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python标准数据结构类型python常⽤的数据类型包含6种：1、Number（数字）2、String（字符串）3、List（列表）4、Tuple（元组）5、Set（集合）6、Dictionary（字典）数字、字符串、元组为不可变数据列表、字典、集合为可变数据⼀、Number（数字）包括int，float，bool（python3），complex（负数）⼏种类型⼆、String（字符串）字符串是⼀种特殊的元组三、List（列表）list是有序的对象集合，索引值以0为开始值，-1为从末尾的开始位置。
主要操作功能如下：#通过下标访问列表的值list1 = ["chk","ldlk",1,2,"sdfkj"]for i in range(len(list1)):print("%s" % list1[i])#切⽚print(list1[1:-1])#追加list1.append("jjjjjjj")print("追加",list1)#指定位置插⼊list1.insert(1,"1111111")print("指定位置插⼊",list1)#移除list1.remove(2)print(list1)#输出最后⼀个值print(list1.pop())#连接，将list转化为字符串list1 = ["chk","ldlk","lkvl","lkdjsflk","sdfkj"]sr = " ".join(list1)print(type(sr))#查找索引下标#1、这种只能查到相同元素的第⼀个元素对应的索引下标print(list1.index("sdfkj"))#2、利⽤enumerate函数与普通for循环对⽐。
Python基础-数据类型总结归纳.1.1、python3 数据类型：类型含义⽰例int整型1float浮点型 1.0bool布尔值True或Falsecomplex复数a+bjstring字符串‘abc123’list列表[a,b,c]tuple元组(a,b,c)set集合{a,b,c}dictionary字典{a:b,c:d}1.2、备注说明类型说明complex复数的虚数部分不能省略string（字符串）字符串不能包括有 ‘\’ ,否则输出的不是原来的字符串list（列表）和tuple（元组）list可以修改元素，tuple不能，但是tuple可以包括list等多种数据类型，占⽤资源多于listset（集合）没有排列的顺序（没有索引，不能通过索引取值）及不会有重复的元素dictionary（字典）⼀个键对应多个值(值可以是列表、字典、集合等)，⼀个值也可对应多个键。
但是不能有相同的键、列表作为值可以重复、字典和集合作为值不能重复。
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
可变数据类型：value值改变，id值不变；不可变数据类型：value值改变，id值也随之改变。
（元组不可修改，所以元组是不可变类型）变量以及类型<1>变量的定义在程序中，有时我们需要对2个数据进⾏求和，那么该怎样做呢？⼤家类⽐⼀下现实⽣活中，⽐如去超市买东西，往往咱们需要⼀个菜篮⼦，⽤来进⾏存储物品，等到所有的物品都购买完成后，在收银台进⾏结账即可如果在程序中，需要把2个数据，或者多个数据进⾏求和的话，那么就需要把这些数据先存储起来，然后把它们累加起来即可在Python中，存储⼀个数据，需要⼀个叫做变量的东西，如下⽰例:1. num1 = 100 #num1就是⼀个变量，就是⼀个模具2. num2 = 87 #num2也是⼀个变量3. result = num1 + num2 #把num1和num2这两个"模具"中的数据进⾏累加，然后放到 result变量中说明:所谓变量，可以理解为模具（内存空间），如果需要存储多个数据，最简单的⽅式是有多个变量，当然了也可以使⽤⼀个列表程序就是⽤来处理数据的，⽽变量就是⽤来存储数据的变量定义的规则：变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合变量名的第⼀个字符不能是数字以下关键字不能声明为变量名['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']想⼀想：我们应该让变量占⽤多⼤的空间，保存什么样的数据？<2>变量的类型Python采⽤动态类型系统。
Python数据类型全解析深入理解Python中的各种数据类型Python数据类型全解析Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。
在Python中，数据类型是不可或缺的基本概念。
了解Python中的各种数据类型对于编写高效、可维护的程序至关重要。
