python資料型別有八種,分別是:數字型別(int和long)、float型別、複數型別(complex)、字串型別、清單型別、元組型別、字典型別、布林型別( True和False)。
python資料型別有以下八種
##數字型別
int和long
之所以要把int和long放在一起的原因是python3.x之後已經不區分int和long,統一用int。 python2.x還是區分的。下面我以Python2.7為例:>>> i = 10 >>> type(i) <type 'int'>
>>> i=10000000000 >>> type(i) <type 'long'>那麼為什麼10就是int,10000000000就是long呢,當然這就和int的最大值有關了,int類型的最大值為231-1,即2147483647 ,也可以用sys.maxint。
>>> 2**31-1 2147483647L >>> sys.maxint 2147483647為什麼用上面的方法求的值就是long型的呢(數字後面加'L'表示是long型),因為2**31的值為2147483648,這個值是一個long型,用一個long型減去1,結果還是一個long,但實際上int型的最大值就是2147483647
>>> type(2147483647) <type 'int'> >>> type(2147483648) <type 'long'>
float型別##float型別和其它語言的float基本上一致,浮點數,說穿了,就是帶小數點的數,精度與機器相關。例如:
>>> i = 10000.1212 >>> type(i) <type 'float'>complex:複數類型,
具體意義及用法可自行查看相關文件。
字串類型字串的宣告有三種方式:單引號、雙引號和三引號(包括三個單引號或三個雙引號)。例如:
>>> str1 = 'hello world' >>> str2 = "hello world" >>> str3 = '''hello world''' >>> str4 = """hello world""" >>> print str1 hello world >>> print str2 hello world >>> print str3 hello world >>> print str4 hello world
Python中的字串有兩種資料類型:str類型和unicode類型。 str類型採用的ASCII編碼,也就是說它無法表示中文。
unicode類型採用unicode編碼,能夠表示任意字符,包括中文及其它語言。
且python中不存在像c語言中的char類型,就算是單一字元也是字串型別。字串預設採用的ASCII編碼,如果要顯示宣告為unicode類型的話,需要在字串前面加上'u'或'U'。例如:
>>> str1 = "hello" >>> print str1 hello >>> str2 = u"中国" >>> print str2 中国
由於專案中經常出現對字串的操作,而且由於字串編碼問題出現的問題很多,下面,來說一下關於字串的編碼問題。
在與python打交道的過程中經常會碰到ASCII、Unicode和UTF-8三種編碼。具體的介紹請參考這篇文章。
我簡單的理解就是,ASCII編碼適用英文字符,Unicode適用於非英文字符(例如中文、韓文等),而utf-8則是一種儲存和傳送的格式,是對Uncode字符的再編碼(以8位為單位編碼)。例如:
u = u'汉' print repr(u) # u'\u6c49' s = u.encode('UTF-8') print repr(s) # '\xe6\xb1\x89' u2 = s.decode('UTF-8') print repr(u2) # u'\u6c49' 解释:声明unicode字符串”汉“,它的unicode编码为”\u6c49“,经过utf-8编码转换后,它的编码变成”\xe6\xb1\x89“。對於編碼的經驗總結:
1.在python檔案頭聲明編碼格式;
#-*- coding: utf-8 -*-
2.將字串統一宣告為unicode類型,即在字串前加u或U;
3.對於檔案讀寫的操作,建議適用codecs.open()取代內建的open(),遵循一個原則,用哪種格式寫,就用哪種格式讀;
假設在一個以ANSI格式保存的文本文件中有“中國漢字”幾個字,如果直接用以下代碼,並且要在GUI上或者在一個IDE中列印出來(例如在sublime text中,或是在pydev中列印),就會出現亂碼或異常,因為codecs會依據文字本身的編碼格式讀取內容:
f = codecs.open("d:/test.txt") content = f.read() f.close() print content改變用下列方法即可(只對中文運作):
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs
f = codecs.open("d:/test.txt")
content = f.read()
f.close()
if isinstance(content,unicode):
print content.encode('utf-8')
print "utf-8"
else:
print content.decode('gbk').encode('utf-8')
清單是一種可修改的集合類型,其元素可以是數字、string等基本類型,也可以是列表、元組、字典等集合對象,甚至可以是自訂的類型。其定義方式如下:
>>> nums = [1,2,3,4] >>> type(nums) <type 'list'> >>> print nums [1, 2, 3, 4] >>> strs = ["hello","world"] >>> print strs ['hello', 'world'] >>> lst = [1,"hello",False,nums,strs] >>> type(lst) <type 'list'> >>> print lst [1, 'hello', False, [1, 2, 3, 4], ['hello', 'world']]
以索引的方式存取清單元素,索引從0開始,支援負數索引,-1為最後一個.
>>> lst = [1,2,3,4,5] >>> print lst[0] >>> print lst[-1] >>> print lst[-2]
支援分片操作,可存取一個區間內的元素,支援不同的步長,可利用分片進行資料插入與複製操作
nums = [1,2,3,4,5] print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三个元素 print nums[3:] #[4, 5] #后两个元素 print nums[-3:] #[3, 4, 5] #后三个元素 不支持nums[-3:0] numsclone = nums[:] print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 复制操作 print nums[0:4:2] #[1, 3] 步长为2 nums[3:3] = ["three","four"] #[1, 2, 3, 'three', 'four', 4, 5] 在3和4之间插入 nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 将第4和第5个元素替换为[] 即删除["three","four"] 支持加法和乘法操作 lst1 = ["hello","world"] lst2 = ['good','time'] print lst1+lst2 #['hello', 'world', 'good', 'time'] print lst1*5 #['hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world', 'hello', 'world']
列表所支援的方法,可以用如下方式查看列表支援的公共方法:
>>> [x for x in dir([]) if not x.startswith("__")] ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] def compare(x,y): return 1 if x>y else -1 #【append】 在列表末尾插入元素 lst = [1,2,3,4,5] lst.append(6) print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] lst.append("hello") print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6] #【pop】 删除一个元素,并返回此元素的值 支持索引 默认为最后一个 x = lst.pop() print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默认删除最后一个元素 x = lst.pop(0) print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 删除第一个元素 #【count】 返回一个元素出现的次数 print lst.count(2) #1 #【extend】 扩展列表 此方法与“+”操作的不同在于此方法改变原有列表,而“+”操作会产生一个新列表 lstextend = ["hello","world"] lst.extend(lstextend) print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'hello', 'world'] 在lst的基础上扩展了lstextend进来 #【index】 返回某个值第一次出现的索引位置,如果未找到会抛出异常 print lst.index("hello") #5 #print lst.index("kitty") #ValueError: 'kitty' is not in list 出现异常 #【remove】 移除列表中的某个元素,如果待移除的项不存在,会抛出异常 无返回值 lst.remove("hello") print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] "hello" 被移除 #lst.remove("kitty") #ValueError: list.remove(x): x not in list #【reverse】 意为反转 没错 就是将列表元素倒序排列,无返回值 print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] lst.reverse() print lst #[2, 3, 4, 5, 6, 'world'] #【sort】 排序 print lst #由于上面的反转 目前排序为 ['world', 6, 5, 4, 3, 2] lst.sort() print lst #排序后 [2, 3, 4, 5, 6, 'world'] nums = [10,5,4,2,3] print nums #[10,5,4,2,3] nums.sort(compare) print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
列表轉換為迭代器。
所謂的迭代器就是具有next方法(這個方法在呼叫時不需要任何參數)的物件。在呼叫next方法時,迭代器會傳回它的下一個值。如果next方法被調用,但迭代器沒有值可以返回,就會引發一個StopIteration異常。迭代器相對於列表的優勢在於,使用迭代器不必一次性將列表加入內存,而可以依次存取列表的資料。
仍然用上面的方法查看迭代器的公共方法:
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith("__")] >>>['next']
沒錯,只有next一個方法,對於一個迭代器,可以這樣操作:
lst = [1,2,3,4,5] lstiter = iter(lst) for i in range(len(lst)): print lstiter.next() #依次打印 1 2 3 4 5元組類型
元組類型和列表一樣,也是一種序列,與列表不同的是,元組是不可修改的。元組的宣告如下:
lst = (0,1,2,2,2) lst1=("hello",) lst2 = ("hello") print type(lst1) #<type 'tuple'> 只有一个元素的情况下后面要加逗号 否则就是str类型 print type(lst2) #<type 'str'>字典型別
字典型別是一種鍵值對的集合,類似C#中的Dictionary
dict1 = {} print type(dict1) #<type 'dict'> 声明一个空字典 dict2 = {"name":"kitty","age":18} #直接声明字典类型 dict3 = dict([("name","kitty"),("age",18)]) #利用dict函数将列表转换成字典 dict4 = dict(name='kitty',age=18) #利用dict函数通过关键字参数转换为字典 dict5 = {}.fromkeys(["name","age"]) #利用fromkeys函数将key值列表生成字典,对应的值为None {'age': None, 'name': None} 字典基本的操作方法: #【添加元素】 dict1 = {} dict1["mykey"] = "hello world" #直接给一个不存在的键值对赋值 即时添加新元素 dict1[('my','key')] = "this key is a tuple" #字典的键可以是任何一中不可变类型,例如数字、字符串、元组等 #【键值对个数】 print len(dict1) #【检查是否含有键】 print "mykey" in dict1 #True 检查是否含有键为mykey的键值对 print "hello" in dict1 #False #【删除】 del dict1["mykey"] #删除键为mykey的键值对
继续利用上面的方法查看字典的所有公共方法:
>>> [x for x in dir({}) if not x.startswith("__")] ['clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues'] dict.clear() 删除字典中所有元素 dict.copy() 返回字典(浅复制)的一个副本 dict.get(key,default=None) 对字典dict 中的键key,返回它对应的值value,如果字典中不存在此键,则返回default 的值(注意,参数default 的默认值为None) dict.has_key(key) 如果键(key)在字典中存在,返回True,否则返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 后,此方法几乎已废弃不用了,但仍提供一个 可工作的接口。 dict.items() 返回一个包含字典中(键, 值)对元组的列表 dict.keys() 返回一个包含字典中键的列表 dict.values() 返回一个包含字典中所有值的列表 dict.iter() 方法iteritems(), iterkeys(), itervalues()与它们对应的非迭代方法一样,不同的是它们返回一个迭代器,而不是一个列表。 dict.pop(key[, default]) 和方法get()相似,如果字典中key 键存在,删除并返回dict[key],如果key 键不存在,且没有给出default 的值,引发KeyError 异常。 dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似,如果字典中不存在key 键,由dict[key]=default 为它赋值。 dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似,如果字典中不存在key 键,由dict[key]=default 为它赋值。
布尔类型
布尔类型即True和False,和其它语言中的布尔类型基本一致。下面列出典型的布尔值
print bool(0) #False print bool(1) #True print bool(-1) #True print bool([]) #False print bool(()) #False print bool({}) #False print bool('') #False print bool(None) #False
推荐教程:《python教程》
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在Python中實現工廠模式可以通過創建一個統一的接口來創建不同類型的對象。具體步驟如下:1.定義一個基礎類和多個繼承類,如Vehicle、Car、Plane和Train。 2.創建一個工廠類VehicleFactory,使用create_vehicle方法根據類型參數返回相應的對象實例。 3.通過工廠類實例化對象,如my_car=factory.create_vehicle("car","Tesla")。這種模式提高了代碼的可擴展性和可維護性,但需注意其複雜

