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Python中基本数据类型和常用语法归纳分享

目录
  • 整数
  • 空值
  • 浮点数
  • 与、或、非,运算符
  • 字符编码
  • 字符串
  • 列表(list), 元祖(tuple)
    • list
    • tuple
  • 条件判断
    • 循环
      • 字典 (dict)
        • 集合(set)

          整数

          在python中,整数(integer)是一种内置数据类型,用于表示整数值。Python中的整数类型可以表示任意大小的整数,而不需要考虑计算机字长的限制。这是因为Python会自动根据需要调整整数类型的位数,以便可以存储任意大小的整数。

          以下是一些整数的示例:

          x = 42          # 整数常量
          y = -123        # 负整数常量
          z = 0           # 零
          #除法操作返回的结果可以是整数或浮点数,具体取决于操作数的类型和结果。如果除法的操作数都是整数,则结果为整数,如果有一个操作数是浮点数,则结果为浮点数。
          x = 10
          y = 3
          print(x + y)      # 输出结果为13
          print(x / y)      # 输出结果为3.3333333333333335
          #在上面的示例中,我们定义了两个整数x和y,然后对它们进行了加法和除法操作,并打印了结果。注意,除法操作返回的结果是一个浮点数,而不是整数。如果要将结果转换为整数,可以使用`int()`函数进行转换。例如:
          x = 10
          y = 3
          result = int(x / y)
          print(result)      # 输出结果为3

          在Python中,对于大数字的表示,可以直接使用整型或者长整型(long integer),不需要使用科学计数法。

          在Python 2.x 中,整型的大小是有限制的,最大值是 2^31 - 1,如果需要表示更大的整数,可以使用长整型。长整型在表示时不受大小限制,因为它们可以自动调整大小以适应所需的精度。可以使用 "L" 后缀将一个整数字面量标记为长整型,例如:12345678901234567890L。

          在Python 3.x 中,整型已经没有大小限制,可以直接表示非常大的整数,而且不需要使用长整型。在Python 3.x 中,长整型已经被整合到普通的整型中,因此在表示大数字时,不需要任何额外的标记或语法。

          例如,在Python中可以这样表示一个非常大的整数:

          x = 123456789012345678901234567890

          开发者_开发培训空值

          当谈到Python中的空值时,我们可以将其看作是一个占位符,用于表示没有值或空值。

          在Python中,空值由一个内置对象 None 表示,这个对象是特殊的,可以用作任何类型的占位符。当变量未赋值或函数返回值需要一个占位符时,我们通常使用None来表示空值。以下是一个简单的示例,展示了如何使用None

          x = None      # 将变量x设置为None
          y = 10        # 将变量y设置为一个整数值
          z = None      # 将变量z设置为None
          
          if x is None:
              print("x is None")
          else:
              print("x is not None")
          

          在上面的示例中,我们首先将变量xz设置为None。然后,我们使用is运算符检查变量x是否为None。由于x确实是None,所以条件if x is None成立,打印出"x is None"。相反,如果变量x包含任何其他值(例如整数值),则该条件将不成立。

          需要注意的是,None不同于空字符串或空列表。空字符串表示没有字符,而空列表表示没有元素。相比之下,None是一个对象,它表示没有值或空值。因此,在编写Python代码时,应该正确理解和使用None,以避免混淆和错误。

          浮点数

          在Python中,浮点数是一种内置数据类型,用于表示实数。与整数类型不同的是,浮点数是近似值,而不是精确值。这是因为Python采用了双精度浮点数格式来表示浮点数,这种格式可以表示非常大和非常小的数字,但是由于近似性和舍入误差,会导致一些精度问题。因此,当使用浮点数时,需要注意舍入误差和精度问题。

          在Python中,可以使用小数点来表示浮点数,也可以使用科学计数法。例如,下面是一些浮点数的示例:

          x = 3.14159      # 浮点数常量
          y = -0.0001      # 负浮点数常量
          z = 2.0e-6       # 科学计数法表示的浮点数(0.000002)
          #Python中的浮点数可以执行各种算术操作,如加法、减法、乘法和除法等。下面是一个简单的示例,计算三个浮点数之和:
          x = 0.1
          y = 0.2
          z = 0.3
          print(x + y + z)   # 输出结果为0.6000000000000001
          #Python中的浮点数可以执行各种算术操作,如加法、减法、乘法和除法等。下面是一个简单的示例,计算三个浮点数之和:
          x = 0.1
          y = 0.2
          z = 0.3
          print(x + y + z)   # 输出结果为0.6000000000000001
          #在上面的示例中,我们计算三个浮点数之和,并打印结果。然而,输出结果并不是期望的0.6,而是一个近似值0.6000000000000001。这是由于浮点数的近似性和舍入误差导致的。为了避免这种问题,我们可以使用`round()`函数对浮点数进行四舍五入,以便得到更精确的结果。例如:
          x = 0.1
          y = 0.2
          z = 0.3
          result = round(x + y + z, 2)   # 对浮点数进行四舍五入,并保留两位小数
          print(result)   # 输出结果为0.6

