Python基础教程 第4章 Python 数据类型
python语言的基本数据类型
python语言的基本数据类型Python是一种动态的面向对象的编程语言，支持多种数据类型。
在Python中，数据类型是一个重要的概念，因为它决定了可以在变量中存储哪些数据，并且决定了可以对这些数据执行哪些操作。
Python支持以下基本数据类型：1. 整数(int)：表示整数，如-3、0、1、100等。
整数可以使用十进制、二进制、八进制、十六进制表示。
2. 浮点数(float): 表示带有小数点的数字，如-0.5、3.14等。
浮点数也可以使用科学计数法表示，如1.23e9表示1.23乘以10的9次方。
3. 布尔值(bool)：表示True或False两个值中的一个。
布尔值通常用于控制程序的流程。
4. 字符串(str)：表示文本字符串，由一系列字符组成。
字符串可以用单引号、双引号或三引号表示，例如'hello'、'world'、'''python'''等。
5. 列表(list)：表示一组有序的数据，可以包含任意类型的数据，包括整数、浮点数、布尔值、字符串、甚至是另一个列表。
列表可以通过索引访问和修改。
6. 元组(tuple)：类似于列表，但是元组是不可变的，一旦创建就无法修改。
元组通常用于存储不可变的数据，如坐标、RGB颜色等。
7. 集合(set)：表示一组无序的唯一数据，不允许重复。
集合支持并、交、差等集合运算。
8. 字典(dict)：表示一组键值对数据，可以用任意类型的数据作为键，但是键必须是唯一的。
字典可以通过键来访问和修改。
这些基本数据类型是Python编程中常用的数据类型，掌握它们的特点和用法，有助于编写更加丰富和灵活的程序。
python标准数据类型
Python标准数据类型Python是一种广泛使用的解释性编程语言，它拥有一套灵活的、丰富的标准数据类型。
Python的标准数据类型主要包括数字形式的数据类型（包括整数，浮点数，复数）、字符串、元组、列表、字典和集合。
一、数字形式的数据类型：整数是一种非常常见的数据类型，它可以表示一个整数，该整数可以是正值，也可以是负值。
Python支持整数，并且可以以十进制，二进制，八进制或十六进制的形式表示。
浮点数是一种采用浮点数表示的数据类型，它由实部和虚部组成，这种数据类型表示一个比较小的数字也可以表示一个比较大的数字。
复数是一种表示复数数据的数据类型，它是一种复杂的数据类型，由实数部分和虚数部分构成。
二、字符串：字符串是由多个字符组成的数据类型，字符串可以作为是一个字符序列进行存储，Python支持的字符串有字母、数字符号、Unicode等，字符串的存储形式有Bytes、Unicode、String等。
三、元组：元组是一种保存多个元素的数据结构，它由一系列按顺序排列的数据构成，并且元素的数据类型可以不同，它通常用于存储一个名称，因为元组中的数据不能改变，所以它是一种不可变的数据类型。
四、列表：列表是一种可变的数据类型，它由一系列按顺序排列的数据构成，列表中的数据类型可以是整数、元组、列表等，也可以是其他数据类型，并且可以在列表中动态添加或删除元素。
五、字典：字典是一种可变的数据类型，它是一个无序的映射集合，其中的键和值都是作为字典的元素，Python的字典支持从字典中检索数据的储器，其中数据元素以key-value对的形式存储在字典中。
六、集合：集合是一种无序存储数据的数据类型，它由一系列不重复的元素构成，集合中不允许有重复元素存在，也不支持索引操作，因为这种数据类型的数据不按顺序排列，所以它的性能远比列表好。
综上所述，Python的标准数据类型包括数字形式的数据类型（包括整数，浮点数，复数）、字符串、元组、列表、字典和集合。
Python基本数据类型（元组）
Python基本数据类型（元组）Python基本数据类型(元组)⼀、概述元组(Tuple)是⼀种与列表类似的序列类型。
元组的基本⽤法与列表⼗分类似。
只不过元组⼀旦创建，就不能改变，因此，元组可以看成是⼀种不可变的列表。
⼆、元组格式Python⽤⼀对括号“（）”⽣成元组，中间的元素⽤逗号“，”隔开。
尽量在最后元素后⾯加上⼀个额外的逗号“，”加以区分括号与元组，特别是只含单元素的元组：tu = (11,22,"alex",[(33,44)],)三、元组与列表的相互转换列表和元组可以使⽤tuple()函数和list()函数相互转换：li = [3,6,1,5,4,6]print(tuple(li)) #结果为：(3, 6, 1, 5, 4, 6)tu = (11,22,"alex",[(33,44)],)print(list(tu)) #结果为：[11, 22, 'alex', [(33, 44)]]四、索引和切⽚对于元组来说，只能通过索引和切⽚来取值，不能进⾏修改操作。
tu = (11,22,"alex",[(33,44)],)print(tu[3][0][1]) #结果为：44print(tu[1:-1]) #结果为：(22, 'alex')五、元组的⽅法由于元组是不可变的，所有它只⽀持.count()⽅法和.index()⽅法，⽤法与列表⼀致：.count()⽅法是计算元组的指定元素出现的次数。
tu = (11,22,"alex",[(33,44)],22,)print(tu.count(22)) #结果为：2.index()⽅法是获取指定元素第⼀次出现的索引位置。
tu = (11,22,"alex",[(33,44)],22,)print(tu.index(22)) #结果为：1元组所有⽅法归纳：1 lass tuple(object):2"""3 tuple() -> empty tuple4 tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items56 If the argument is a tuple, the return value is the same object.7"""8def count(self, value): # real signature unknown; restored from __doc__9""" T.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value """10return 01112def index(self, value, start=None, stop=None): # real signature unknown; restored from __doc__13"""14 T.