Python 数据类型

示例

内置类型

布尔值

bool：True或的布尔值False。逻辑运算，如and，or，not可以针对布尔值进行。

x or y    # 如果x为False，则y否则为x 
x and y   # 如果x为False，则x否则为y
not x     # 如果x为True，则为False，否则为True

在Python2.x和Python 3.x中，布尔值也是int。该bool类型是一个子int类型，True并且False是其唯一的实例：

issubclass(bool, int) # 真正

isinstance(True, bool) # 真正
isinstance(False, bool) # 真正

如果布尔值用于算术运算，则将使用它们的整数值（1和0forTrue和False）返回整数结果：

True + False == 1 # 1 + 0 == 1
True * True  == 1 # 1 * 1 == 1

号码

• int：整数

  a = 2
  b = 100
  c = 123456789
  d = 38563846326424324
  

  Python中的整数具有任意大小。

  注意：在旧版本的Python中，提供了一种long类型，该类型不同于int。两者已经统一。

• float：浮点数；精度取决于实现和系统体系结构，对于CPython，float数据类型对应于C double。

  a = 2.0
  b = 100.e0
  c = 123456789.e1
  

• complex：复数

  a = 2 + 1j
  b = 100 + 10j
  

的<，<=，>和>=运营商将提高一个TypeError当任何操作数是复数例外。

弦乐

序列和集合

Python区分有序序列和无序集合（例如set和dict）。

• 字符串（str，bytes，unicode）是这样的序列

• reversed：str具有reversed功能的倒序

  a = reversed('hello')
  

• tuple：n任何类型（n >= 0）的值的有序集合。

  a = (1, 2, 3)
  b = ('a', 1, 'python', (1, 2))
  b[2] = 'something else' # 返回TypeError
  

  支持索引；一成不变 如果所有成员都是可哈希的，则可哈希

• list：n值的有序集合（n >= 0）

  a = [1, 2, 3]
  b = ['a', 1, 'python', (1, 2), [1, 2]]
  b[2] = 'something else' # 允许的
  

  不可散列；易变的。

• set：唯一值的无序集合。项目必须是可哈希的。

  a = {1, 2, 'a'}
  

• dict：唯一键值对的无序集合；键必须是可哈希的。

  a = {1: 'one',
       2: 'two'}
  b = {'a': [1, 2, 3],
       'b': 'a string'}
  

如果对象的哈希值在其生命周期内从未改变（需要一个__hash__()方法），并且可以与其他对象（需要一个__eq__()方法）进行比较，则该对象是可哈希的。比较相等性的可哈希对象必须具有相同的哈希值。

内置常数

结合内置数据类型，内置名称空间中有少量内置常量：

• True：内置类型的真实值 bool

• False：内置类型的假值 bool

• None：用于表示信号不存在的单例对象。

• Ellipsis或...：在任何地方的Python3 +核心中使用，在Python2.7 +中作为数组符号的一部分使用有限。numpy并且相关的软件包将其用作数组中的“包括所有内容”的引用。

• NotImplemented：用于向Python表示特殊方法不支持特定参数的单例，Python会尝试其他替代方法（如果有）。

a = None #没有值将被分配。以后可以分配任何有效的数据类型

测试变量类型

在python中，我们可以使用内置函数来检查对象的数据类型type。

a = '123'
print(type(a))
# Out: <class 'str'>
b = 123
print(type(b))
# Out: <class 'int'>

在条件语句中，可以使用来测试数据类型isinstance。但是，通常不鼓励依赖变量的类型。

i = 7
if isinstance(i, int):
    i += 1
elif isinstance(i, str):
    i = int(i)
    i += 1

有关type()和之间的区别的信息，isinstance()请参见：Python中isinstance和类型之间的区别

测试是否属于NoneType：

x = None
if x is None:
    print('Not a surprise, I just defined x as None.')

在数据类型之间转换

您可以执行显式数据类型转换。

例如，“ 123”是str类型，可以使用int函数将其转换为整数。

a = '123'
b = int(a)

可以使用float函数从浮点字符串（例如“ 123.456”）进行转换。

a = '123.456'
b = float(a)
c = int(a)    # ValueError：int()的无效文字，基数为10：“ 123.456”
d = int(b)    # 123

您还可以转换序列或集合类型

a = 'hello'
list(a)  # ['你好']
set(a)   # {'o'，'e'，'l'，'h'}
tuple(a) # （'你好'）

文字定义时的显式字符串类型

在引号前面有一个字母标签，您可以知道要定义的字符串类型。

• b'foo bar'：bytes在Python 3中产生结果，str在Python 2中产生结果

• u'foo bar'：str在Python 3中产生结果，unicode在Python 2中产生结果

• 'foo bar'：结果 str

• r'foo bar'：结果即所谓的原始字符串，其中无需转义特殊字符，输入时一切都按原样进行

normal  = 'foo\nbar'   # 富
                       # 酒吧
escaped = 'foo\\nbar'  # 富\nbar   
raw     = r'foo\nbar'  # 富\nbar

可变和不可变数据类型

如果可以更改对象，则称为可变对象。例如，当您将列表传递给某个函数时，可以更改列表：

def f(m):
    m.append(3)  #在列表中添加一个数字。这是一个突变。

x = [1, 2]
f(x)
x == [1, 2]  # 现在为假，因为已将一项添加到列表中

如果无法以任何方式更改对象，则称为不可变对象。例如，整数是不可变的，因为无法更改它们：

def bar():
    x = (1, 2)
    g(x)
    x == (1, 2)  # 永远为True，因为没有函数可以更改对象（1、2）

请注意，变量本身是可变的，因此我们可以重新分配变量 x，但这不会更改x先前指向的对象。它只是x指向一个新对象。

实例可变的数据类型称为可变数据类型，对于不可变的对象和数据类型也类似。

不可变数据类型的示例：

• int，long，float，complex

• str

• bytes

• tuple

• frozenset

可变数据类型的示例：

• bytearray

• list

• set

• dict