          在上面的示例中,我们使用round()函数对浮点数进行四舍五入,并保留两位小数。然后,我们打印结果,得到期望的0.6。

          与、或、非,运算符

          Python中的逻辑运算符有三种:与运算(and)、或运算(or)和非运算(not)。这些逻辑运算符可以用于布尔类型的值(True或False),也可以用于其他类型的值。

          用法如下:

          #1.  与运算
          #与运算(`and`)用于判断两个条件是否都为True。如果两个条件都为True,则返回True,否则返回False。以下是与运算的一些示例:
          x = 5
          y = 10
          result = x < 10 and y > 5
          print(result)      # 输出结果为True
          #在上面的示例中,我们使用与运算符`and`判断两个条件是否都为True,并打印了结果
          #2.  或运算
          #或运算(`or`)用于判断两个条件中是否有至少一个为True。如果两个条件都为False,则返回False,否则返回True。以下是或运算的一些示例:
          x = 5
          y = 10
          resuljst = x < 10 or y < 5
          print(result)      # 输出结果为True
          #在上面的示例中,我们使用或运算符`or`判断两个条件中是否有至少一个为True,并打印了结果。
          #3.  非运算
          #非运算(`not`)用于对一个条件进行取反操作,如果条件为True,则返回False,如果条件为False,则返回True。以下是非运算的一些示例:
          x = 5
          result = not x > 10
          print(result)      # 输出结果为True
          #在上面的示例中,我们使用非运算符`not`对一个条件进行取反操作,并打印了结果。
          #总之,在Python中,逻辑运算符可以用于布尔类型的值(True或False),也可以用于其他类型的值。这些逻辑运算符包括与运算(`and`)、或运算(`or`)和非运算(`not`),可以用于各种逻辑操作中。

          字符编码

          因为计算机是老外发明的,最初只能识别大小写英文字母、数字和一些符号,这些是通过 ASCII 编码实现的,如下图所示 B的编码是 66,1的 编码是 49;

          随着计算机和互联网的发展,全球各个国家都要使用,ASCII 编码显然不足以表示中文等其他字符,这个过程中中国制定了 GB2312, 韩国制定了 Euc-kr 等自己的编码格式,为了防止冲突,后来诞生了 Unicode 字符集,它把所有的编码都统一起来,解决了编码冲突导致的乱码问题,后来又衍生出了更节约成本的 “可变长编码” UTF-8 编码。

          我们梳理下 ASCII, Unicode, UTF-8 的区别:

          ASCII、UnicodeUTF-8 都是字符编码的标准,用于将字符转换为二进制数字以便计算机处理。它们之间的主要区别在于编码的方式和能够表示的字符集。

          ASCII是一种最早的字符编码标准,它定义了 128 个字符,包括英文字母、数字和一些标点符号等基本符号。ASCII采用7位二进制编码表示字符,可以表示的字符范围是 0-127。

          Unicode是一种用于表示字符集的标准,它定义了世界上几乎所有的字符集,包括中文、日文、韩文等各种语言的字符。Unicode使用32位二进制编码表示字符,可以表示的字符范围非常广泛,包括标点符号、表情符号、数学符号等等。

          UTF-8Unicode 的一种编码方式,它是一种可变长度编码方式,能够表示Unicode中的任何字符,包括中文、日文、韩文等各种语言的字符。UTF-8对于英文字母、数字和常用符号等ASCII字符只需1个字节编码,比较节省空间。在UTF-8编码中,使用1个字节表示0-127范围内的字符,2个字节表示 128-2047 范围内的字符,3个字节表示 2048-65535 范围内的字符,4个字节表示 65536-1114111 范围内的字符。

          总的来说,ASCII是最基本的字符编码方式,Unicode扩展了字符集的范围,而UTF-8则是Unicode的一种编码方式,具有可变长度编码和兼容ASCII编码的优点,因此被广泛应用于互联网和计算机系统中。

          Python中基本数据类型和常用语法归纳分享

          字符串

          了解了字符编码,我们再来看字符串,Python中,字符串是一个不可变的序列(Sequence),用于表示一段字符序列, 采用 Unicode 编码方式,因此可以表示世界上几乎所有的字符。