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.15 Raises ValueError if the value is not present.16"""17return 01819def__add__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__20""" x.__add__(y) <==> x+y """21pass2223def__contains__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__24""" x.__contains__(y) <==> y in x """25pass2627def__eq__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__28""" x.__eq__(y) <==> x==y """29pass3031def__getattribute__(self, name): # real signature unknown; restored from __doc__ 32""" x.__getattribute__('name') <==> """33pass3435def__getitem__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__36""" x.__getitem__(y) <==> x[y] """37pass3839def__getnewargs__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown40pass4142def__getslice__(self, i, j): # real signature unknown; restored from __doc__43"""44 x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]4546 Use of negative indices is not supported.47"""48pass4950def__ge__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__51""" x.__ge__(y) <==> x>=y """52pass5354def__gt__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__55""" x.__gt__(y) <==> x>y """56pass5758def__hash__(self): # real signature unknown; restored from __doc__59""" x.__hash__() <==> hash(x) """60pass6162def__init__(self, seq=()): # known special case of tuple.__init__63"""64 tuple() -> empty tuple65 tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items6667 If the argument is a tuple, the return value is the same object.68 # (copied from class doc)69"""70pass7172def__iter__(self): # real signature unknown; restored from __doc__73""" x.__iter__() <==> iter(x) """74pass7576def__len__(self): # real signature unknown; restored from __doc__77""" x.__len__() <==> len(x) """78pass7980def__le__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__81""" x.__le__(y) <==> x<=y """82pass8384def__lt__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__85""" x.__lt__(y) <==> x<y """86pass8788def__mul__(self, n): # real signature unknown; restored from __doc__89""" x.__mul__(n) <==> x*n """90pass9192 @staticmethod # known case of __new__93def__new__(S, *more): # real signature unknown; restored from __doc__94""" T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T """95pass9697def__ne__(self, y): # real signature unknown; restored from __doc__98""" x.__ne__(y) <==> x!=y """99pass100101def__repr__(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 102""" x.__repr__() <==> repr(x) """103pass104105def__rmul__(self, n): # real signature unknown; restored from __doc__ 106""" x.__rmul__(n) <==> n*x """107pass108109def__sizeof__(self): # real signature unknown; restored from __doc__ 110""" T.__sizeof__() -- size of T in memory, in bytes """111pass 112113 tuple tuple。
Python基础-数据类型总结归纳.
