
Python变量类型
变量是保存存储值的内存位置。也就是说,当创建一个变量时,可以在内存中保留一些空间。
基于变量的数据类型,解释器分配内存并决定可以存储在保留的存储器中的内容。 因此,通过为变量分配不同的数据类型,可以在这些变量中存储的数据类型为整数,小数或字符等等。
将值分配给变量
在Python中,变量不需要明确的声明类型来保留内存空间。当向变量分配值时,Python会自动发出声明。 等号(=)用于为变量赋值。
=运算符左侧的操作数是变量的名称,而=运算符右侧的操作数是将在存储在变量中的值。 例如 -
#!/usr/bin/python3counter=100# 一个整型数miles=999.99# 一个浮点数name="Maxsu"# 一个字符串site_url="http://www.yiibai.com"# 一个字符串print(counter)print(miles)print(name)print(site_url)
这里,100,999.99和“Maxsu”分别是分配给counter,miles和name变量的值。执行上面代码将产生以下结果 -
100 999.99 Maxsu http://www.yiibai.com
Shell
多重赋值
Python允许同时为多个变量分配单个值。
例如 -
a=b=c=1
这里,创建一个整数对象,其值为1,并且所有三个变量都分配给相同的内存位置。还可以将多个对象分配给多个变量。 例如 -
a,b,c=10,20,"maxsu"
这里,将两个值为10和20的整数对象分别分配给变量a和b,并将一个值为“maxsu”的字符串对象分配给变量c。
标准数据类型
存储在内存中的数据可以是多种类型。 例如,一个人的年龄可存储为一个数字值,他的地址被存储为字母数字字符串。 Python具有各种标准数据类型,用于定义可能的操作以及每个标准数据类型的存储方法。
Python有五种标准数据类型 -
1.数字
2.字符串
3.列表
4.元组
5.字典
1.Python数字
数字数据类型存储数字值。当为其分配值时,将创建数字对象。 例如 -
var1=10var2=20
可以使用del语句删除对数字对象的引用。del语句的语法是 -
delvar1[,var2[,var3[....,varN]]]]
可以使用del语句删除单个对象或多个对象。
例如 -
delvardelvar_a,var_b
Python支持三种不同的数值类型 -
int(有符号整数)
float(浮点实值)
complex(复数)
Python3中的所有整数都表示为长整数。 因此,长整数没有单独的数字类型。
例子
以下是一些数字示例 -
复数是由x + yj表示的有序对的实数浮点数组成,其中x和y是实数,j是虚数单位。
2.Python字符串
Python中的字符串被标识为在引号中表示的连续字符集。Python允许双引号或双引号。 可以使用片段运算符([]和[:])来获取字符串的子集(子字符串),其索引从字符串开始处的索引0开始,并且以-1表示字符串中的最后一个字符。
加号(+)是字符串连接运算符,星号(*)是重复运算符。例如 -
#!/usr/bin/python3
#coding=utf-8
# save file: variable_types_str1.py
str = 'yiibai.com'
print ('str = ', str) # Prints complete string
print ('str[0] = ',str[0]) # Prints first character of the string
print ('str[2:5] = ',str[2:5]) # Prints characters starting from 3rd to 5th
print ('str[2:] = ',str[2:]) # Prints string starting from 3rd character
print ('str[-1] = ',str[-1]) # 最后一个字符,结果为:'!'
