Python入门 - 数据类型

简介: 这个系列是去年的时候给西门子电力的工程师培训Python入门课程准备的讲义~ 分享出来,仅供学习~ 本节是《Python入门-1.3 数据类型》

1.3 数据类型

标准数据类型

  • Python3 中有六个标准的数据类型:

    • Number(数字)

      • int
      • bool
      • float
      • complex(复数)
    • String(字符串)
    • List(列表)
    • Tuple(元组)
    • Sets(集合)
    • Dictionary(字典)


Python3 的六个标准数据类型中:

  • 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)。
可变类型定义:变量值改变但是变量地址不会改变
不可变类型定义:变量值改变,变量地址必须改变
# 可变类型
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
print(id(list1)) #list1的内存地址
list2 = list1
print(id(list2)) #list2的内存地址
list1.remove(1)
print(id(list1), id(list2)) #修改值后的list1,list2的内存地址
print(list2)

# 不可变类型
str1 = "点赞哦"
str2 = str1
print(id(str1), id(str2))
str1 = "这次一定"
print(id(str1), id(str2))

print(str1, str2)



类型检查

如何知道一个变量的类型呢?
  • 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。(Python是面向对象的语言)
  • 此外还可以用 isinstance 来判断
# 使用type()获取类型
a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j
e = "Demo"
print(type(a), type(b), type(c), type(d), type(e))
# 输出
# <class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> <class 'complex'> <class 'str'>

# isinstance()判断类型
a = 111
print(isinstance(a, int))
# 输出
# True

isinstance 和 type 的区别
  • type()不会认为子类是一种父类类型。
  • isinstance()会认为子类是一种父类类型。
class A:
    pass

class B(A):
    pass

ans_1 = isinstance(A(), A)  # returns True
ans_2 = type(A()) == A      # returns True
ans_3 = isinstance(B(), A)    # returns True
ans_4 = type(B()) == A        # returns False

print(ans_1, ans_2, ans_3, ans_4)
# 输出
# True True True False

Python数据类型转换

  • 有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。
  • 以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值
函数 描述
int(x [,base]) 将x转换为一个整数
float(x) 将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag]) 创建一个复数
str(x) 将对象 x 转换为字符串
repr(x) 将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s) 将序列 s 转换为一个元组
list(s) 将序列 s 转换为一个列表
set(s) 转换为可变集合
dict(d) 创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。
frozenset(s) 转换为不可变集合
chr(x) 将一个整数转换为一个字符
unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符
ord(x) 将一个字符转换为它的整数值
hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串

数据类型转换分类

  • 数据类型转换一共分为2类:自动数据类型转换(隐式转换)和强制数据类型转换(显示转换)

自动数据类型转换/隐式转换

  • 自动类型转换是程序根据运算要求进行的转换,不需要人工干预

    • 1.自动类型转换不需要人工干预
    • 2.自动类型转换多发生在运算或者判断过程中
    • 3.转化时向着更加精确的类型转换
a = 1.0
b = 1
c = a + b
print(type(a), type(b), type(c)

强制类型转换/显示转换

  • 根据程序需要,由编写程序人员人为改变数据类型的方式就是强制数据类型转换。
  • int() 将其他类型转化为整型
1.数字整型转化之后,还是原来的味道
2.浮点类型转化之后,舍去小数部分
3.布尔值转化之后 True -> 1 False->0
4.字符串转换,仅纯整型字符串可以转化(浮点型或者带有其他字符都不可以转化)
5.复数不可以转换
  • float() 将其他类型转化为浮点型
1.整型转换之后变为浮点型,后面+.0
2.浮点数不需要转化,转化也不会变化
3.布尔值转化 True->1.0  False ->0.0
4.字符串,纯整型字符串和纯浮点型字符串可以转换,其他都不可以
  • complex() 将其他数据转化为复数
1.整型转换之后变为 (整型+0j)
2.浮点型转换之后变为(浮点型 + 0j)
3.布尔值转化之后 True->(1+0j) False(0j)
4.字符串,纯整型和浮点型字符串可以转化,其他都不行
5.复数,无需转换
  • bool() 将其他类型转化为布尔值
#下面转化为布尔值false的情况
    1.整型   0
    2.浮点型  0.0
    3.复数  0+0j
    4.布尔  False
    5.字符串  '' 空字符串
    6.列表   [] 空列表
    7.元组   ()空元组
    8.字典   {} 空字典
    9.集合   set() 空集合
  • str() 将其他类型转化为字符串

    • 所有转换均改变类型为字符串,表示方式依旧不变
  • list() 将其他类型转化为列表类型

    • 在python中有5中可迭代序列,可以互相转换,他们分别是:
    • 字符串,列表,元组,字典,集合
var = ('张三','李四','王老五')
newvar = list(var)
newvar的值为 ['张三','李四','王老五']
  • 注意:

    • 1.字符串转换时每个字符变成列表中的一个值
    • 2.字典类型转换时,仅将字典的键部分转换成列表,忽略值部分
  • tuple() 将其他类型转化为元组类型
var = {'张三','李四','王老五'}
newvar = tuple(var)
newvar的值为 ('张三','李四','王老五')
  • 注意:

    • 1.字符串转换时每个字符变成元组中的一个值
    • 2.字典类型转换时,仅将字典的键部分转换成元组,忽略值部分
  • set() 将其他类型转化为集合类型
var = ['张三','李四','王老五']
newvar = set(var)
newvar的值为 {'张三','李四','王老五'}  #值的顺序不定
  • 注意:

    • 1.字符串转换时每个字符变成集合中的一个值
    • 2.字典类型转换时,仅将字典的键部分转换集合,忽略值部分
  • dict() 将其他类型转换为字典类型
  • 其他类型转化为字典时需要按照指定的格式才可以转化:(列表和元组的组合可以)
[['cat', '黑猫警长'], ['mouse', '一只耳'], ['next', '请看夏季']]
[('cat', '黑猫警长'), ('mouse', '一只耳'), ('next', '请看夏季')]
目录
相关文章
|
14天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
14天前
|
Python
深入理解Python装饰器:从入门到实践####
本文旨在通过简明扼要的方式,为读者揭开Python装饰器的神秘面纱,从基本概念、工作原理到实际应用场景进行全面解析。不同于常规的摘要仅概述内容概要,本文将直接以一段精炼代码示例开篇,展示装饰器如何优雅地增强函数功能,激发读者探索兴趣,随后深入探讨其背后的机制与高级用法。 ####
46 11
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
11天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
17天前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
63 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
1天前
|
设计模式 缓存 开发者
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中强大的元编程工具——装饰器,它能够以简洁优雅的方式扩展函数或方法的功能。通过具体实例和逐步解析,文章不仅介绍了装饰器的基本原理、常见用法及高级应用,还揭示了其背后的设计理念与实现机制,旨在帮助读者从理论到实战全面掌握这一技术,提升代码的可读性、可维护性和复用性。 ####
|
10天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
22 3
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 开发者
Python编程入门:理解基础语法与编写第一个程序
【10月更文挑战第37天】本文旨在为初学者提供Python编程的初步了解,通过简明的语言和直观的例子,引导读者掌握Python的基础语法,并完成一个简单的程序。我们将从变量、数据类型到控制结构,逐步展开讲解,确保即使是编程新手也能轻松跟上。文章末尾附有完整代码示例,供读者参考和实践。
下一篇
无影云桌面