Python基础-数据类型总结归纳.1.1、python3 数据类型：类型含义⽰例int整型1float浮点型 1.0bool布尔值True或Falsecomplex复数a+bjstring字符串‘abc123’list列表[a,b,c]tuple元组(a,b,c)set集合{a,b,c}dictionary字典{a:b,c:d}1.2、备注说明类型说明complex复数的虚数部分不能省略string（字符串）字符串不能包括有 ‘\’ ,否则输出的不是原来的字符串list（列表）和tuple（元组）list可以修改元素，tuple不能，但是tuple可以包括list等多种数据类型，占⽤资源多于listset（集合）没有排列的顺序（没有索引，不能通过索引取值）及不会有重复的元素dictionary（字典）⼀个键对应多个值(值可以是列表、字典、集合等)，⼀个值也可对应多个键。
但是不能有相同的键、列表作为值可以重复、字典和集合作为值不能重复。
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
可变数据类型：value值改变，id值不变；不可变数据类型：value值改变，id值也随之改变。
（元组不可修改，所以元组是不可变类型）变量以及类型<1>变量的定义在程序中，有时我们需要对2个数据进⾏求和，那么该怎样做呢？⼤家类⽐⼀下现实⽣活中，⽐如去超市买东西，往往咱们需要⼀个菜篮⼦，⽤来进⾏存储物品，等到所有的物品都购买完成后，在收银台进⾏结账即可如果在程序中，需要把2个数据，或者多个数据进⾏求和的话，那么就需要把这些数据先存储起来，然后把它们累加起来即可在Python中，存储⼀个数据，需要⼀个叫做变量的东西，如下⽰例:1. num1 = 100 #num1就是⼀个变量，就是⼀个模具2. num2 = 87 #num2也是⼀个变量3. result = num1 + num2 #把num1和num2这两个"模具"中的数据进⾏累加，然后放到 result变量中说明:所谓变量，可以理解为模具（内存空间），如果需要存储多个数据，最简单的⽅式是有多个变量，当然了也可以使⽤⼀个列表程序就是⽤来处理数据的，⽽变量就是⽤来存储数据的变量定义的规则：变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合变量名的第⼀个字符不能是数字以下关键字不能声明为变量名['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']想⼀想：我们应该让变量占⽤多⼤的空间，保存什么样的数据？<2>变量的类型Python采⽤动态类型系统。
Python数据类型详解
Python数据类型详解Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据处理、分析、科学计算、人工智能等领域。
Python中有多种数据类型，每种类型都有其特定的用法和应用场景。
本文将对Python中常见的数据类型进行详细介绍。
1.数字类型在Python中，数字类型分为整数、浮点数和复数。
其中，整数可以表示正整数、负整数和零；浮点数可以表示小数；复数可以表示实数和虚数。
整数类型可以使用int关键字定义，例如：a = 123b = -456c = 0浮点数类型可以使用float关键字定义，例如：a = 3.14b = -1.23c = 0.0复数类型可以使用complex关键字定义，例如：a = 1 + 2jb = -2.3 + 4.5jc = 0j数字类型可以进行基本的算术运算，例如加减乘除和取余，也可以进行高级的数学运算，例如幂运算、平方根、三角函数等。
2.布尔类型布尔类型只有两个值，即True和False。
可以使用bool关键字定义，例如：a = Trueb = False布尔类型常用于逻辑判断和条件判断，例如if语句中的条件表达式。
3.字符串类型字符串类型可以表示一组字符序列。
在Python中，字符串类型可以使用单引号、双引号或三引号定义，例如：a = 'Hello, World!'b = "Python Programming"c = '''This is amulti-line string'''字符串类型支持多种操作，例如拼接、切片、查找、替换等。
同时，字符串类型还支持格式化输出和正则表达式等高级应用。
4.列表类型列表类型可以表示一组有序的元素序列。
在Python中，列表类型可以使用方括号[]定义，元素之间用逗号分隔，例如：a = [1, 2, 3, 4, 5]b = ['apple', 'banana', 'orange']c = [1, 'apple', True]列表类型支持多种操作，例如添加元素、删除元素、排序、反转等。
python语言的基本数据类型
python语言的基本数据类型
Python语言是一种高级编程语言，具有简洁、优雅、易读、易学等特点。
在Python中，基本数据类型包括数字、字符串、布尔型、列表、元组和字典等。
下面我们来了解一下这些基本数据类型的详细内容。
1.数字类型
数字类型包括整型和浮点型。
整型就是整数，可以进行基本的数学运算，如加减乘除、求余数等。
浮点型则指带小数点的数字，同样可以进行基本的数学运算。
Python还支持复数类型，包括实部和虚部。
2.字符串类型
字符串类型就是一串字符，可以用单引号或双引号括起来。