在Python中,r或R前綴用於定義原始字符串,忽略所有轉義字符,讓字符串按字面意思解釋。 1)適用於處理正則表達式和文件路徑,避免轉義字符誤解。 2)不適用於需要保留轉義字符的情況,如換行符。使用時需謹慎檢查,以防意外的輸出。

在Python中,__del__方法是對象的析構函數,用於清理資源。 1)不確定的執行時間:依賴垃圾回收機制。 2)循環引用:可能導致無法及時調用,使用weakref模塊處理。 3)異常處理:在__del__中拋出的異常可能被忽略,使用try-except塊捕獲。 4)資源管理的最佳實踐:推薦使用with語句和上下文管理器管理資源。

pop()函數在Python中用於從列表中移除並返回指定位置的元素。 1)不指定索引時,pop()默認移除並返回列表的最後一個元素。 2)指定索引時,pop()移除並返回該索引位置的元素。 3)使用時需注意索引錯誤、性能問題、替代方法和列表的可變性。

Python進行圖像處理主要使用Pillow和OpenCV兩大庫。 Pillow適合簡單圖像處理,如加水印,代碼簡潔易用;OpenCV適用於復雜圖像處理和計算機視覺,如邊緣檢測,性能優越但需注意內存管理。

在Python中實現PCA可以通過手動編寫代碼或使用scikit-learn庫。手動實現PCA包括以下步驟:1)中心化數據,2)計算協方差矩陣,3)計算特徵值和特徵向量,4)排序並選擇主成分,5)投影數據到新空間。手動實現有助於深入理解算法,但scikit-learn提供更便捷的功能。

在Python中計算對數是一件非常簡單卻又充滿趣味的事情。讓我們從最基本的問題開始:怎樣用Python計算對數?用Python計算對數的基本方法Python的math模塊提供了計算對數的函數。讓我們來看一個簡單的例子:importmath#計算自然對數(底數為e)x=10natural_log=math.log(x)print(f"自然對數log({x})={natural_log}")#計算以10為底的對數log_base_10=math.log10(x)pri

要在Python中實現線性回歸,我們可以從多個角度出發。這不僅僅是一個簡單的函數調用,而是涉及到統計學、數學優化和機器學習的綜合應用。讓我們深入探討一下這個過程。在Python中實現線性回歸最常見的方法是使用scikit-learn庫,它提供了簡便且高效的工具。然而,如果我們想要更深入地理解線性回歸的原理和實現細節,我們也可以從頭開始編寫自己的線性回歸算法。使用scikit-learn實現線性回歸scikit-learn庫封裝了線性回歸的實現,使得我們可以輕鬆地進行建模和預測。下面是一個使用sc


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