关于python:Python全景系列2-Python数据类型大盘点

欢送来到咱们的系列博客《Python 全景系列》！在这个系列中，咱们将率领你从 Python 的基础知识开始，一步步深刻到高级话题，帮忙你把握这门弱小而灵便的编程语法。无论你是编程老手，还是有肯定根底的开发者，这个系列都将提供你须要的常识和技能。

Python 作为一门弱小且灵便的编程语言，领有丰盛的数据类型零碎。本文具体介绍了 Python 中的每一种数据类型，包含数值、序列、映射、汇合、布尔和 None 类型。每种数据类型的个性、应用形式，以及在理论问题中的利用都将被深入探讨。此外，咱们还将探讨 Python 的动静类型个性，以及如何在理论编程中充分利用这些数据类型来简化代码和提高效率。在文章的最初，我还将分享一个可能你还不晓得，但十分有用的个性。

Python 的数值类型包含整数（Integers）、浮点数（Floating-point numbers）、复数（Complex numbers）、布尔值（Booleans）和二进制类型（Bytes）。

# 整数
x = 10
print(type(x)) # <class 'int'>

# 浮点数
y = 20.5
print(type(y)) # <class 'float'>

# 复数
z = 2 + 3j
print(type(z)) # <class 'complex'>

# 布尔值
a = True
print(type(a)) # <class 'bool'>

# 二进制
b = b"Hello"
print(type(b)) # <class 'bytes'>`

Python 中的整数类型不仅反对惯例的十进制，还反对二进制（0b10）、八进制（0o10）和十六进制（0x10）。它们的设计让 Python 在数学运算上领有弱小的能力。值得注意的是，Python 的整数没有大小限度，这意味着你能够解决十分大的整数，而不必放心溢出问题。

序列类型包含列表（Lists）、元组（Tuples）、字符串（Strings）、字节数组（Byte Arrays）和范畴（Ranges）。

# 列表
list_ = [1, 2, 3]
print(type(list_)) # <class 'list'>

# 元组
tuple_ = (1, 2, 3)
print(type(tuple_)) # <class 'tuple'>

# 字符串
str_ = "Hello, Python!"
print(type(str_)) # <class 'str'>

# 字节数组
bytes_array = bytearray(b"Hello")
print(type(bytes_array)) # <class 'bytearray'>

# 范畴
range_ = range(5)
print(type(range_)) # <class 'range'>

列表是可变的，而元组和字符串是不可变的。这个个性决定了它们在 Python 编程中的应用场景。例如，咱们能够应用列表来存储须要动静批改的数据，应用元组来存储不变的数据序列，应用字符串来解决文本数据。

Python 的映射类型包含字典（Dictionary）。

# 字典
dict_ = {"name": "Python", "age": 30}
print(type(dict_)) # <class 'dict'>

字典的性能劣势在于查找和插入速度十分快，不依赖字典的大小，这是因为字典外部的实现应用了哈希表。这使得字典成为存储大量数据的现实抉择，特地是当咱们须要疾速查找数据时。

字典在 Python 3.7 当前的版本中曾经被优化为放弃插入程序，这意味着当咱们遍历字典时，元素的程序将与插入时的程序雷同。这使得字典在某些状况下能够代替有序字典（OrderedDict）。

汇合（Set）和解冻汇合（FrozenSet）是 Python 中的两种汇合类型。

# 汇合
set_ = {1, 2, 3}
print(type(set_)) # <class 'set'>

# 解冻汇合
frozenset_ = frozenset([1, 2, 3])
print(type(frozenset_)) # <class 'frozenset'>

汇合在解决一些特定问题时十分有用，比方去除反复元素，查看元素是否存在，求交加、并集、差集等。

Python 有一个非凡的类型，叫做 NoneType，它只有一个值：None。它经常被用来示意缺失值或者空值。

# None 类型
none_ = None
print(type(none_)) # <class 'NoneType'>

应用 None 能够帮忙咱们辨别某个变量是否曾经被赋值，或者某个函数是否返回了无效的后果。

在函数中，如果没有明确的 return 语句，Python 会默认返回 None。这使得咱们能够很容易地判断一个函数是否有明确的返回值。

Python 的数据类型都是类（class）。这意味着，咱们能够像解决对象一样解决这些数据，调用它们的办法，甚至给它们增加属性。

# 给整数增加属性
x = 10
x.my_attribute = "Hello"
print(x.my_attribute) # "Hello"

尽管这个个性可能不罕用，然而它却给 Python 的动态性带来了微小的可能性。它是 Python 作为一种面向对象的语言的体现，也是 Python 的“一切都是对象”哲学的体现。

以上就是 Python 的全副内置数据类型。了解并纯熟利用这些数据类型，是晋升 Python 编程技能的根底。心愿这篇博客能帮忙你更好地了解 Python 的数据类型。如果你有任何问题或者想法，欢送在评论区留言。

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TeahLead_KrisChang，10+ 年的互联网和人工智能从业教训，10 年 + 技术和业务团队治理教训，同济软件工程本科，复旦工程治理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收 AI 产品业务负责人。

关于python:Python全景系列2-Python数据类型大盘点

1. 数值类型 (Numerics)

2. 序列类型 (Sequences)

3. 映射类型 (Mappings)

4. 汇合类型 (Sets)

5. None 类型

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