print ('str * 2 = ',str * 2) # Prints string two times
print ('str + "TEST" = ',str + "TEST") # Prints concatenated string
Python
将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中,执行将产生以下结果 -
F:\worksp\python>python variable_types_str1.py
str = yiibai.com
str[0] = y
str[2:5] = iba
str[2:] = ibai.com
str[-1] = m
str * 2 = yiibai.comyiibai.com
str + "TEST" = yiibai.comTEST
F:\worksp\python>
Shell
2.Python列表
列表是Python复合数据类型中最多功能的。 一个列表包含用逗号分隔并括在方括号([])中的项目。在某种程度上,列表类似于C语言中的数组。它们之间的区别之一是Python列表的所有项可以是不同的数据类型,而C语言中的数组只能是同种类型。
存储在列表中的值可以使用切片运算符([]和[])来访问,索引从列表开头的0开始,并且以-1表示列表中的最后一个项目。 加号(+)是列表连接运算符,星号(*)是重复运算符。例如 -
#!/usr/bin/python3
#coding=utf-8
# save file: variable_types_str1.py
list = [ 'yes', 'no', 786 , 2.23, 'minsu', 70.2 ]
tinylist = [100, 'maxsu']
print ('list = ', list) # Prints complete list
print ('list[0] = ',list[0]) # Prints first element of the list
print ('list[1:3] = ',list[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd
print ('list[2:] = ',list[2:]) # Prints elements starting from 3rd element
print ('list[-3:-1] = ',list[-3:-1])
print ('tinylist * 2 = ',tinylist * 2) # Prints list two times
print ('list + tinylist = ', list + tinylist) # Prints concatenated lists
Python
将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中,执行将产生以下结果 -
F:\worksp\python>python variable_types_list.py
list = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2]
list[0] = yes
list[1:3] = ['no', 786]
list[2:] = [786, 2.23, 'minsu', 70.2]
list[-3:-1] = [2.23, 'minsu']
tinylist * 2 = [100, 'maxsu', 100, 'maxsu']
list + tinylist = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2, 100, 'maxsu']
F:\worksp\python>
Shell
3.Python元组
元组是与列表非常类似的另一个序列数据类型。元组是由多个值以逗号分隔。然而,与列表不同,元组被括在小括号内(())。
列表和元组之间的主要区别是 - 列表括在括号([])中,列表中的元素和大小可以更改,而元组括在括号(())中,无法更新。元组可以被认为是只读列表。 例如 -
#!/usr/bin/python3
#coding=utf-8
# save file : variable_types_tuple.py
tuple = ( 'maxsu', 786 , 2.23, 'yiibai', 70.2 )
tinytuple = (999.0, 'maxsu')
# tuple[1] = 'new item value' 不能这样赋值
print ('tuple = ', tuple) # Prints complete tuple
print ('tuple[0] = ', tuple[0]) # Prints first element of the tuple
print ('tuple[1:3] = ', tuple[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd
print ('tuple[-3:-1] = ', tuple[-3:-1]) # 输出结果是什么?
print ('tuple[2:] = ', tuple[2:]) # Prints elements starting from 3rd element
print ('tinytuple * 2 = ',tinytuple * 2) # Prints tuple two times
print ('tuple + tinytuple = ', tuple + tinytuple) # Prints concatenated tuple
Python
将上面代码保存到 variable_types_tuple.py 文件中,执行将产生以下结果 -
F:\worksp\python>python variable_types_tuple.py
tuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2)
tuple[0] = maxsu
tuple[1:3] = (786, 2.23)
tuple[-3:-1] = (2.23, 'yiibai')
tuple[2:] = (2.23, 'yiibai', 70.2)
tinytuple * 2 = (999.0, 'maxsu', 999.0, 'maxsu')
tuple + tinytuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2, 999.0, 'maxsu')
F:\worksp\python>
Shell
以下代码对于元组无效,因为尝试更新元组,但是元组是不允许更新的。类似的情况可能与列表 -
#!/usr/bin/python3
tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tuple[2] = 1000 # 无法更新值,程序出错
list[2] = 1000 # 有效的更新,合法
Python
Python字典
Python的字典是一种哈希表类型。它们像Perl中发现的关联数组或散列一样工作,由键值对组成。字典键几乎可以是任何Python数据类型,但通常为了方便使用数字或字符串。另一方面,值可以是任意任意的Python对象。
字典由大括号({})括起来,可以使用方括号([])分配和访问值。例如 -
#!/usr/bin/python3
#coding=utf-8
# save file : variable_types_dict.py
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is my"
tinydict = {'name': 'maxsu', 'code' : 1024, 'dept':'IT Dev'}
print ("dict['one'] = ", dict['one']) # Prints value for 'one' key
print ('dict[2] = ', dict[2]) # Prints value for 2 key
print ('tinydict = ', tinydict) # Prints complete dictionary
print ('tinydict.keys() = ', tinydict.keys()) # Prints all the keys
print ('tinydict.values() = ', tinydict.values()) # Prints all the values
Python
将上面代码保存到 variable_types_dict.py 文件中,执行将产生以下结果 -
F:\worksp\python>python variable_types_dict.py
dict['one'] = This is one
dict[2] = This is my
tinydict = {'name': 'maxsu', 'code': 1024, 'dept': 'IT Dev'}
tinydict.keys() = dict_keys(['name', 'code', 'dept'])
tinydict.values() = dict_values(['maxsu', 1024, 'IT Dev'])
Shell
字典中的元素没有顺序的概念。但是说这些元素是“乱序”是不正确的; 它们是无序的。
数据类型转换
有时,可能需要在内置类型之间执行转换。要在类型之间进行转换,只需使用类型名称作为函数即可。
有以下几种内置函数用于执行从一种数据类型到另一种数据类型的转换。这些函数返回一个表示转换值的新对象。它们分别如下所示 -
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18