入门 Python 语言：变量与数据类型

本系列文章目的在于将 Python 的基础内容完全夯实，最终目的是为后期的深度学习在算法上有一定的铺垫，前期在学习数学的过程中也会有很大的帮助，相对于 C++ 来说 Python 有自身的优势，文末会有 Python 的优势对比于 C++ 的维度点说明，我已经先写过 C++的基础使用了，两种语言各自有各自的优势，我们要根据具体的需求来分析使用哪种语言更为方便，其它的语言暂时不在考虑范畴之内，我们的目标是AI深度学习。

前置环境与代码结构文章：

1、Python 环境配置与Jupyter Notebook开发工具下载使用

2、入门 Python 语言：Python基础课程目录

📚本篇目标

本篇博客旨在帮助初学者快速入门 Python 语言，重点介绍 Python 中的变量与数据类型相关知识。通过学习，你将掌握变量的定义、命名规则、赋值与修改方法，了解 Python 中常见的基本数据类型，如整数、浮点数、字符串、布尔值和空值，并学会进行数据类型之间的转换。同时，通过练习题的巩固，加深对这些知识点的理解和运用。

🔥重难点说明

重点

理解变量的概念，掌握变量的定义、命名规则和赋值修改操作。
熟悉 Python 中各种基本数据类型的特点和用途。
学会使用数据类型转换函数进行不同类型数据之间的转换。

难点

正确区分不同数据类型在内存中的存储方式和使用场景。
理解数据类型转换的原理和规则，避免因类型转换不当导致的错误。

📖学习正文

变量定义与使用

在 Python 中，变量是存储数据的容器。可以通过赋值的方式来定义一个变量，例如：

# 定义一个整数变量
age = 25
# 定义一个字符串变量
name = "John"

定义好变量后，就可以使用变量名来访问和操作存储在其中的数据。

变量命名规则

Python 中的变量命名需要遵循一定的规则：

变量名只能包含字母、数字和下划线。
变量名不能以数字开头。
变量名不能是 Python 的关键字，如 if、else、for 等。
变量名应该具有描述性，能够清晰地表达变量所存储的数据的含义。

变量赋值与修改

变量赋值是将一个值存储到变量中的过程。可以使用赋值运算符 = 来进行赋值操作。例如：

# 赋值操作
x = 10
# 修改变量的值
x = 20

基本数据类型

整数（int）

整数是 Python 中最基本的数据类型之一，用于表示整数数值。例如：

num1 = 10

num2 = -5

浮点数（float）

浮点数用于表示带有小数部分的数值。例如：

pi = 3.14
price = 9.99

字符串（str）
字符串是由一系列字符组成的序列，可以使用单引号、双引号或三引号来表示。例如：

message1 = 'Hello, World!'
message2 = "Python is great!"
message3 = '''This is a multi-line string.
It can span multiple lines.'''

布尔值（bool）

布尔值只有两个取值：True 和 False，用于表示逻辑真和逻辑假。例如：

is_valid = True
is_empty = False

空值（None）

空值 None 表示没有值，通常用于初始化变量或表示函数没有返回值。例如：

result = None

数据类型转换

在 Python 中，可以使用一些内置函数来进行数据类型的转换。常见的类型转换函数有：

int()：将其他类型的数据转换为整数。
float()：将其他类型的数据转换为浮点数。
str()：将其他类型的数据转换为字符串。
bool()：将其他类型的数据转换为布尔值。

# 将字符串转换为整数
num_str = "123"
num_int = int(num_str)
# 将整数转换为浮点数
num_float = float(num_int)
# 将浮点数转换为字符串
float_str = str(num_float)
# 将整数转换为布尔值
bool_value = bool(num_int)

💻练习题

单选题-5

以下哪个变量名是合法的？
A. 123abc
B. if
C. _name
D. my-name
执行以下代码后，变量 x 的值是多少？
```
x = 5
x = x + 3
```
A. 5
B. 3
C. 8
D. 15
以下哪个是 Python 中表示字符串的正确方式？
A. 123
B. True
C. "Hello"
D. None
将字符串 "3.14" 转换为浮点数，应该使用哪个函数？
A. int ()
B. float ()
C. str ()
D. bool ()
布尔值 False 转换为整数的结果是？
A. 0
B. 1
C. -1
D. 2

多选题-3

以下哪些是 Python 中的基本数据类型？
A. 整数（int）
B. 浮点数（float）
C. 字符串（str）
D. 布尔值（bool）
以下哪些变量名是符合 Python 命名规则的？
A. my_variable
B. 2nd_variable
C. _secret
D. class
数据类型转换函数中，以下哪些是正确的？
A. int ("10")
B. float ("3.14")
C. str (123)
D. bool (0)