本文将深入探讨Python中的各种数据类型，解析它们的特点和用法。
一、数字类型在Python中，数字是最基本的数据类型之一。
Python的数字类型包括整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）和布尔值（bool）。
1. 整数（int）整数类型表示正或负整数，没有小数部分。
Python支持任意大小的整数，具有高度的灵活性。
当数字没有小数点时，Python将自动识别为整数类型。
在Python中，我们可以执行各种常见的整数运算，如加法、减法、乘法和除法。
此外，Python还提供了强大的整数操作，如取余（%）、取整（//）、幂运算（**）等。
2. 浮点数（float）浮点数类型表示有小数部分的数字。
Python中的浮点数使用有限精度近似值来表示实数。
在进行精确计算时，应注意浮点数可能会引起舍入误差。
与整数一样，浮点数也可以执行各种算术运算。
然而，由于浮点数使用不同的存储格式，因此在比较浮点数时需要注意舍入误差问题。
3. 复数（complex）复数类型由实部和虚部组成，以实部+虚部j的形式表示。
虚部用字母“j”或“J”表示。
Python提供了一组丰富的复数操作，如加法、减法、乘法和除法。
4. 布尔值（bool）布尔值代表真（True）和假（False）。
在条件判断和逻辑运算中广泛使用布尔值。
Python中的布尔值可以通过比较运算符（如等于、不等于、大于、小于等）获得，也可以使用逻辑运算符（如与、或、非）进行组合。
二、字符串类型字符串是Python中另一个重要的数据类型。
字符串是由字符组成的，可以使用引号（单引号或双引号）括起来定义。
Python技术中的数据类型与数据结构概述Python作为一种功能强大的编程语言，具备丰富的数据类型和数据结构。
在Python的编程世界中，数据类型和数据结构是开发者们不可或缺的基础。
本文将概述Python技术中的数据类型与数据结构。
1. 数据类型的概念在Python中，数据类型是指变量存储数据的格式。
不同的数据类型具有不同的特点和用途。
Python中常用的数据类型包括整型、浮点型、字符串型、布尔型等。
1.1 整型整型是Python中最基本的数据类型之一。
它用来表示整数，包括正整数、零和负整数。
整型数据在Python中表示如下：n = 101.2 浮点型浮点型用于表示带有小数的数值。
它包括整数部分和小数部分，其中小数部分可以是很多位数。
浮点型数据在Python中表示如下：x = 3.141.3 字符串型字符串型是由字符组成的数据类型。
它可以包含字母、数字、特殊字符等。
字符串型数据可以用单引号或双引号包围，也可以使用三引号表示多行字符串。
字符串型数据在Python中表示如下：name = "Python"1.4 布尔型布尔型是一种逻辑数据类型，用于表示真或假。
它仅有两个取值：True和False。
布尔型数据在Python中表示如下：flag = True2. 数据结构的概念数据结构是指为了更好地组织和管理数据而设计的方式。
在Python中，常用的数据结构包括列表、元组、字典和集合。
2.1 列表列表是一种有序的数据集合。
它可以包含任意类型的元素，并且可以进行增、删、改和查等操作。
列表用[]表示，元素之间使用逗号分隔。
列表的索引从0开始。
列表数据在Python中表示如下：numbers = [1, 2, 3, 4, 5]2.2 元组元组是一种不可变的数据结构，它类似于列表，但元组中的元素不能被修改。
元组用()表示，元素之间使用逗号分隔。
元组的索引从0开始。
元组数据在Python中表示如下：point = (1, 2)2.3 字典字典是一种无序的键值对存储结构。
python的数据结构类型Python的数据结构类型在Python中，数据结构类型是非常重要的概念，它们可以帮助我们更有效地组织和处理数据。
Python中有多种内置的数据结构类型，比如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）等。
每种数据结构类型都有自己独特的特点和用途，下面我们将逐一介绍它们。
列表（list）列表是Python中最常用的数据结构类型之一，它可以存储多个元素，并且这些元素可以是不同类型的数据。
列表使用方括号来表示，元素之间用逗号分隔。
我们可以通过索引来访问列表中的元素，索引从0开始计数。
列表还支持切片操作，可以方便地获取列表中的子集。
另外，列表还支持添加、删除、修改元素等操作，使得列表成为一个非常灵活和实用的数据结构类型。
元组（tuple）元组和列表类似，也可以存储多个元素，但元组是不可变的数据结构，即一旦创建后就不能修改。
元组使用圆括号来表示，元素之间同样用逗号分隔。
元组通常用于存储一组不会改变的数据，比如坐标、日期等。
