Python 的数据类型与操作

一、常用内置类型（Built - in Types）

        Python 拥有多种内置数据类型，这些类型满足了各种编程需求，从简单的数据存储到复杂的数据结构表示。

1. 数值类型（Numeric Types）

        整数（int）：整数在 Python 中可以表示任意大小的整数值，不受特定字节数的限制。例如，x = 10就定义了一个简单的整数变量。整数可用于计数、索引等多种场景。

        浮点数（float）：用于表示带有小数点的数字，采用 IEEE 754 双精度浮点数格式。如y = 3.14。浮点数在科学计算、金融计算等需要处理小数的场景中非常有用。

        复数（complex）：以a + bj的形式表示，其中a为实部，b为虚部，j表示虚数单位。例如，z = 2 + 3j。复数在数学和工程领域的特定计算中发挥作用。

2. 序列类型（Sequence Types）

        列表（list）：列表是一种可变的有序序列，可以包含不同类型的元素。例如，my_list = [1, 'hello', True]。通过索引可以访问列表中的元素，并且可以对列表进行修改、添加或删除元素等操作。

        元组（tuple）：元组是不可变的有序序列，与列表类似，但一旦创建就不能修改。如my_tuple = (1, 'world', False)。元组常用于表示固定结构的数据，如函数返回多个值时。

        字符串（string）：字符串是由字符组成的不可变序列。在 Python 中，字符串可以使用单引号、双引号或三引号（用于多行字符串）来表示。例如，s = "Python is great"。字符串支持多种操作，如切片、连接、查找等。

3. 映射类型（Mapping Types）

        字典（dictionary）：字典是一种无序的键 - 值对数据结构，其中键必须是唯一的。例如，my_dict = {'name': 'John', 'age': 25}。通过键可以快速查找对应的值，常用于存储和查询相关联的数据。

4. 集合类型（Set Types）

        集合（set）：集合是无序的、不包含重复元素的数据结构。例如，my_set = {1, 2, 3}。集合支持交集、并集、差集等操作，可用于数据去重、元素关系判断等场景。

5. 布尔类型（Boolean Type）

        布尔类型只有两个值：True和False。它在条件判断、逻辑运算中起着关键作用。例如，x = 5; y = 10; result = x < y，这里result的值为True。

二、常用内置常数（Built - in Constants）

        Python 提供了一些内置常数，这些常数在编程过程中具有特殊的意义和用途。

    None：表示空值或者缺失值。在函数没有明确返回值时，默认返回None。例如，一个函数只是执行一些操作而不需要返回特定结果时，可以使用None。

    True和False：这是布尔类型的两个值，在逻辑判断中使用。例如，在if语句中判断条件的真假。

    Ellipsis（...）：这个常数在特定的语法结构中有特殊用途，比如在定义多维数组时可以作为占位符。

三、常用内置运算符（Built - in Operators）

1. 算术运算符

    加法（+）：用于数值相加，也可用于字符串连接和列表、元组等序列的连接。例如，2 + 3得到5，"hello" + "world"得到"helloworld"。

    减法（-）：用于数值相减。如5 - 2得到3。

    乘法（*）：对于数值是乘法运算，对于字符串和序列可以实现重复操作。例如，3 * 4得到12，"a" * 3得到"aaa"。

    除法（/）：执行浮点数除法，结果总是浮点数。例如，5 / 2得到2.5。

2. 比较运算符

    等于（==）：判断两个值是否相等。例如，2 == 2返回True，"hello" == "world"返回False。

    不等于（!=）：判断两个值是否不相等。

    大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）：用于比较数值的大小关系，也可以用于比较字符串按照字典序的大小关系。

3. 逻辑运算符

    与（and）：当两个操作数都为True时，结果为True；否则为False。例如，True and False得到False。

    或（or）：只要有一个操作数为True，结果就为True。例如，True or False得到True。

    非（not）：对操作数取反，not True得到False，not False得到True。

四、整除（Integer Division (//)）

        整除运算符//用于计算两个数相除并向下取整得到整数结果。例如，7 // 3得到2，-7 // 3得到-3。整除在处理需要得到整数部分结果的场景中非常有用，比如计算将一定数量的物品平均分配到若干个容器中时，每个容器能得到的物品数量。与普通除法（/）不同，//操作更关注整数部分的结果，并且在处理负数时遵循向下取整的规则。

五、模运算或余数运算符（%）

        模运算（%）用于计算两个数相除的余数。例如，7 % 3得到1，10 % 2得到0。在很多实际应用中都非常有用，比如判断一个数是否能被另一个数整除（余数为 0 时表示能整除），或者在循环队列、哈希表等数据结构中确定索引位置等场景。例如，在一个长度为n的循环队列中，如果当前位置为pos，要向前移动m个位置，可以通过(pos + m) % n来计算新的位置。

六、类型影响语义（Types Affect Semantics）

        在 Python 中，数据类型对操作的语义有着重要的影响。

        数值类型：不同的数值类型之间进行操作时，可能会发生类型转换。例如，整数和浮点数进行算术运算时，整数会自动转换为浮点数，然后进行计算。这确保了计算结果的准确性和一致性。

        序列类型：对于列表、元组等序列类型，虽然它们有一些相似的操作（如索引、切片），但由于列表是可变的而元组是不可变的，在对它们进行修改操作时语义完全不同。对列表可以使用诸如append、pop等方法来改变列表的内容，但这些操作在元组上是不允许的。

        布尔类型与其他类型：布尔类型在逻辑运算中的语义是明确的，但当与其他类型进行操作时，也会遵循一定的规则。例如，在条件判断中，很多数据类型都可以被转换为布尔值，非零数值、非空字符串、非空列表等都被视为True，而0、""、[]等被视为False。

七、运算符优先级（Operator Order）

        Python 中的运算符有明确的优先级顺序。当一个表达式中包含多个不同类型的运算符时，按照优先级顺序进行计算。

        括号优先级最高：可以使用括号来改变运算顺序，括号内的表达式先进行计算。例如，(2 + 3) * 4，先计算2 + 3得到5，然后再乘以4得到20。

        算术运算符优先级：先乘除后加减。例如，2 + 3 * 4，先计算3 * 4 = 12，然后再加上2得到14。其中，幂运算（**）优先级高于乘除运算。

        比较运算符优先级低于算术运算符：例如，2 + 3 > 4，先计算2 + 3 = 5，然后再比较5 > 4得到True。

        逻辑运算符优先级：not的优先级最高，然后是and，最后是or。例如，True or False and not True，先计算not True得到False，然后False and False得到False，最后True or False得到True。

八、短路求值（Short - Circuit Evaluation）

短路求值是逻辑运算符and和or的一个重要特性。

   and的短路求值：当使用and连接两个表达式时，如果第一个表达式为False，则不会再计算第二个表达式，因为整个表达式必然为False。例如，False and some_function()，这里some_function()不会被调用。

   or的短路求值：当使用or连接两个表达式时，如果第一个表达式为True，则不会再计算第二个表达式，因为整个表达式已经为True。例如，True or some_function()，some_function()不会被调用。这种特性在编写条件判断和优化代码性能时非常有用，可以避免不必要的计算。

        Python 的数据类型和操作是其编程的基础，深入理解这些概念对于编写高效、准确的 Python 程序至关重要。

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