判断题-2

Python 中的变量名可以使用中文。（）
布尔值 True 转换为整数的结果是 0。（）

代码题-1

编写一个 Python 程序，实现将一个整数和一个浮点数相加，并将结果转换为字符串输出。

📝答案解析

单选题

答案：C
- 选项 A 以数字开头，不符合变量命名规则；选项 B 是 Python 的关键字，不能作为变量名；选项 D 中包含连字符 -，不合法；选项 C 以下划线开头，后面跟字母，是合法的变量名。
答案：C
- 首先将 5 赋值给变量 x，然后执行 x = x + 3，即 x = 5 + 3，结果为 8。
答案：C
- 选项 A 是整数；选项 B 是布尔值；选项 D 是空值；选项 C 用双引号括起来的是字符串。
答案：B
- float() 函数用于将其他类型的数据转换为浮点数，所以将字符串 "3.14" 转换为浮点数应使用 float() 函数。
答案：A
- 布尔值 False 转换为整数的结果是 0，True 转换为整数的结果是 1。

多选题

答案：ABCD
- 整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）和布尔值（bool）都是 Python 中的基本数据类型。
答案：AC
- 选项 B 以数字开头，不符合命名规则；选项 D 是 Python 的关键字，不能作为变量名；选项 A 和 C 符合变量命名规则。
答案：ABCD
- int("10") 可以将字符串 "10" 转换为整数 10；float("3.14") 可以将字符串 "3.14" 转换为浮点数 3.14；str(123) 可以将整数 123 转换为字符串 "123"；bool(0) 可以将整数 0 转换为布尔值 False。

判断题

答案：正确
- Python 3 支持使用中文作为变量名，但不建议这样做，因为可能会影响代码的可读性。
答案：错误
- 布尔值 True 转换为整数的结果是 1，False 转换为整数的结果是 0。

代码题

# 定义一个整数和一个浮点数
num1 = 5
num2 = 3.14
# 相加
result = num1 + num2
# 转换为字符串并输出
result_str = str(result)
print(result_str)

总结

通过本篇博客的学习，我们了解了 Python 中变量的定义、命名规则、赋值与修改方法，掌握了 Python 中常见的基本数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值和空值，以及数据类型之间的转换方法。通过练习题的巩固，我们进一步加深了对这些知识点的理解和运用。希望这些内容能帮助你顺利入门 Python 语言，为后续的学习打下坚实的基础。

Python的优势对比于 C++ 的维度点说明

对比维度	Python 优势	C++ 情况
性能效率	1. 开发效率高：代码简洁，语法灵活，能够用较少的代码实现相同的功能，缩短开发周期。 2. 有高性能库支持：对于计算密集型任务，可以使用如 NumPy、Pandas 等高性能库，它们底层使用 C 或 Fortran 实现，能在一定程度上弥补 Python 执行速度慢的问题。	1. 开发效率低：代码相对冗长，需要编写更多的代码来实现相同功能，开发周期较长。 2. 开发难度大：需要手动管理内存，容易出现内存泄漏等问题，对开发者要求较高。
底层控制能力	1. 代码编写简单快速：无需关注底层硬件细节，能让开发者更专注于业务逻辑的实现，快速搭建应用原型。 2. 适合快速迭代开发：在应用开发过程中，能够快速对代码进行修改和调整，适应不断变化的需求。	1. 代码编写复杂：需要对底层硬件有深入了解，编写代码时要处理很多底层细节，开发难度大。 2. 开发周期长：由于需要关注底层，代码的修改和调整相对困难，不适合快速迭代开发。
语言特性	1. 语法简洁易懂：代码可读性高，易于学习和上手，降低了编程门槛，适合初学者。 2. 动态类型灵活：在编写代码时无需提前声明变量类型，能够根据需要灵活赋值，提高了代码的编写效率。	1. 语法复杂：学习成本较高，对于初学者来说有一定难度。 2. 静态类型不够灵活：在编写代码时需要提前声明变量类型，不够灵活，修改代码时可能需要对类型进行调整。
可移植性	1. 跨平台部署方便：只要安装了相应的 Python 解释器，代码可以在不同操作系统上轻松运行，无需重新编译。 2. 云服务支持好：很多云服务平台都提供了 Python 运行环境，方便将 Python 应用部署到云端。	1. 跨平台编译麻烦：不同操作系统的编译器和运行时环境可能存在差异，需要针对不同平台进行编译和调试。 2. 云服务集成复杂：将 C++ 应用部署到云服务平台时，需要处理更多的底层配置和依赖问题。
生态系统和工具链	1. 库丰富且易用：拥有大量的开源库和框架，涵盖了数据分析、机器学习、Web 开发等多个领域，能够快速实现各种功能。 2. 社区活跃：有庞大的开发者社区，遇到问题可以很容易找到解决方案和技术支持。	1. 库学习成本高：虽然有很多专业级库，但部分库的学习曲线较陡，使用起来有一定难度。 2. 社区相对较小：相比 Python 社区，C++ 社区规模相对较小，获取技术支持和解决方案的渠道相对较少。
安全性和稳定性	1. 内置安全机制：有一些内置的安全机制，如异常处理机制，能够在程序出现错误时进行捕获和处理，避免程序崩溃。 2. 代码审查相对容易：简洁的语法和动态类型使得代码结构相对简单，在代码审查时更容易发现问题。	1. 手动管理易出错：手动管理内存和资源容易出现错误，如内存泄漏、悬空指针等，影响程序的稳定性和安全性。 2. 代码审查复杂：由于语法复杂，代码结构可能比较复杂，在代码审查时需要花费更多的时间和精力。