<Python全景系列-2> Python数据类型大盘点

欢迎来到我们的系列博客《Python全景系列》！在这个系列中，我们将带领你从Python的基础知识开始，一步步深入到高级话题，帮助你掌握这门强大而灵活的编程语法。无论你是编程新手，还是有一定基础的开发者，这个系列都将提供你需要的知识和技能。

Python作为一门强大且灵活的编程语言，拥有丰富的数据类型系统。本文详细介绍了Python中的每一种数据类型，包括数值、序列、映射、集合、布尔和None类型。每种数据类型的特性、使用方式，以及在实际问题中的应用都将被深入探讨。此外，我们还将探讨Python的动态类型特性，以及如何在实际编程中充分利用这些数据类型来简化代码和提高效率。在文章的最后，我还将分享一个可能你还不知道，但非常有用的特性。

1. 数值类型 (Numerics)

Python的数值类型包括整数（Integers）、浮点数（Floating-point numbers）、复数（Complex numbers）、布尔值（Booleans）和二进制类型（Bytes）。

# 整数
x = 10
print(type(x)) # <class 'int'>

# 浮点数
y = 20.5
print(type(y)) # <class 'float'>

# 复数
z = 2 + 3j
print(type(z)) # <class 'complex'>

# 布尔值
a = True
print(type(a)) # <class 'bool'>

# 二进制
b = b"Hello"
print(type(b)) # <class 'bytes'>

Python中的整数类型不仅支持常规的十进制，还支持二进制（0b10）、八进制（0o10）和十六进制（0x10）。它们的设计让Python在数学运算上拥有强大的能力。值得注意的是，Python的整数没有大小限制，这意味着你可以处理非常大的整数，而不用担心溢出问题。

2. 序列类型 (Sequences)

序列类型包括列表（Lists）、元组（Tuples）、字符串（Strings）、字节数组（Byte Arrays）和范围（Ranges）。

# 列表
list_ = [1, 2, 3]
print(type(list_)) # <class 'list'>

# 元组
tuple_ = (1, 2, 3)
print(type(tuple_)) # <class 'tuple'>

# 字符串
str_ = "Hello, Python!"
print(type(str_)) # <class 'str'>

# 字节数组
bytes_array = bytearray(b"Hello")
print(type(bytes_array)) # <class 'bytearray'>

# 范围
range_ = range(5)
print(type(range_)) # <class 'range'>
 

列表是可变的，而元组和字符串是不可变的。这个特性决定了它们在Python编程中的使用场景。例如，我们可以使用列表来存储需要动态修改的数据，使用元组来存储不变的数据序列，使用字符串来处理文本数据。

3. 映射类型 (Mappings)

Python的映射类型包括字典（Dictionary）。

# 字典
dict_ = {"name": "Python", "age": 30}
print(type(dict_)) # <class 'dict'>

字典的性能优势在于查找和插入速度非常快，不依赖字典的大小，这是因为字典内部的实现使用了哈希表。这使得字典成为存储大量数据的理想选择，特别是当我们需要快速查找数据时。

字典在Python 3.7以后的版本中已经被优化为保持插入顺序，这意味着当我们遍历字典时，元素的顺序将与插入时的顺序相同。这使得字典在某些情况下可以替代有序字典（OrderedDict）。

4. 集合类型 (Sets)

集合（Set）和冻结集合（FrozenSet）是Python中的两种集合类型。

```python
# 集合
set_ = {1, 2, 3}
print(type(set_)) # <class 'set'>

# 冻结集合
frozenset_ = frozenset([1, 2, 3])
print(type(frozenset_)) # <class 'frozenset'>
```

集合在处理一些特定问题时非常有用，比如去除重复元素，检查元素是否存在，求交集、并集、差集等。

5. None类型

Python有一个特殊的类型，叫做NoneType，它只有一个值：None。它常常被用来表示缺失值或者空值。

```python
# None类型
none_ = None
print(type(none_)) # <class 'NoneType'>
```

使用None可以帮助我们区分某个变量是否已经被赋值，或者某个函数是否返回了有效的结果。

在函数中，如果没有明确的return语句，Python会默认返回None。这使得我们可以很容易地判断一个函数是否有明确的返回值。

**One More Thing...**

Python的数据类型都是类（class）。这意味着，我们可以像处理对象一样处理这些数据，调用它们的方法，甚至给它们添加属性。

```python
# 给整数添加属性
x = 10
x.my_attribute = "Hello"
print(x.my_attribute) # "Hello"
```

虽然这个特性可能不常用，但是它却给Python的动态性带来了巨大的可能性。它是Python作为一种面向对象的语言的体现，也是Python的“一切都是对象”哲学的体现。

出处：https://www.cnblogs.com/xfuture/p/17402770.html