02-Introduction to Data Types
原创大约 7 分钟...约 2206 字
1. 数字型「int、float」
1.1 代码示例
- 整型
int_num = 1
t = type(int_num)
print(int_num)
print("int num type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(int_num))
# output
1
int num type is:>>> <class 'int'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'int'>
- 浮点数
float_num = 1.5
t = type(float_num)
print(float_num)
print("float num type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(float_num))
# output
1.5
float num type is:>>> <class 'float'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'float'>
2. 字符串「str」
2.1 代码示例
string = "Hello LCY"
t = type(string)
print(string)
print("string type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(string))
# output
Hello LCY
string type is:>>> <class 'str'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'str'>
2.2 字符串三大特性
- 有序性
- 「从左到右,下标是从 0 开始」;
- 「从右到左,小标是从 -1 开始」;
- 引号里面出现的,都算一个下标;
- 不可变性
- 字符串被创建出来之后,就不能被改变;
- 注意⚠️:我们说的不可变,是在代码运行的过程当中,不能有对字符串修改、添加、删除之类的操作;
- 任意字符:
- 键盘⌨️上可以输入的字符,都可以是字符串的元素;
- 字符放到字符串中,都将成为字符串类型。「也就是:里面的每一个元素都可以称为:子字符」;
3. 列表「list」
3.1 代码示例
lst = ["Hello LCY", 1, 1.1, ("look", "book", 11), [12, "汉堡包"], True, False]
t = type(lst)
print(lst)
print("lst type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(lst))
# output
['Hello LCY', 1, 1.1, ('look', 'book', 11), [12, '汉堡包'], True, False]
lst type is:>>> <class 'list'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'list'>
3.2 列表的大特性
- 有序性
- 「从左到右,下标是从 0 开始」;
- 「从右到左,小标是从 -1 开始」;
- 列表里的每个元素算一个;
- 比如:
lst = ["aiyuechuang", 12]
; - 上面👆lst 有两个元素,下标分别是:
aiyuechuang
是下标 0(从左到右),也是下标 -2(从右到左);12
是下标 1(从左到右),也是下标 -1(从右到左);
- 比如:
- 可变性:在程序运行的过程当中,列表可以改变「添加、删除、修改」
- 任意数据类型:注意⚠️,这里所说的任意数据类型,指的是 Python 所拥有的数据类型;
Python 所拥有的数据类型

4. 元组「tuple」
4.1 代码示例
tup = (1, 2, 3, 4, "aiyc", 1.1, [1, 2, 3, 4])
t = type(tup)
print(tup)
print("tup type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(tup))
# output
(1, 2, 3, 4, 'aiyc', 1.1, [1, 2, 3, 4])
tup type is:>>> <class 'tuple'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'tuple'>
4.2 元组的三大特性
有序性
- 「从左到右,下标是从 0 开始」;
- 「从右到左,小标是从 -1 开始」;
- 元组里的每个元素算一个;
- 比如:
tup = ("aiyuechuang", 12)
; - 上面👆tup 有两个元素,下标分别是:
aiyuechuang
是下标 0(从左到右),也是下标 -2(从右到左);12
是下标 1(从左到右),也是下标 -1(从右到左);
- 比如:
- 元组里的每个元素算一个;
不可变性
- 元组被创建出来之后,就不能被改变;
- 注意⚠️:我们说的不可变,是在代码运行的过程当中,不能有对元组修改、添加、删除之类的操作;
任意数据类型:注意⚠️,这里所说的任意数据类型,指的是 Python 所拥有的数据类型;
5. 探究👀「列表 & 元组」
为什么🧐有列表后,还需要元组
列表和元组到底用哪一个呢?
- 如果存储的数据或数量是可变的,比如社交平台上的一个日志功能,是统计一个用户在一周之内看了哪些用户的帖子——那么则用列表更合适。
- 如果存储的数据和数量不变,比如你有一个系统(软件),需要返回的是一个地点的经纬度,然后直接传给用户查看——那么肯定选用元组更合适。
假设
假设1:现在有一个仓库,你要向仓库添加物品。仓库很大,现用的物品也很多,你不知道还有没有位置可以存放。此时我们是不是需要聘请一个仓库管理员,这样我们就可以直接问仓库管理员:里面还有哪个位置(是否有位置?)仓库管理员会告诉你,并且你可以直接把你的物品,添加进去。
问题来了,仓库管理员为什么知道仓库是否有位置?——因为仓库管理员会一直跟踪这个仓库的状态;
假设2:现在有一个原子弹的仓库,仓库创建之后,只能存放一个原子弹。那么,我们需要设立一个专门的人员跟踪:原子弹仓库的状态吗?——不需要,此时在聘请一个就显得浪费了。(不然,领导没油水了~hhhhh)
Why?
