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2.1 数据类型和数据结构
本节以元组和字典为代表介绍数据结构。
原始数据类型
Python 有一些原始数据类型：
- 整数
- 浮点数
- 字符串（文本）
空类型
email_address = NoneNone 常用作可选值或缺失值的占位符。它在条件语句中计算为 False。
if email_address:
send_email(email_address, msg)数据结构
实际的程序具有更复杂的数据。例如，关于股票的持有信息：
100 shares of GOOG at $490.10这是一个包含三个部分的“对象”：
- 股票的名称或符号（"GOOG"，字符串）
- 股份数目（100，整数）
- 价格（490.10，浮点数）
元组
元组是分组在一起的值的集合。
示例：
s = ('GOOG', 100, 490.1)有时候会在语法上省略 () 。
s = 'GOOG', 100, 490.1特殊情况（0 元组，1 元组）。
t = () # An empty tuple
w = ('GOOG', ) # A 1-item tuple元组一般用来表示简单的记录或结构。
通常，它是由多个部分组成的单个对象。这有一个很好的类比：元组就像数据库表中的一行。
元组的内容是有序的（类似于数组）。
s = ('GOOG', 100, 490.1)
name = s[0] # 'GOOG'
shares = s[1] # 100
price = s[2] # 490.1但是，元组的内容无法修改。
>>> s[1] = 75
TypeError: object does not support item assignment你可以基于当前元组创建一个新元组。
s = (s[0], 75, s[2])元组打包
元组更多的是把相关的项打包到一个实体（entity）中。
s = ('GOOG', 100, 490.1)然后，该元组很容易作为单个对象传递给程序的其它部分。
元组拆包
要在其它地方使用元组，可以把元组的各部分拆包为变量。
name, shares, price = s
print('Cost', shares * price)左侧变量的数目必须与元组的结构匹配。
name, shares = s # ERROR
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: too many values to unpack元组与列表
元组看起来像只读列表。但是，元组最常用于由多个部分组成的单项。列表通常是类型相同的项的集合，
record = ('GOOG', 100, 490.1) # A tuple representing a record in a portfolio
symbols = [ 'GOOG', 'AAPL', 'IBM' ] # A List representing three stock symbols字典
字典是键到值的映射。有时，字典也称为哈希表（hash table）或关联数组（associative array）。键用作访问值的索引。
s = {
'name': 'GOOG',
'shares': 100,
'price': 490.1
}常见操作
要从字典中获取值，请使用键名。
>>> print(s['name'], s['shares'])
GOOG 100
>>> s['price']
490.10
>>>要添加或修改值，请使用键名进行分配。
>>> s['shares'] = 75
>>> s['date'] = '6/6/2007'
>>>要删除值，请使用 del 语句。
>>> del s['date']
>>>为什么使用字典？
当存在很多不同的值并且可能会修改或操作这些值时，字典很有用。字典使代码更具可读性。
s['price']
# vs
s[2]练习
在上次的几个练习中，编写了一个取数据文件 Data/portfolio.csv 的程序 。使用 csv 模块，可以轻松地逐行读取文件。
>>> import csv
>>> f = open('Data/portfolio.csv')
>>> rows = csv.reader(f)
>>> next(rows)
['name', 'shares', 'price']
>>> row = next(rows)
>>> row
['AA', '100', '32.20']
>>>尽管读取文件很容易，但是与读取数据相比，通常使用数据做更多的事情。例如，也许想存储它并对其执行一些计算。不幸的是，原始的数据“行”并不能这样做。例如，即使是简单的数学计算也不行。
>>> row = ['AA', '100', '32.20']
>>> cost = row[1] * row[2]
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str'
>>> 要执行更多的操作，通常需要以某种方式解释原始数据，并将其转换为更有用的对象类型，以便以后处理。有两种简单的方式可以选择：元组或者字典。
练习 2.1：元组
在交互式提示符下，创建以下代表上一行的元组，但数字列要转换为恰当的数字。
>>> t = (row[0], int(row[1]), float(row[2]))
>>> t
('AA', 100, 32.2)
>>>使用这种方式，现在可以使用股份数目乘以价格来计算总价，
>>> cost = t[1] * t[2]
