Python语言内置数据类型

目录

• 一、数值数据类型
• 1.整数类型
• 2.布尔类型
• 3.浮点类型
• 4.复数类型
• 二、序列数据类型
• 1.不可变序列
• 2.可变序列
• 三、集合数据类型
• 四、字典数据类型
• 五、NoneType、NotImplementedType、E编程客栈llipsisType
• 1.NoneType
• 2.NotImplementedType
• 3.EllipsisType
• 六、其他数据类型

前言：

计算机能处理各种类型的数据，包括数值、文本，不同的数据属于不同的数据类型，支持不同的运算操作，python语言提供了丰富的内置数据类型。用于有效的处理各种类型的数据。在Python语言中一切皆为对象。每一个对象都属于某种数据类型的下的产物。

一、数值数据类型

1.整数类型

(用于表示整数)整型对象支持关系运算、算术运算、位运算、内置函数,math模块等。

与其他语言不同的是Python中的整数可以是任意长度(只受限于计算机内存)。

整型对象是不可变对象。

①整型对象

直接赋值：

直接创建对象：

使用int()内置函数直接创建对象,还可以指定www.cppcns.com进制数，不过被创建的对象要是一个符合数字格式的字符串。

二进制位数

②支持的运算符

在Python3中有几处运算符比较特殊,接下来将会对特殊的运算符进行一一列举

表达式	结果	说明
5/4	1.25	单除号会进行取小数
5//4	1	整除（可以认为是强制除）
2**2**2	16	具有右结合性,两个乘号代表指数,后面数值是指数

2.布尔类型

(用于表示布尔逻辑值)只包含两个值True、False

①bool对象

非零非空即True：

③支持的运算符

运算符	说明	优先级
not	逻辑非	操作数为True则结果为False
and	逻辑与	两个操作数同为True结果才为True
or	逻辑或	有一个操作数为True,则结果为True

值得注意的是and与or操作数都有短路机制,如果通过第一个数可以判断出结果则就不会进行第二个数的判断。

3.浮点类型

• 浮点数是表示实数的数据类型,与其他计算机语言中的单、双精度类型对应。
• Python浮点类型的精度与系统相关。

如图所示,浮点类型如果小数点左右两侧没有东西,就可以将0省略。Infinity对于Python而言代表无穷大。nan代表非数值。浮点数与整数一样,被Python中的math等包支持。

4.复数类型

(用于表示复数)复数具有实部与虚部，是Python的内置数据类型之一用户可以创建complex类型的对象实例。

如图所示,复数的数据类型为complex,包括实部与虚部,可以使用real获取其实部使用imag获取其虚部,使用conjugate获取其共轭复数。当然了复数与整型一样也支持算术运算,还被cmath包支持。

二、序列数据类型

序列数据类型表示若干有序数据。

1.不可变序列

名称	关键字	举例
字符串	str	“Hello world”
元组类型	tuple	(1,“3”),(1,)
字节序列	bytes	b’abc’

2.可变序列

名称	关键字	举例
列表类型	list	[“hello”,“world”]
字节数组	bytearray	可以修改的字节数组

三、集合数据类型

• 集合数据类型表示若干数据的集合,数据项目没有顺序,且不重复。
• 集(set)
• 不可变集(frozenset)

四、字典数据类型

• 字典数据类型用于表示键值对的字典编程客栈。Python内置的字典数据类型为dict

五、NoneType、NotImplementedType、EllipsnxyvIpnIRisType

1.NoneType

NoneType数据类型包含唯一值None,主要用于表示空值,如没有返回值的函数的结果

2.NotImplementedType

NotImplementedType数据类型包含唯一值NotImplemented。在进行数值运算和比较

运算的时候，如果对象不支持则可能返回这个值。

3.EllipsisType

EllipsisType数据类型包含唯一值Ellipsis，表示省略字符串符号"..."

六、其他数据类型

对于Python而言一切皆对象,但是每一个对象都有一个数据类型，模块、类、对象、函数都属于某种数据类型。Python解释器包含内置类型例如代码对象、框架对象、跟踪对象、切片对象、静态方法对象、类方法对象。

总结：

本次主要讲述了Python内置数据类型中的数值数据类型,字符串、元组等数据类型会分期进行介绍。

到此这篇关于Python语言内置数据类http://www.cppcns.com型的文章就介绍到这了,更多相关Python数据类型内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！