字符串可以进行基本的字符串操作，如拼接、复制、截取等，还支持格式化输出、正则表达式、编码解码等高级操作。
3.布尔类型
布尔类型只有两个值，即True和False。
在Python中，可以使用布尔类型进行逻辑运算，如与、或、非等。
4.列表类型
列表类型是一种有序的集合，可以包含任意类型的元素。
列表可以进行基本的增删改查操作，如添加元素、删除元素、更新元素等。
5.元组类型
元组类型也是一种有序的集合，但是它不可修改。
元组一旦创建
就无法添加、删除或更新元素。
元组通常用于存储不可变的数据，如坐标、颜色等。
6.字典类型
字典类型是一种键值对的集合，可以用键来访问值。
字典可以进行基本的增删改查操作，如添加键值对、删除键值对、更新键值对等。
以上就是Python语言的基本数据类型的详细内容。
在实际开发中，我们需要根据具体的需求选择合适的数据类型，以便更好地完成任务。
Python3基础教程第4章
4.1.3 集合基本操作
集合对象元素的值不支持修改
可以复制集合、为集合添加或删除元素
示例：
>>> x={1,2} >>> y=x.copy()
#复制集合对象
>>> y
{1, 2} >>> x.add('abc')
#为集合添加一个元素
>>> x
{1, 2, 'abc'}
>>> x.update({10,20})
>>> x.add({1})
#不能将集合对象加入集合
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#25>", line 1, in <module>
x.add({1})
TypeError: unhashable type: 'set'
#求差集：用属于x但不属于y的元素创建新集合
{2, 'bc'}
>>> x | y {1, 2, 'a', 'bc', 5} >>> x & y {1, 'a'} >>> x ^ y {2, 5, 'bc'} >>> x < y False >>> {1,2}<x True
#求并集：用x、y两个集合中的所有元素创建新集合 #求交集：用同时属于x和y的元素创建新集合 #求对称差：用属于x但不属于y以及属于y但不属于x的元素创建新集合 #比较：判断子集和超集的关系，x是y的子集时返回True，否则返回False
Python-基础数据类型
Python-基础数据类型⽬录前⾔Python 3.x中基础数据类型共分为4种：整型（int）浮点型（float）复数（complex）布尔型（bool）你要问不是还有长整型（long）么？注意，长整型在Python 3.x中统⼀归为整形了。
整型：int整型数就是不包括⼩数部分的数值，分为整数、0和负数，Python提供了int⽤于表⽰现实中的整数。
Python为int类型提供了数学运算及运算符。
>>> 2+4*210>>> 2*4/42.0>>> 4/22.0>>> type(4*2)<class 'int'>>>> type(4/2)<class 'float'>由上例可以看出，运算规则与数学运算规则基本⼀致，只是在除法“/”时，返回的是float类型，如果想要实现复杂的计算，可以加括号，跟数学计算⼀样。
>>> ((2+4) * 3 / (3 + 2)) + 2 * 39.6int类型不仅能与算数运算符结合，还能跟赋值运算符结合。
>>> x = 5>>> x += 1>>> x6>>> x -= 1>>> x5>>> x *= 1>>> x5>>> x *= 2>>> x10>>> x /= 1>>> x10.0>>> x /= 2>>> x5.0这⾥再次说⼀下赋值运算符，在现实中，我们知道⼀个数不可能“等于”该数加1，但在编程语⾔中是⼀个合法的语句，它的含义是将变量x指向的值加1之后再重新赋值给x本⾝，鉴于这种操作的频繁，Python包括其他语⾔提供这种+=的简写形式。
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
3．序列的切片操作
下面简单介绍下序列单元素的切片操作、序列中一组元素的 切片操作和序列的扩展切片操作。
（1）序列单元素的切片操作。直接使用“<序列>[下标]”进 行取值操作，举例如下。
例 4-1-4 单元素切片操作实例。
以上实例输出结果如下：
以上实例输出结果如下：
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
（3）序列的扩展切片操作。 序列的扩展切片操作格式为：<序列>[[<开始下标>]：[<终止下标>]：<步长>]
第4章 Python数据类型
Python基础编程
学习目标 1．了解序列的含义，掌握序列的操作 2．了解字符串的概念，掌握字符串的操作，熟悉字符串的函数 3．了解列表的概念，掌握列表的操作，熟悉列表的函数 4．了解元组的概念，掌握元组的操作，熟悉元组的函数 5．了解字典的概念，掌握字典的操作，熟悉字典的函数 6．了解集合的概念，掌握集合的操作，熟悉集合的函数 7．了解深复制与浅复制的概念及操作 8．了解推导式的概念，掌握推导式的用法
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4.1 Python 序列操作
