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webbest 2017-05-02 12:30 原文

目录
  1. 字符串 str
  2. 布尔类型 bool
  3. 空值 None
  4. 整数 int
  5. 浮点数 float
  6. 列表 list
  7. 元祖 tuple
  8. 字典 dictionary
  9. set类型 set
字符串

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,比如'abc',"xyz"等等。请注意,''或""本身只是一种表示方式,不是字符串的一部分,因此,字符串'abc'只有a,b,c这3个字符。如果'本身也是一个字符,那就可以用""括起来,比如"I'm OK"包含的字符是I,',m,空格,O,K这6个字符。

如果字符串内部既包含'又包含"怎么办?可以用转义字符\来标识,比如:

'I\'m \"OK\"!'

# 表示的字符串内容是:

I'm "OK"!

转义字符\可以转义很多字符,比如\n表示换行,\t表示制表符,字符\本身也要转义,所以\表示的字符就是\,可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看:

>>> print('I\'m ok.')
I'm ok.
>>> print('I\'m learning\nPython.')
I'm learning
Python.
>>> print('\\\n\\')
\
\

如果字符串里面有很多字符都需要转义,就需要加很多\,为了简化,Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义,可以自己试试:

>>> print('\\\t\\')
\       \
>>> print(r'\\\t\\')
\\\t\\

如果字符串内部有很多换行,用\n写在一行里不好阅读,为了简化,Python允许用'''...'''的格式表示多行内容,可以自己试试:

>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line3

上面是在交互式命令行内输入,注意在输入多行内容时,提示符由>>>变为...,提示你可以接着上一行输入。如果写成程序,就是:

print('''line1
line2
line3''')

多行字符串'''...'''还可以在前面加上r使用。

布尔类型

布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有True、False两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用True、False表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来:

>>> True
True
>>> False
False
>>> 3 > 2
True
>>> 3 > 5
False

布尔值可以用and、or和not运算。

and运算是与运算,只有所有都为True,and运算结果才是True:

>>> True and True
True
>>> True and False
False
>>> False and False
False
>>> 5 > 3 and 3 > 1
True

or运算是或运算,只要其中有一个为True,or运算结果就是True:

>>> True or True
True
>>> True or False
True
>>> False or False
False
>>> 5 > 3 or 1 > 3
True

not运算是非运算,它是一个单目运算符,把True变成False,False变成True:

>>> not True
False
>>> not False
True
>>> not 1 > 2
True

布尔值经常用在条件判断中,比如:

if age >= 18:
    print('adult')
else:
    print('teenager')
空值

空值是Python里一个特殊的值,用None表示。None不能理解为0,因为0是有意义的,而None是一个特殊的空值。

整型

Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等。

计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等。

浮点型

浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法,如1.23,3.14,-9.01,等等。但是对于很大或很小的浮点数,就必须用科学计数法表示,把10用e替代,1.23x109就是1.23e9,或者12.3e8,0.000012可以写成1.2e-5,等等。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的?是的!),而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

列表

Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。

比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数:

>>> len(classmates)
3

用索引来访问list中每一个位置的元素,记得索引是从0开始的:

>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。

如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1做索引,直接获取最后一个元素:

>>> classmates[-1]
'Tracy'

以此类推,可以获取倒数第2个、倒数第3个:

>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

当然,倒数第4个就越界了。

  1. list末尾插入append() list是一个可变的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:
    >>> classmates.append('Adam')
    >>> classmates
    ['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
  2. list指定位置插入insert() 也可以把元素插入到指定的位置,比如索引号为1的位置:

    insert()方法是在指定索引的元素之前出入值,所以不能够插入元素到最后一个位置。
    >>> classmates.insert(1, 'Jack')
    >>> classmates
    ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
    
    >>> classmates.insert(-1, 'Jack')
    >>> classmates
    ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy','Jack', 'Adam']

     

  3. list删除元素pop() 要删除list末尾的元素,用pop()方法:
    >>> classmates.pop()
    'Adam'
    >>> classmates
    ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

    要删除指定位置的元素,用pop(i)方法,其中i是索引位置:

    >>> classmates.pop(1)
    'Jack'
    >>> classmates
    ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

     

  4. list元素替换 要把某个元素替换成别的元素,可以直接赋值给对应的索引位置:
    >>> classmates[1] = 'Sarah'
    >>> classmates
    ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:

>>> L = ['Apple', 123, True]

list元素也可以是另一个list,比如:

>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
>>> len(s)
4

要注意s只有4个元素,其中s[2]又是一个list,如果拆开写就更容易理解了:

>>> p = ['asp', 'php']
>>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']

要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1],因此s可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。

如果一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:

>>> L = []
>>> len(L)
0
 
元祖

另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:

classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

现在,classmates这个tuple不能变了,它也没有append(),insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的,你可以正常地使用classmates[0],classmates[-1],但不能赋值成另外的元素。

不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。

tuple的陷阱:当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来,比如:

>>> t = (1, 2)
>>> t
(1, 2)

如果要定义一个空的tuple,可以写成():

>>> t = ()
>>> t
()

但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:

>>> t = (1)
>>> t
1

定义的不是tuple,是1这个数!这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1。

所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:

>>> t = (1,)
>>> t
(1,)

Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。

最后来看一个“可变的”tuple:

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])

这个tuple定义的时候有3个元素,分别是'a','b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗?怎么后来又变了?

别急,我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素:

当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后,tuple变为:

表面上看,tuple的元素确实变了,但其实变的不是tuple的元素,而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list,所以,tuple所谓的“不变”是说,tuple的每个元素,指向永远不变。即指向'a',就不能改成指向'b',指向一个list,就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!

理解了“指向不变”后,要创建一个内容也不变的tuple怎么做?那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。

字典

Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。

举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list:

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]

给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。

如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查这个字对应的页码,然后直接翻到该页,找到这个字。无论找哪个字,这种查找速度都非常快,不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式,给定一个名字,比如'Michael',dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”,也就是95这个数字存放的内存地址,直接取出来,所以速度非常快。

你可以猜到,这种key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样,取的时候才能根据key直接拿到value。

把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:

>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:

>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

如果key不存在,dict就会报错:

>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in判断key是否存在:

>>> 'Thomas' in d
False

二是通过dict提供的get方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:

>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1

注意:返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。

要删除一个key,用pop(key)方法,对应的value也会从dict中删除:

>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较,dict有以下几个特点:

  1. 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
  2. 需要占用大量的内存,内存浪费多。

而list相反:

查找和插入的时间随着元素的增加而增加;

  1. 占用空间小,浪费内存很少。
  2. 所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)。

要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key:

>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
set类型

set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。

要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合:

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

注意,传入的参数[1, 2, 3]是一个list,而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1,2,3这3个元素,显示的顺序也不表示set是有序的。。

重复元素在set中自动被过滤:

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

通过add(key)方法可以添加元素到set中,可以重复添加,但不会有效果:

>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素:

>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作:

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set,看看是否会报错。

>>> cs = set([1,2,[3,4,5],6])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

 

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