Python作为一门高级的编程语言,拥有6个标准形式的数据类型:
※数字型(Number)
※字符串(String)
※列表(List)
※元组(Tuple)
※集合(Sets)
※字典(Dictionary)
在python中,无需声明数据格式,只需在使用时对变量进行赋值即可。下面我给出所有数据类型的定义方式:
Number_test=1
String_test="abc"
List_test=[1,"t",True]
Tuple_test=(1,"t",True)
Sets_test={1,1,2,"te",3}
Dic_test={String_test:1,Tuple_test:1,1:1}
print("数字",Number_test)
print("字符串",String_test)
print("列表",List_test)
print("元组",Tuple_test)
print("集合",Sets_test)
print("字典",Dic_test)
结果如下:
1.列表和元组中均可以包含数字,字符串等多种数据类型,区别是元组中的数据无法修改
2.集合中的元素不重复,我们可以看到在定义时出现的两个1,在生成变量时自动变为一个1
3.字典的定义方式为{“key”:“value”}的形式,其中key为不可变类型,可以用数字,字符串和元组充当,不能用列表充当。就像查字典一样,一个字的关键字是不能够改变的,而其中的内容可以根据字典专注的方向不同而改变
4.我们看到,字典和集合均采用{}定义,那么在定义空的字典和集合时,有如下约定:
dict1={}#空字典
Set1=set()#空集合
5.字典与集合是无序的,元组、字符串、列表均是有序的
我们定义好数据后,会对数据进行更改,查询等操作,而多种数据的引用格式不同。
其中,字符串,列表,元组均可采用下标引用的方式,就像在C语言中通过下标引用一样。下标从0开始,下标为-1时表示最后一个元素。
print("字符串首位",String_test[0])
print("列表首位",List_test[0])
print("元组尾位",Tuple_test[-1])
而集合的操作,应当在集合与集合间进行,也可以判断某元素是否在集合中,如:
Sets_test={1,1,2,"te",3}
Sets_test1={1,1,2,"te",3,4}
print("差集:",Sets_test1-Sets_test)#差集
print("并集:",Sets_test1|Sets_test)#并集
print("交集:",Sets_test1&Sets_test)#交集
print("不同时存在的元素:",Sets_test1^Sets_test)#不同时存在的元素
if 1 in Sets_test:
print("1在集合中!")
字典的引用可以通过"."查询字典的所有属性,其中key是关键字,values是对应的值。也可以通过访问关键字的形式进行查询:
print(Dic_test.keys())
print(Dic_test.values())
print(Dic_test["abc"])
除了上述数据格式之外,python还有很多种数据格式,这些格式由应用场景的不同而产生,如pytorch中的tensor类型,数据处理中的numpy类型……
在实际使用的过程中,应当根据不同数据类型的特点进行选择,例如在统计户籍表中某个城市人数时可采用字典型,在同一项中数据类型不同的情况采用列表或元组等方式。
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