>>> cost
3220.0000000000005
>>>在 Python 中，数学没用了吗？结果为什么是 3220.0000000000005？
这是计算机上浮点硬件的产物，只能在二进制（而不是十进制）中准确表示小数。即使是涉及十进制小数的简单计算，也会引入小的误差。这很正常，如果你之前没有见过，可能会有点惊讶。
虽然在所有使用浮点小数的编程语言中都会发生这种情况，但是打印的时候可以把它隐藏，例如：
>>> print(f'{cost:0.2f}')
3220.00
>>>元组是只读的。可以通过尝试把股份数目改为 75 来验证这点。
>>> t[1] = 75
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> 尽管无法更改元组的内容，但是始终可以创建一个全新的元组来替换旧的元组。
>>> t = (t[0], 75, t[2])
>>> t
('AA', 75, 32.2)
>>>每当像这样重新分配现有变量名时，旧值就会被丢弃。虽然上面的赋值可能看起来像在修改元组，但实际上是在创建一个新的元组，并且将旧的元组丢弃。
元组通常用于将值打包或拆包到变量中。请尝试以下操作：
>>> name, shares, price = t
>>> name
'AA'
>>> shares
75
>>> price
32.2
>>>取上面的变量并将其打包回元组中：
>>> t = (name, 2*shares, price)
>>> t
('AA', 150, 32.2)
>>>练习 2.2：把字典当作数据结构
可以创建字典来替代元组。
>>> d = {
'name' : row[0],
'shares' : int(row[1]),
'price' : float(row[2])
}
>>> d
{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2 }
>>>计算持有的总价：
>>> cost = d['shares'] * d['price']
>>> cost
3220.0000000000005
>>>将此示例与上面涉及元组的相同的计算进行比较，将股份数目修改为 75。
>>> d['shares'] = 75
>>> d
{'name': 'AA', 'shares': 75, 'price': 32.2 }
>>>与元组不同，字典可以自由修改。添加一些属性：
>>> d['date'] = (6, 11, 2007)
>>> d['account'] = 12345
>>> d
{'name': 'AA', 'shares': 75, 'price':32.2, 'date': (6, 11, 2007), 'account': 12345}
>>>练习 2.3: 字典的其它操作
如果将一个字典转换为列表，则将获得其所有的键：
>>> list(d)
['name', 'shares', 'price', 'date', 'account']
>>>类似地，如果使用 for 语句对字典进行迭代，则将获得其所有的键。
>>> for k in d:
print('k =', k)
k = name
k = shares
k = price
k = date
k = account
>>>尝试使用这个同时执行查找的变体：
>>> for k in d:
print(k, '=', d[k])
name = AA
shares = 75
price = 32.2
date = (6, 11, 2007)
account = 12345
>>>也可以使用 keys() 方法获得所有的键：
>>> keys = d.keys()
>>> keys
dict_keys(['name', 'shares', 'price', 'date', 'account'])
>>>在这里，keys() 稍微有点不同，它返回的是一个 dict_keys 对象。
这是对原始字典的覆盖，它始终提供当前字典的键——即使字典改变了。例如，试试一下操作：
>>> del d['account']
>>> keys
dict_keys(['name', 'shares', 'price', 'date'])
>>>请注意，尽管没有再次调用 d.keys() ，但键'account' 消失了。
一个更优雅地一起使用键和值的方式是使用 items() 方法。这可以获得键值组成的元组 (key, value)。
>>> items = d.items()
>>> items
dict_items([('name', 'AA'), ('shares', 75), ('price', 32.2), ('date', (6, 11, 2007))])
>>> for k, v in d.items():
print(k, '=', v)
name = AA
shares = 75
price = 32.2
date = (6, 11, 2007)
>>>如果有类似于 items 的元组，那么可以使用 dict() 函数创建一个字典。请尝试以下操作：
>>> items
dict_items([('name', 'AA'), ('shares', 75), ('price', 32.2), ('date', (6, 11, 2007))])
>>> d = dict(items)
>>> d
{'name': 'AA', 'shares': 75, 'price':32.2, 'date': (6, 11, 2007)}
>>>