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Python 序列包括字符串、字节串、列表和元组等。序列通用 的操作包括：索引、组合（序列相加）、重复（乘法）、分片 、检查成员、遍历等。本节的目标是掌握序列的基本操作。
❖ [学习目标]
▪ 1．了解序列的含义 ▪ 2．掌握序列的编号 ▪ 3．掌握序列的操作
重复操作符（*）：<序列> * <表示重复次数的整数对象 >，重复操作符主要用于字符串类型。列表和元组与字符 串同属序列类型，它们可以使用这个操作符。
例 4-1-3 重复操作符示例：
以上实例输出结果如下：
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4.1 Python 序列操作
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2．连接操作符（+）与重复操作符（*）
重复操作符（*）：<序列> * <表示重复次数的整数对象>， 重复操作符主要用于字符串类型。列表和元组与字符串同属 序列类型，它们可以使用这个操作符，如例 4-1-3 所示。
以上实例输出结果如下：
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
3．序列的切片操作
切片操作符有[]、[:]、[::]。对于序列类型对象，因为它是一 个包含具有一定顺序的对象，所以可以用下标的方式访问它 的每一个成员对象或一组成员对象。这种访问方式就是切片 。使用切片，需要清楚序列中元素的编号。x="Python"为例 ，其编号方式如表 4-1-1 所示。
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4.1 Python 序列本的数据结构。序列中的每个元素都 分配一个数字——它的位置，或索引，第一个索引是0，第二 个索引是 1，依此类推。
序列操作包括以下几个： ● 对象值比较：可使用 6 个与数字比较同样的运算，即>、<、>=、<=、 ==、!=。 ● 对象身份比较：is、is not。例如，a is b 等价于 id(a) == id(b)。id() 是用于返回对象身份的函数。 ● 布尔运算符：not、and、or。 ● 成员关系操作：in、not in。 ● 连接操作符（+）与重复操作符（*）。 ● 切片操作符（[]、[:]、[::]）。 ● 序列相关内置函数。
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
3．序列的切片操作
字符串是按每个字符的位置进行编号的，其他如列表、元组 等，是按分割符号进行分隔编号的，一般默认用逗号进行分 隔。如列表['JAVA','Hello','Python','VS']，其编号方式如表 4-1-2 所示。
Python 的序列有 2 种取值顺序： ● 从左到右索引默认是从 0 开始的，最大范围是字符串长度减去 1。 ● 从右到左索引默认是从-1 开始的，最大范围是字符串开头。
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
（2）序列中一组元素的切片操作，直接用“<序列>[[<开始下标>]：[<终 止下标>]]”进行取值操作。 <开始下标>或<终止下标>是可选的，不指定或用 None 值，分别表示起 点或终点，如列 4-1-5 所示。
例 4-1-5 一组元素切片操作实例：
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1．序列的成员关系 成员关系操作用于判断一个元素是否属于一个序列。
in、not in 操作返回 True 或 False，如例 4-1-1
例4-1-1 成员关系操作实例：
输出结果为：
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4.1 Python 序列操作
Python基础编程
Python 基础教程
第4章 Python 数据类型
第4章 Python 数据类型
Python基础编程
Python 有 6 个主要的标准数据类型： ● Number（数字）； ● String（字符串）； ● List（列表）； ● Tuple（元组）； ● Set（集合）； ● Dictionary（字典）。 列表（List）和元组（Tuple）属于序列这一大类。序 列包括字符串、字节串、列表和元组等。本章的目标 是熟知 Python 数据类型，尤其是熟知列表和字典的 运用。
教学重点 掌握if条件语句、while循环和for循环的用法 教学方式 案例教学法、分组讨论法、自主学习法、探究式训练法 课时建议 12课时
本章主要内容
1 Python 序列操作 2 Python 字符串 3 Python 列表 4 Python 元组 5 Python 字典 6 Python 集合 7 对象的浅复制与深复制 8 推导式 9 实训
2．连接操作符（+）与重复操作符（*）
连接操作符（+）：<序列 1> + <序列 2>，连接操作 符两边的对象必须是同一类，如例 4-1-2所示。
例4-1-2 连接操作符实例：
以上实例输出结果如下：
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2．连接操作符（+）与重复操作符（*）