數(shù)據(jù)類型和變量

整數(shù)

Python可以處理任意大小的整數(shù)，當(dāng)然包括負(fù)整數(shù)，在程序中的表示方法和數(shù)學(xué)上的寫(xiě)法一模一樣，例如：1，100，-8080，0，等等。
計(jì)算機(jī)由于使用二進(jìn)制，所以，有時(shí)候用十六進(jìn)制表示整數(shù)比較方便，十六進(jìn)制用0x前綴和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。

浮點(diǎn)數(shù)

浮點(diǎn)數(shù)也就是小數(shù)，之所以稱為浮點(diǎn)數(shù)，是因?yàn)榘凑湛茖W(xué)記數(shù)法表示時(shí)，一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的小數(shù)點(diǎn)位置是可變的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮點(diǎn)數(shù)可以用數(shù)學(xué)寫(xiě)法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是對(duì)于很大或很小的浮點(diǎn)數(shù)，就必須用科學(xué)計(jì)數(shù)法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以寫(xiě)成1.2e-5，等等。
整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部存儲(chǔ)的方式是不同的，整數(shù)運(yùn)算永遠(yuǎn)是精確的（除法難道也是精確的？是的！），而浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算則可能會(huì)有四舍五入的誤差。

字符串

字符串是以單引號(hào)'或雙引號(hào)"括起來(lái)的任意文本，比如'abc'，"xyz"等等。

# 用加號(hào)連接字符串
>>> "Hello " + "world!"
'Hello world!'

# 字符串可以被當(dāng)作字符列表
>>> "This is a string"[0]
'T'

# 用.format來(lái)格式化字符串
>>> "{} can be {}".format("strings", "interpolated")
'strings can be interpolated'

# 可以重復(fù)參數(shù)以節(jié)省時(shí)間
>>> "{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
'Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick'

# 如果不想數(shù)參數(shù)，可以用關(guān)鍵字
>>> "{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") 
'Bob wants to eat lasagna'

布爾值

一個(gè)布爾值只有True、False兩種值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布爾值（請(qǐng)注意大小寫(xiě)）

*用not取非

>>> not True 
False
>>> not False
True

布爾值可以用and、or和not運(yùn)算。

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

整數(shù)也可以當(dāng)作布爾值

>>> 0 and 2
0
>>> -5 or 0
-5
>>> 0 == False
True
>>> 2 == True
False
>>> 1 == True
True

list

list是Python內(nèi)置的一種數(shù)據(jù)類型是列表：list。list是一種有序的集合，可以隨時(shí)添加和刪除其中的元素

# 用列表(list)儲(chǔ)存序列
classmates = []
# 創(chuàng)建列表時(shí)也可以同時(shí)賦給元素
classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

變量classmates就是一個(gè)list。用len()函數(shù)可以獲得list元素的個(gè)數(shù)：

>>> len(classmates)
3

用索引來(lái)訪問(wèn)list中每一個(gè)位置的元素，記得索引是從0開(kāi)始的：

>>> classmates[0]
'Michael'

當(dāng)索引超出了范圍時(shí)，Python會(huì)報(bào)一個(gè)IndexError錯(cuò)誤，所以，要確保索引不要越界，記得最后一個(gè)元素的索引是len(classmates) - 1。
如果要取最后一個(gè)元素，除了計(jì)算索引位置外，還可以用-1做索引，直接獲取最后一個(gè)元素：

>>> classmates[-1]
'Tracy'

list是一個(gè)可變的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：

>>> classmates.append('Adam')
>>> classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

也可以把元素插入到指定的位置，比如索引號(hào)為1的位置：

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

要?jiǎng)h除list末尾的元素，用pop()方法：

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

要?jiǎng)h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']