虽然元组的元素不可变，但我们仍然可以通过索引来访问元组中的元素，使得元组在某些场景下非常有用。
字典（dictionary）字典是Python中另一个重要的数据结构类型，它可以存储键值对的映射关系。
字典使用花括号来表示，每个键值对之间用冒号分隔，键值对之间用逗号分隔。
我们可以通过键来访问字典中的值，而且字典中的键是唯一的。
字典在存储键值对数据时非常高效，可以快速地查找和更新数据，因此在实际开发中被广泛应用。
集合（set）集合是一种无序且不重复的数据结构类型，它可以存储多个元素，但集合中的元素是唯一的。
集合使用花括号来表示，元素之间用逗号分隔。
集合支持并集、交集、差集等操作，可以方便地对集合进行操作和计算。
集合在需要去重或判断元素是否存在时非常实用，可以提高程序的效率。
除了以上介绍的数据结构类型外，Python还提供了其他一些高级数据结构类型，比如队列（Queue）、堆（Heap）等。
Python中的数据类型和数据结构Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析，人工智能等领域。
在Python中，数据类型和数据结构是程序设计中最基本的概念。
本文将从数据类型，基础数据结构和高级数据结构三个方面介绍Python中的数据类型和数据结构。
一、数据类型在Python中，所有数据都有自己的类型。
Python中的数据类型可以分为基本数据类型和复合数据类型两大类。
基本数据类型Python中的基本数据类型包括整数、浮点数、复数、字符串和布尔型等。
其中，整数分为常规整数和长整数，浮点数和复数是指实数对和虚数对。
在Python中，所有整数都是有符号的，而浮点数和复数也可以有正负号。
字符串是一种非常常见的数据类型，表示一系列字符的序列。
在Python中，字符串是一种不可变的序列，即一旦创建完就无法修改。
还可以使用字符串格式化函数格式化输出，以方便程序运行。
布尔型是一种特殊的数据类型，表示True和False两个值。
在Python中，True和False实际上是1和0的别名。
布尔型常被用来判断条件，选择执行不同的程序分支。
复合数据类型Python中的复合数据类型包括列表、元组、集合和字典等。
这些数据类型都可以包含多个元素，并且具有灵活的访问和修改功能。
列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以存储任意对象，不限于相同数据类型，并且可以修改。
列表具有灵活的访问和修改功能，可以使用索引和切片操作来获取和修改数据。
另外，列表还可以使用pop()，append()，extend()等方法来添加和删除元素。
元组和列表非常相似，但元组是不可修改的。
与列表相比，元组更加节省内存，因此在需要保存大量数据的情况下，使用元组会更加高效。
集合是一种无序的不重复元素的集合。
它具有快速的查找和删除操作，并且可以与其他集合进行交集、并集和差集等操作。
字典是一种键值对的映射结构，其中每对键值对都唯一地对应一个值。
字典可以很方便地通过键访问对应的值，并且可以方便地添加和删除键值对。
python数据结构-可变数据类型与不可变数据类型
可变数据类型：列表list和字典dict
不可变数据类型：整型int、浮点型float、字符串型string和元组tuple
python中的不可变数据类型，不允许变量的值发⽣变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了⼀个对象，⽽对于相同的值的对象，在内存中则只有⼀个对象，内部会有⼀个引⽤计数来记录有多少个变量引⽤这个对象；可变数据类型，允许变量的值发⽣变化，即如果对变量进⾏append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，⽽不会新建⼀个对象，变量引⽤的对象的地址也不会变化。
函数默认参数要⽤元组⽽⾮列表
定义函数的默认参数的时候，形如 def foo(attrs=(1,2)): return 之类。
这⾥设定容器类型的默认参数 attrs 使⽤了元组⽽不⽤列表的原因在于：列表作为⼀种可变类型⾮常的不靠谱。
当脚本执⾏到函数定义之处的时候，解释器会对参数表达式做⼀次“预演算”，并把值保存到内存之中，之后每次调⽤这个函数的时候，都不会再重新运算其参数表达式，⽽是直接从“预演算”的结果处取值（引⽤）。
所以如果你的默认参数写了⼀个列表进去，那么每次你调⽤这个函数时对这个列表所做的更改都会被保存下来。
就像这样：
>>> def biggest(n, store=[0]):
store[0] = max(n, store[0])
return store[0]
>>> biggest(3)
3
>>> biggest(9)
9
>>> biggest(5)
9。
