Python中基本数据类型和常用语法归纳分享
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
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x
和z
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 result = 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、Unicode
和 UTF-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-8
是 Unicode
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。
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 if
, elif
, else
关键字
score = float(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 and
、or
、not
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 for
和 while
循环之外,Python 还提供了一些高级的循环控制语句,如 break
、continue
、else
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, 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 {}
或 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_set.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脚本之家其它相关文章!
相关文章
python MySQLdb Windows下安装教程及问题解决方法
这篇文章主要介绍了python MySQLdb Windows下安装教程及问题解决方法,本文讲解了安装数据库mysql、安装MySQLdb等步骤,需要的朋友可以参考下2015-05-05python库JsonSchema验证JSON数据结构使用详解
这篇文章主要为大家介绍了python库JsonSchema验证JSON数据结构的使用详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2022-05-05Jupyter notebook命令和编辑模式常用快捷键汇总
这篇文章主要介绍了Jupyter notebook命令和编辑模式常用快捷键汇总,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-11-11
最新评论