要把某個(gè)元素替換成別的元素，可以直接賦值給對(duì)應(yīng)的索引位置：
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates[1] = 'Sarah'
>>> classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

list里面的元素的數(shù)據(jù)類型也可以不同，比如：

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

list元素也可以是另一個(gè)list，比如：

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

針對(duì)于獲取列表指定索引范圍的操作，Python提供了切片（Slice）操作符

獲取數(shù)組的前3個(gè)元素，用一行代碼就可以完成切片：

>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
#L[0:3]表示，從索引0開(kāi)始取，直到索引3為止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個(gè)元素。

如果第一個(gè)索引是0，還可以省略：

>>> L[:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

也可以從索引1開(kāi)始，取出2個(gè)元素出來(lái)：

>>> L[1:3]
['Sarah', 'Tracy']

類似的，既然Python支持L[-1]取倒數(shù)第一個(gè)元素，那么它同樣支持倒數(shù)切片，倒數(shù)第一個(gè)元素的索引是-1：

>>> L[-2:]
['Sarah', 'Tracy']
>>> L[-2:-1]
['Sarah']

切片操作十分有用。我們先創(chuàng)建一個(gè)0-99的數(shù)列：

>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

可以通過(guò)切片輕松取出某一段數(shù)列。比如前10個(gè)數(shù)：

>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

前10個(gè)數(shù)，每?jī)蓚€(gè)取一個(gè)：

>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

所有數(shù)，每5個(gè)取一個(gè)：

>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]

倒排列表

>>> L[::-1]
[99, 98, 97, 96, ..., 0]

甚至什么都不寫(xiě)，只寫(xiě)[:]就可以原樣復(fù)制一個(gè)list：

>>> L[:]
[0, 1, 2, 3, ..., 99]

字符串也可以看成是一種list，每個(gè)元素就是一個(gè)字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作結(jié)果仍是字符串：

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

在很多編程語(yǔ)言中，針對(duì)字符串提供了很多各種截取函數(shù)（例如，substring），其實(shí)目的就是對(duì)字符串切片。Python沒(méi)有針對(duì)字符串的截取函數(shù)，只需要切片一個(gè)操作就可以完成，非常簡(jiǎn)單。

tuple（元組）

tuple和list非常類似，是一組有序的列表，可以存儲(chǔ)不同的數(shù)據(jù)，但是tuple一旦初始化就不能修改，它沒(méi)有append()，insert()這樣的方法。其他獲取元素的方法和list是一樣的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能賦值成另外的元素。

tup = (1, 2, 3)
tup[0]   # => 1
tup[0] = 3  # 拋出TypeError

列表允許的操作元組大都可以

len(tup)   # => 3
tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2]   # => (1, 2)
2 in tup   # => True

可以把元組合列表解包，賦值給變量

a, b, c = (1, 2, 3)     # 現(xiàn)在a是1，b是2，c是3

元組周圍的括號(hào)是可以省略的

d, e, f = 4, 5, 6

交換兩個(gè)變量的值就這么簡(jiǎn)單

e, d = d, e     # 現(xiàn)在d是5，e是4

dict

Python內(nèi)置了字典：dict的支持，dict全稱dictionary，在其他語(yǔ)言中也稱為map，使用鍵-值（key-value）存儲(chǔ)，具有極快的查找速度。
為什么dict查找速度這么快？因?yàn)閐ict的實(shí)現(xiàn)原理和查字典是一樣的。假設(shè)字典包含了1萬(wàn)個(gè)漢字，我們要查某一個(gè)字，有兩種方法：
一個(gè)辦法是把字典從第一頁(yè)往后翻，直到找到我們想要的字為止，這種方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二種方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查這個(gè)字對(duì)應(yīng)的頁(yè)碼，然后直接翻到該頁(yè)，找到這個(gè)字。無(wú)論找哪個(gè)字，這種查找速度都非?？?，不會(huì)隨著字典大小的增加而變慢。
dict就是第二種實(shí)現(xiàn)方式，給定一個(gè)名字，比如'Michael'，dict在內(nèi)部就可以直接計(jì)算出Michael對(duì)應(yīng)的存放成績(jī)的“頁(yè)碼”，也就是對(duì)應(yīng)值存放的內(nèi)存地址，直接取出來(lái)，所以速度非?？?。這種key-value存儲(chǔ)方式，在放進(jìn)去的時(shí)候，必須根據(jù)key算出value的存放位置，這樣，取的時(shí)候才能根據(jù)key直接拿到value。