- 用户日志📔,是不是会一直变动(记录📝看了哪些帖子),我们是不是需要有一个类似仓库管理员的“人”,来跟踪并且知道:是否有位置(是否有空间/内存),还需要知道在哪里添加。——列表更合适,因为列表可变。「可变意味着:添加、删除、修改」
- 元组为什么不合适?——因为,你每当需要添加数据的时候,就得重新创建一个新的元组。(就类似于:你创建原子弹的仓库,肯定是刚刚好可以存放一个,那么你想存放两个的时候,只能重新再创建一个仓库。)
- 经纬度会改变吗?显然是不会的,那么就不需要一个多余的“人”去跟踪状态。——用列表可以吗?可以!但是没必要。「因为我们不需要仓库管理员」用列表有点浪费资源了。元组的功能刚刚好够用。
- 我们讲究:不浪费,合适就好。
- 用户日志📔,是不是会一直变动(记录📝看了哪些帖子),我们是不是需要有一个类似仓库管理员的“人”,来跟踪并且知道:是否有位置(是否有空间/内存),还需要知道在哪里添加。——列表更合适,因为列表可变。「可变意味着:添加、删除、修改」
6. 字典「dict」
6.1 代码示例
d = {"name": "aiyc", "age": 18, 1: "int", 1.1: 1, "tup": (1, 2, 3)}
t = type(d)
print(d)
print("d type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(d))
# output
{'name': 'aiyc', 'age': 18, 1: 'int', 1.1: 1, 'tup': (1, 2, 3)}
d type is:>>> <class 'dict'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'dict'>
6.2 字典的特性
- 无序性「Python 3.6+ 之后有序」
- 先以无序理解即可;
- 有些前期基本用不到;
- 字典的组成:是由一系列的 key 和 value 组成。
d = {"key1": "value1", "key2": "value1".....}
- key:
- 不可变的数据类型,才可以当作字典的 key;
- 比如:字符串、数字、布尔、元组;
- value:任意数据类型,Python 所拥有的数据类型;
- 可变性:可以添加、修改、删除键对值;
7. 集合「set」
7.1 代码示例
set1 = {1, 2, "aiyc", 1.1, "book", (1, 2, 3), False}
t = type(set1)
print(set1)
print("set1 type is:>>>", t)
print("直接检测数据类型,并输出:>>>", type(set1))
# output
{False, 1, 2, 1.1, 'book', 'aiyc', (1, 2, 3)}
set1 type is:>>> <class 'set'>
直接检测数据类型,并输出:>>> <class 'set'>
7.2 集合的特性
- 无序性:集合是没有顺序的,也就是:没有下标;
set1 = {1, 2, "aiyc", 1.1, "book", (1, 2, 3), False}
print(set1)
# output
{False, 1, 2, 1.1, 'book', 'aiyc', (1, 2, 3)}
注意
如果你运行集合很多次,或者其中某一次,集合顺序没有改变,我们也不能说集合是有序的。
Why?你掷骰子,500次都是 6 点,你能说掷骰子是确定性事件吗?——显然是不行的🙅。
- 确定性:
- 集合的每一个值都是确定的;「也就是需要不可变的数据类型」
- 比如:数字型、布尔、元组、字符串;
- 举个例子🌰:列表为什么不行?——列表可变,所以造成不确定性,故:不行🙅。
set1 = {1, 2, "aiyc", 1.1, "book", (1, 2, 3), False}
print(set1)
# output
{False, 1, 2, 1.1, 'book', (1, 2, 3), 'aiyc'}
set1 = {1, 2, [1, 2, 3]}
print(set1)
# output
Traceback (most recent call last):
File "/Users/huangjiabao/GitHub/SourceCode/MacBookPro16-Code/PythonCoder/StudentCoder/53-xuguanchen/r.py", line 7, in <module>
set1 = {1, 2, [1, 2, 3]}
TypeError: unhashable type: 'list'
- 互异性:出现重复的不会报错,会自动去掉重复的;
set1 = {1, 2, 1, 1, 2, 1, 1}
print(set1)
# output
{1, 2}
- 可变性:可以对集合添加、删除数据,但是不能修改输出。「注意⚠️:删除是无法指定下标删除的元素」
8. 布尔型「bool」
condition = True # False
print(condition)
print(type(condition))
# output
True
<class 'bool'>
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