以切片，也可以用 + 进行串联
3. 元素是可变的

classmates = ['Michael',1, 'Bob', 'Tracy']
classmates.append('admin')
print(classmates)
print(classmates[0],classmates[-1])
print(classmates[0:3])

输出结果

['Michael', 1, 'Bob', 'Tracy', 'admin']
Michael admin
['Michael', 1, 'Bob']

Tuple 元组

1. 写在 （） 里面，用 ， 隔开，元素类型可以不相同
2. 构建 0 个元素或者一个元素的元组是特殊的，tuple =（） tuple = （1，）
3. 元素不可变
4. 可以用 + 链接，也可以用索引切片

classmates = ('Michael',1, 'Bob', 'Tracy',['A', 'B'])
classmates[4][0] = 'X'
classmates[4][1] = 'Y'
print(classmates)
print(classmates[0],classmates[-1])
print(classmates[0:3])

输出结果

('Michael', 1, 'Bob', 'Tracy', ['X', 'Y'])
Michael ['X', 'Y']
('Michael', 1, 'Bob')

注：表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向 ‘a’，就不能改成指向 ‘b’，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！

dict 字典

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

1. 是一个无序的键值对集合
2. 声明格式为：t = {key:value,key:value}

d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
print(d['Michael'])
d['Adam'] = 67#向dict中添加一个对应的key：value
print(d['Adam'],d)
d['Michael'] = 90#由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉
print(d['Michael'],d)
print('Thomas' in d)#如果key不存在，dict就会报错,要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在
print(d.get('Thomas'),d.get('Thomas', -1))#二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value
print(d.pop('Bob'),d)#要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除

输出结果

95
67 {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Adam': 67}
90 {'Michael': 90, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Adam': 67}
False
None -1
75 {'Michael': 90, 'Tracy': 85, 'Adam': 67}

注：dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key

Set 集合

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

1. 无序不重复的集
2. 可以用 { } 来创建包含元素的集合，或者用 （） 来创建空元素的集合
3. 可以进行去重或者测试成员的关系

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

s = set([1, 2, 3])
print(s)
{1, 2, 3}#输出结果

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤：

 s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
 print(s)
{1, 2, 3}#输出结果

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

s.add(4)
print(s)
{1, 2, 3, 4}#输出结果
s.add(4)
print(s)
{1, 2, 3, 4}#输出结果

通过remove(key)方法可以删除元素：

s.remove(4)
print(s)
{1, 2, 3}#输出结果

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

s1 = set([1, 2, 3])
s2 = set([2, 3, 4])
print(s1 & s2)
{2, 3}#输出结果,交集
print(s1 | s2)
{1, 2, 3, 4}#输出结果，并集

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。

再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

a = ['c', 'b', 'a']
a.sort()
print(a)
['a', 'b', 'c']#输出结果

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

a = 'abc'
print(a.replace('a', 'A'))
'Abc'#输出结果
print(a)
'abc'#输出结果

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了’Abc’，但变量a最后仍是’abc’，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

a = 'abc'
b = a.replace('a', 'A')
print(b_
'Abc'#输出结果
print(a)
'abc'#输出结果

要始终牢记的是，a是变量，而’abc’才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是’abc’，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是’abc’：

┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace(‘a’, ‘A’)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象’abc’上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串’abc’的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串’Abc’并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串’abc’，但变量b却指向新字符串’Abc’了：

┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ ‘Abc’ │
└───┘ └───────┘
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

None 空值

空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

此外，Python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型。

变量

变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的，只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。
变量在程序中就是用一个变量名表示了，变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头，比如：

a = 1

变量a是一个整数。

t_007 = 'T007'

变量t_007是一个字符串。

Answer = True

变量Answer是一个布尔值True。

在Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，例如：

a = 123 # a是整数
print(a)
a = 'ABC' # a变为字符串
print(a)

这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。例如Java是静态语言，赋值语句如下（// 表示注释）：

int a = 123; // a是整数类型变量
a = "ABC"; // 错误：不能把字符串赋给整型变量

和静态语言相比，动态语言更灵活，就是这个原因。

请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码：

x = 10
x = x + 2

如果从数学上理解x = x + 2那无论如何是不成立的，在程序中，赋值语句先计算右侧的表达式x + 2，得到结果12，再赋给变量x。由于x之前的值是10，重新赋值后，x的值变成12。

最后，理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写：

a = 'ABC'

时，Python解释器干了两件事情：

在内存中创建了一个’ABC’的字符串；

在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向’ABC’。

也可以把一个变量a赋值给另一个变量b，这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据，例如下面的代码：

a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print(b)

最后一行打印出变量b的内容到底是’ABC’呢还是’XYZ’？如果从数学意义上理解，就会错误地得出b和a相同，也应该是’XYZ’，但实际上b的值是’ABC’，让我们一行一行地执行代码，就可以看到到底发生了什么事：

执行a = ‘ABC’，解释器创建了字符串’ABC’和变量a，并把a指向’ABC’：

py-var-code-1

执行b = a，解释器创建了变量b，并把b指向a指向的字符串’ABC’：

py-var-code-2

执行a = ‘XYZ’，解释器创建了字符串’XYZ’，并把a的指向改为’XYZ’，但b并没有更改：

py-var-code-3

所以，最后打印变量b的结果自然是’ABC’了。

常量

所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量。

常量	描述
PI	数学常量PI（圆周率，一般以π来表示）
e	数学常量e,e即自然常数

数学函数

函数	返回值 ( 描述 )
abs(x)	返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
ceil(x)	返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)	如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
exp(x)	返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
fabs(x)	返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0
floor(x)	返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4
log(x)	如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
log10(x)	返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0
max(x1, x2,…)	返回给定参数的最大值，参数可以为序列。
min(x1, x2,…)	返回给定参数的最小值，参数可以为序列。
modf(x)	返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。
pow(x, y)	x**y 运算后的值。
round(x [,n])	返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。
sqrt(x)	返回数字x的平方根

三角函数

函数	描述
acos(x)	返回x的反余弦弧度值。
asin(x)	返回x的反正弦弧度值。
atan(x)	返回x的反正切弧度值。
atan2(y, x)	返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。
cos(x)	返回x的弧度的余弦值。
hypot(x, y)	返回欧几里德范数 sqrt(x * x + y * y)。
sin(x)	返回的x弧度的正弦值。
tan(x)	返回x弧度的正切值。
degrees(x)	将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) ， 返回90.0
radians(x)	将角度转换为弧度

随机数函数

函数	描述
choice(seq)	从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。
randrange([start] stop [step])	从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1
random（）	随机生下一个实数，它在[0,1]范围内。
seed([x])	改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，python会帮你选择seed。
shuffle(lst)	将序列的所有元素随机排列
uniform(x,y)	随机生下一个实数，它在[x,y]范围内

自定义函数

自定义函数使用到关键字def，返回值return可有可无，但函数名后面一定要有一对圆括号，里面填上需要引入的参数即可，比较简单

def y(x):
    return x+1