把數(shù)據(jù)放入dict的方法，除了初始化時(shí)指定外，還可以通過(guò)key放入：

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

由于一個(gè)key只能對(duì)應(yīng)一個(gè)value，所以，多次對(duì)一個(gè)key放入value，后面的值會(huì)把前面的值沖掉,如果key不存在，dict就會(huì)報(bào)錯(cuò)：

>>> d[Tom]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'Tom' is not defined

要避免key不存在的錯(cuò)誤，有兩種辦法，一是通過(guò)in判斷key是否存在：

>>> 'Tom' in d
False

二是通過(guò)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('Tom')
>>> d.get('Tom', -1)
-1

#注意：返回None的時(shí)候Python的交互環(huán)境不顯示結(jié)果。

要?jiǎng)h除一個(gè)key，用pop(key)方法，對(duì)應(yīng)的value也會(huì)從dict中刪除：

>>> d.pop('Adam')
67

dict屬于無(wú)序列表，dict內(nèi)部存放的順序和key放入的順序是沒(méi)有關(guān)系的,和list比較，dict有以下幾個(gè)特點(diǎn)：
查找和插入的速度極快，不會(huì)隨著key的增加而變慢；
需要占用大量的內(nèi)存，內(nèi)存浪費(fèi)多。

而list相反：
查找和插入的時(shí)間隨著元素的增加而增加；
占用空間小，浪費(fèi)內(nèi)存很少。
所以，dict是用空間來(lái)?yè)Q取時(shí)間的一種方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代碼中幾乎無(wú)處不在，正確使用dict非常重要，需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對(duì)象。
這是因?yàn)閐ict根據(jù)key來(lái)計(jì)算value的存儲(chǔ)位置，如果每次計(jì)算相同的key得出的結(jié)果不同，那dict內(nèi)部就完全混亂了。這個(gè)通過(guò)key計(jì)算位置的算法稱為哈希算法（Hash）。
要保證hash的正確性，作為key的對(duì)象就不能變。在Python中，字符串、整數(shù)等都是不可變的，因此，可以放心地作為key。而list是可變的，就不能作為key：

set

set和dict類似，也是一組key的集合，但不存儲(chǔ)value。由于key不能重復(fù)，所以，在set中，沒(méi)有重復(fù)的key。
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)set，需要提供一個(gè)list作為輸入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
#注意，傳入的參數(shù)[1, 2, 3]是一個(gè)list，而顯示的{1, 2, 3}只是告訴你這個(gè)set內(nèi)部有1，2，3這3個(gè)元素，顯示的順序也不表示set是有序的。。

重復(fù)元素在set中自動(dòng)被過(guò)濾：

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

通過(guò)add(key)方法可以添加元素到set中，可以重復(fù)添加，但不會(huì)有效果：

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

通過(guò)remove(key)方法可以刪除元素：

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

set可以看成數(shù)學(xué)意義上的無(wú)序和無(wú)重復(fù)元素的集合，因此，兩個(gè)set可以做數(shù)學(xué)意義上的交集、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的唯一區(qū)別僅在于沒(méi)有存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的value，但是，set的原理和dict一樣，所以，同樣不可以放入可變對(duì)象，因?yàn)闊o(wú)法判斷兩個(gè)可變對(duì)象是否相等，也就無(wú)法保證set內(nèi)部“不會(huì)有重復(fù)元素”。試試把list放入set，看看是否會(huì)報(bào)錯(cuò)。

參考文章

廖雪峰Python教程
在編寫(xiě)代碼的過(guò)程中會(huì)遇到很多語(yǔ)法和編碼相關(guān)的警告和報(bào)錯(cuò),相關(guān)的警告可以參考：
Python 語(yǔ)法警告