python数据类型

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1 数据类型

 在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典、集合。

 1.1 整数

 Python可以处理任意大小的整数，例如：1，100，-80，0，等等。

 计算机由于使用二进制，所以有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0x15a7b4，等等。

  1.2 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，1.23x105和12.3x104是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.2，3.141，-7.356，等等。

 对于很大或很小的浮点数，必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x105就是1.23e5，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。

 整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

1.3 字符串

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本，比如'abc'，"xyz"等等。字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。

 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\。

  1.4 布尔值

 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。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：

 >>> 3 > 2

True

>>> 3 > 5

False

 

布尔值可以使用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：

 

>>> True and False

False

>>> 3 > 2 and 10 > 9

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：

 

>>> True or False

True

>>> False or False

False

 

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：

 

>>> not True

False

>>> not False

True

>>> not 5 > 2

False

 

布尔值经常用在条件判断中，比如：

 

if age >= 18:

    print('adult')

else:

    print('teenager')

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1.5 空值None

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

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1.6 列表list

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数：

>>> len(classmates)

3

用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：

>>> classmates[0]

'Michael'

>>> classmates[3]

Traceback (most recent call last):

    File "",line 1, in

IndexError: list index out of range

当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。

如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素：

>>> classmates[-1]

'Tracy'

以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：

>>> classmates[-2]

'Bob'

>>> classmates[-3]

'Michael'

>>> classmates[-4]

Traceback (most recent call last):

    File "",line 1, in

IndexError: list index out of range

当然，倒数第4个就越界了。

list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

>>> classmates.append('Adam')

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：

>>> classmates.insert(1, 'Jack')

>>> classmates

['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

要删除list末尾的元素，用pop()方法：

>>> classmates.pop()

'Adam'

>>> classmates

['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：

>>> classmates.pop(1)

'Jack'

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：

>>> classmates[1] = 'Sarah'

>>> classmates

['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同，比如：

>>> L = ['Apple', 123, True]

list元素也可以是另一个list，比如：

>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']

>>> len(s)

4

要注意s只有4个元素，其中s[2]又是一个list，如果拆开写就更容易理解了：

>>> p = ['asp', 'php']

>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']

要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组，类似的还有三维、四维……数组，不过很少用到。

如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：

>>> L = []

>>> len(L)

0

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1.7 元组tuple

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。

不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。

tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来，比如：

>>> t = (1, 2)

>>> t

(1, 2)

如果要定义一个空的tuple，可以写成()：

>>> t = ()

>>> t

()

但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：

>>> t = (1)

>>> t

1

定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义。因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。

所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：

>>> t = (1,)

>>> t

(1,)

Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple：

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])

>>> t[2][0] = 'X'

>>> t[2][1] = 'Y'

>>> t

('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素，分别是'a'，'b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么后来又变了？

 

 

我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：

 

当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变为：

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！

理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

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1.8 字典dict

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。

假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

>>> names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> scores = [95, 75, 85]

给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。

如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

>>> d['Michael']

95

为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如'Michael'，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。

你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候，才能根据key直接拿到value。

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

>>> d['Adam'] = 67

>>> d['Adam']

67

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：

>>> d['Jack'] = 90

>>> d['Jack']

90

>>> d['Jack'] = 88

>>> d['Jack']

88

如果key不存在，dict就会报错：

>>> d['Thomas']

Traceback (most recent call last):

    File "",line 1, in

KeyError: 'Thomas'

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：

>>> 'Thomas' in d

False

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：

>>> d.get('Thomas')

>>> d.get('Thomas', -1)

-1

注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

>>> d.pop('Bob')

75

>>> d

{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

请务必注意，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：

• 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；

• 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

• 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；

• 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可用在需要高速查找的很多地方，正确使用dict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。

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1.9 集合set

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。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])

>>> s

{1, 2, 3}

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])

>>> s

{1, 2, 3}

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)

>>> s

{1, 2, 3, 4}

>>> s.add(4)

>>> s

{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>> s.remove(4)

>>> s

{1, 2, 3}

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])

>>> s1 & s2

{2, 3}

>>> s1 | s2

{1, 2, 3, 4}

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”。

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2 变量

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。

创建对象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'：

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'：

 

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

所以，最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。

对于可变类型的数据来说，赋值语句是在原内存地址上进行操作的。
对于不可变类型的数据来说，赋值语句是重新生成了一个内存地址，在新生成的内存地址上进行操作。

可变类型，值可以改变：

• 列表list

• 字典dict

不可变类型，值不可以改变：

• 数值类型int，long，bool，float

• 字符串str

• 元组tuple

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3 不可变对象

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()

>>> a

['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

>>> a = 'abc'

>>> a.replace('a', 'A')

'Abc'

>>> a

'abc'

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')

>>> b

'Abc'

>>> a

'abc'

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'：

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：

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。

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4 常量

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：PI =3.14159265359。

但事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变，所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法，如果你一定要改变变量PI的值，也没人能拦住你。

最后解释一下整数的除法为什么也是精确的。在Python中，有两种除法，一种除法是/：

>>> 10 / 3

3.3333333333333335

/除法计算结果是浮点数，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数：

>>> 9 / 3

3.0

还有一种除法是//，称为地板除，两个整数的除法仍然是整数：

>>> 10 // 3

3

整数的地板除//永远是整数，即使除不尽。要做精确的除法，使用/就可以。因为//除法只取结果的整数部分，所以Python还提供一个余数运算，可以得到两个整数相除的余数：

>>> 10 % 3

1

无论整数做//除法还是取余数，结果永远是整数，所以，整数运算结果永远是精确的。

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小结

Python支持多种数据类型，在计算机内部，可以把任何数据都看成一个“对象”，而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的，对变量赋值就是把数据和变量给关联起来。

注意：Python的整数没有大小限制，而某些语言的整数根据其存储长度是有大小限制的，例如Java对32位整数的范围限制在-2147483648-2147483647。

Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）