Python支持5种数据类型,包括数字(numbers)、字符串(string)、列表(list)、元组(tuple)和字典(dictionary)。作为一门动态类型语言,不用去声明一个标示符的类型,使用的时候是什么类型会自动判定。
对于定义好的变量,若不使用该变量,可以用del删除来释放占有的资源,如
var = 10del var
Python的数字(numbers):支持int、long、float和complex,比较简单不给出示例。
Python的字符串(string):如前面所说的可以被多种引号定义,支持[p](获得p位置的字符)、[l:r](获得从l开始到r截止的字符串)、*t(获得t个该字符串链接在一起的字符串)以及+s(获得与s链接后的字符串)方法(methods,为什么用方法呢,与ruby有关,所有对象的.methods可以显示所有能执行的操作,所以我也开始把一个对象能够执行的操作叫做方法),如下示例
s = 'This is a test case.'PRint s[0] #输出s的第一个字符'T'print s[0:4] #输出s的第一个到第四个字符组成的字符串'This'print s*2 #输出两个s字符串链接的新字符串print s + ' Good!' #输出s与' Good!'链接后的字符串
Python的列表(list):用[]来定义,用起来像C++的容器vector,只不过这个容器可以装不同类型的值,同时可以嵌套定义,一个列表里面包含另一个列表,方法与string的类似,如下给出示例
l = ['wyp', 1, 3.14, [2, 'cc']]print l #输出整个lprint l[0] #输出l的第一个元素'wyp'print l[3][0] #输出l的第四个元素的第一个元素2print l[0:3] #输出l的第一个元素到第三个元素print l*2 #输出两个l链接在一起的列表print l+['.'] #输出l与列表['.']链接在一起的列表
Python的元组(tuple):用()来定义,方法与列表相似,唯一区别是不能二次赋值,所以不给出示例。
Python的字典(dictionary):用{}来定义,定义方法像json,用起来像C++的容器map,方法在下给出示例
d = {1:'wyp', 'two':'is', 3.0:'Coder'}
d['four'] = 'like'd[5] = 'farmer'print d #输出整个字典dprint d[1] #输出键为1的值'wyp'print d.keys() #输出所有的键print d.values() #输出所有的值
Python的类型转换:目测用得不多,下面给出示例
int(x) #把x转成int型,直接取整,不管后面的尾数long(x) #把x转成long型,直接取整,不管后面的尾数float(x) #把x转成float型complex(x,y) #创建一个x为实部,y为虚部的复数chr(x) #转成对应ascii码x的字符ord(c) #转成c对应的ascii码unichr(x) #把x转成unicode字符hex(x) #把x转成它的十六进制的字符串oct(x) #把x转成它的八进制的字符串str(x) #把x转换为字符串eval(str) #把一个字符串表达式str的值算出来tuple(s) #把序列型结构的s转成元组list(s) #把序列型结构的s转成列表dict(s) #把序列型结构且每个元素都是二元组的s转成字典
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Python的运算方法与C++非常相似,均分为算术运算、比较运算、逻辑运算和位运算,在此基础上加入了成员运算和身份运算,下面给出和C++有出入的示例
算术运算:多出来的运算符有**和//,因此多出了**=和//=给出示例
a ** b #即a^b,a的b次方a // b #先a/b然后再直接取整
比较运算:多出来的运算符是"<>",与"!="功能一样,所以就不给出示例
逻辑运算:这里有点不同,逻辑运算全部用英文表示了,就是与(and)、或(or)和非(not),用法一样就不给出示例了
位运算:与C++相同
成员运算:运算符为in和not in,以in为例如果一个元素在序列里就是true,否则false,另外一个就是取反,下面给出示例
t = [1, 2, 3, 4]1 in t #返回true1 not in t #返回false0 in t #返回false0 not in t #返回true
身份运算:运算符为is和not is,即判断两个变量是否为同一个存储单元,在这里发现一个python的小细节,它的0~256这些整数全部都是已经存放在内存中的,而其他的都是在定义的时候直接分配新内存,下面给出示例
a = -1b = -1a is b #值为false,这里发现-1不是python预先存放在内存中的a += 1b += 1while (a is b): #在256之前都为true
a += 1
b += 1 print str(a) + ', ' + str(b) + '\n'
以上就是怒学Python——第二篇——类型与运算的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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