          #Python中的字符串可以用单引号、双引号或三引号来表示
          str1 = 'Hello, world!'  # 使用单引号
          str2 = "Hello, world!"  # 使用双引号
          str3 = '''Hello, 
                    world!'''     # 使用三引号表示多行字符串
          #字符串是不可变的,也就是说,一旦定义了一个字符串,就不能再修改它的值,只能重新定义一个新的字符串。
          str1 = 'Hello, world!'
          str1[0] = 'h'  # 错误,字符串不可变
          ##Python中的字符串支持各种常见的操作,例如字符串连接、字符串切片、字符串查找、大小写转换等等。例如:
          str1 = 'Hello, '
          str2 = 'world!'
          str3 = str1 + str2  # 字符串连接
          print(str3)  # 输出:Hello, world!
          str4 = 'hello, world!'
          print(str4[0:5])  # 输出:hello,字符串切片
          print(str4.find('world'))  # 输出:7,查找字符串中子串的位置
          print(str4.upper())  # 输出:HELLO, WORLD!,将字符串转换为大写
          #Python中的字符串非常灵活,可以通过各种操作来实现字符串的处理和转换。同时,Python也提供了丰富的字符串处理库,例如正则表达式库re,可以更加高效和方便地处理字符串。

          列表(list), 元祖(tuple)

          python 中提供了 list 和 tuple 来表示有序集合,其区别是 list 可修改,tuple (元祖)一旦初始化就不能修改;

          详细介绍如下:

          list

          在Python中,数组通常用列表(list)来表示。列表是一种有序的可变序列,它可以存储任意类型的元素。列表的索引从0开始,可以通过索引访问和修改元素。以下是一个示例:

          #1. 创建列表
          #可以使用方括号 [] 或 list() 函数创建一个新的列表
          my_list = [1, 2, 3, "hello"]
          another_list = list(range(5))
          #2. 访问列表元素
          #可以使用索引来访问列表中的元素,索引从0开始。也可以使用负数索引从列表末尾开始倒数访问元素
          print(my_list[0])  # 输出 1
          print(my_list[-1])  # 输出 "hello"
          #3. 切片操作
          ##可以使用切片操作访问列表的子序列,切片操作的语法为 start:end:step
          print(my_list[1:3])  # 输出 [2, 3]
          print(my_list[:2])  # 输出 [1, 2]
          print(my_list[::2])  # 输出 [1, 3]
          #4. 修改列表
          #可以使用索引来修改列表中的元素,也可以使用切片操作修改多个元素
          my_list[0] = "new value"
          my_list[1:3] = [4, 5]
          '''5. 列表方法
          Python列表提供了许多有用的方法来操作列表,例如:
          - `append()` 在列表末尾添加一个元素
          - `extend()` 将一个列表的元素添加到另一个列表的末尾
          - `insert()` 在指定索引处插入一个元素
          - `remove()` 删除列表中第一个js匹配的元素
          - `pop()` 删除并返回指定索引处的元素
          - `index()` 返回指定元素在列表中第一次出现的索引
          - `count()` 返回指定元素在列表中出现的次数
          - `sort()` 对列表进行排序
          - `reverse()` 将列表反转
          '''
          my_list.append("new element")
          my_list.extend([6, 7])
          my_list.insert(1, "new element at index 1")
          my_list.remove("hello")
          popped_element = my_list.pop(2)
          index_of_element = my_list.index("new element")
          count_of_element = my_list.count(2)
          my_list.sort()
          my_list.reverse()
          #6. 复制列表
          ##可以使用切片操作或者 `copy()` 方法来复制一个列表
          my_list_copy = my_list[:]
          my_list_copy = my_list.copy()
          #7.获取列表长度
          #可以使用 `len()` 函数获取一个列表的长度,即其中元素的个数
          print(len(my_list))  # 输出 4

          tuple

          在Python中,元组(tuple)是一个不可变(immutable)的序列,类似于列表(list),不同之处在于元组的元素不能被修改,添加或删除。元组可以包含任何类型的对象,包括其他元组。

          可以使用圆括号 () 或者 tuple() 函数来创建一个元组。

          #1. 创建:
          my_tuple = (1, 2, 3, "hello")
          another_tuple = tuple(range(5))
          #2. 访问元组元素
          #可以使用索引来访问元组中的元素,索引从0开始。也可以使用负数索引从元组末尾开始倒数访问元素。
          print(my_tuple[0])  # 输出 1
          print(my_tuple[-1])  # 输出 "hello"
          #3. 切片操作
          #可以使用切片操作访问元组的子序列,切片操作的语法为 start:end:step。
          print(my_tuple[1:3])  # 输出 (2, 3)
          print(my_tuple[:2])  # 输出 (1, 2)
          print(my_tuple[::2])  # 输出 (1, 3)
          #4. 复制元组
          #由于元组是不可变的,所以不能像列表那样使用切片操作来复制一个元组。可以使用 `tuple()` 函数或者直接将一个元组赋值给另一个变量来复制一个元组,例如:
          my_tuple_copy = tuple(my_tuple)
          another_tuple = my_tuple
          #5. 元组解包
          #元组可以使用比较运算符进行比较,比较的规则是从左到右依次比较元组中的每一个元素,直到发现不相等的元素或者所有元素都比较完毕
          (1, 2) < (1, 3)  # 返回 True
          (1, 2) == (2, 1)  # 返回 False

          条件判断

          可以使用条件判断语句来根据某个条件来执行不同的代码,Python中的条件判断语句使用 ifelifelse 关键字

          score = flwww.devze.comoat(input("请输入分数:"))
          if score >= 90:
              grade = "A"
          elif score >= 80:
              grade = "B"
          elif score >= 70:
              grade = "C"
          elif score >= 60:
              grade = "D"
          else:
              grade = "E"
          print("你的等级是:", grade)

          除了 if 语句,Python还提供了一些其他的条件语句和表达式,如 while 循环和 for 循环,以及 andornot 等逻辑运算符。这些都是Python编程中非常基础的知识点,需要学习掌握。

          循环

          python 有两种基本的循环方式, for in 和 while, 基本用法如下

          #1. for in 循环示例:
          my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
          for num in my_list:
              print(num)
          #2. while 循环示例
          n = int(input("请输入一个整数:"))
          factorial = 1
          while n > 0:
              factorial *= n
              n -= 1
          print(factorial)

          除了 forwhile 循环之外,Python 还提供了一些高级的循环控制语句,如 breakcontinueelse 等,这些语句能够使循环更加灵活。

          for 循环怎么获取下标?

          可以使用 enumerate() 函数来在 for 循环中同时获取元素和它的索引。enumerate() 函数返回一个枚举对象,其中每个元素都是一个元组,包含两个元素:索引和对应的元素值。

          my_list = ["apple", "banana", "orange"]
          
          for i编程客栈, fruit in enumerate(my_list):
              print(i, fruit)
          
          # 0 apple
          # 1 banana
          # 2 orange
          

          字典 (dict)

          Python 中的字典(dict)是一种无序、可变的数据类型,相当于其他语言中的 map, 用于存储键值对。

          下面是一个简单的字典示例:

          my_dict = {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 4}
          '''字典有许多常用的操作,包括:
          1.  访问元素:可以通过键来访问字典中的值,例如 `my_dict['apple']` 将返回 3。
          2.  修改元素:可以通过键来修改字典中的值,例如 `my_dict['banana'] = 5` 将把 `banana` 的值修改为 5。
          3.  添加元素:可以使用赋值语句来添加新的键值对,例如 `my_dict['grape'] = 6` 将添加一个新的键值对 `grape: 6`。
          4.  删除元素:可以使用 `del` 语句来删除键值对,例如 `del my_dict['orange']` 将删除键为 `orange` 的键值对。
          5.  遍历元素:可以使用 `for` 循环来遍历字典中的键值对,例如:'''
             for key, value in my_dict.items():
              print(key, value)
          #6. 获取键、值、键值对的列表:可以使用 `keys()`、`values()` 和 `items()` 方法来分别获取所有键、所有值和所有键值对的列表。例如:
            keys = my_dict.keys()
          	values = my_dict.values()
          	items = my_dict.items()
          #注意,`keys()`、`values()` 和 `items()` 方法返回的是视图对象,而不是列表。如果需要将其转换为列表,可以使用 `list()` 函数来转换。

          集合(set)

          集合(set)是一种无序、可变的数据类型,用于存储一组唯一的对象,集合不允许重复元素,而且是无序的,即不支持通过索引来访问元素,集合可以用花括号 {}set() 函数来创建。

          #1.创建集合:
          my_set = {1, 2, 3}
          my_set = set([1, 2, 3])
          #2.添加元素
          my_sphpet.add(4)
          my_set.update([4, 5, 6])
          #3.删除元素
          my_set.remove(4)
          my_set.discard(5)
          my_set.pop()
          #4.清空集合
          my_set.clear()
          #5.判断元素是否在集合中
          if 1 in my_set:
              print('1 is in the set')
          #6.求交集、并集、差集
          set1 = {1, 2, 3}
          set2 = {2, 3, 4}
          intersection = set1 & set2 # 求交集
          union = set1 | set2 # 求并集
          difference = set1 - set2 # 求差集
          #7.遍历集合
          for item in my_set:
              print(item)

          以上就是Python中基本数据类型和常用语法归纳分享的详细内容,更多关于Python数据类型与常用语法的资料请关注我们其它相关文章!

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