python基本数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型：Number（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Set（集合）、Dictionary（字典）

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）。

Number（数字） 数字类型

Python3 有3中数值类型：整型int、浮点型float、复数complex。
其中，python3的整型没有限制大小，可以当作Long类型使用，且布尔bool是整型的子类型

int	float	complex
10	0.0	3.14j
2147483600	15.20	45.j
-123	-233.33	0.87e-36j
-0x260(0x表示是十六进制数)	32e100	3e+6J
0o37(0o表示是八进制)	70…2E-2
	90.	-.23+0j
	3.2e+18	.876j

>>> a, b, c = 23, 45.823, 2147483600
>>> print(type(a), type(b), type(c))
  

>>> d, e = True, False
>>> type(d)

>>> type(e)


>>> f = 5+2j
>>> type(f)


>>> print(a, b, c, d, e, f)
23 45.823 2147483600 True False (5+2j)

>>> num = 0xAF1
>>> num
2801
>>> num2 = 0o63
>>> num2
51

算数运算符

运算符	操作	例子（表达式=值）
+	加	2+3=5
-	减	7-2=5
*	乘	3*2=6
/	除	22/8=2.75
%	取模/取余数	22%8=6
//	整除/商数取整	22//8=2
**	指数	2**3=8

>>> 2 + 3
5
>>> 5-2
3
>>> 3 * 4
12
>>> 22 / 8
2.75
>>> 55 % 6
1
>>> 3**3
27
>>> 3**3 + 4
31
>>> 3 * (3+5)
24

在Python3 中，bool 是 int 的子类，True 和 False 可以和数字相加， True == 1、False == 0 会返回 True

>>> issubclass(bool, int)
True
>>> True == 1
True
>>> False == 0
True
>>> True + 3
4
>>> False + 3
3
>>> (3==3) +1
2

类型转换

方法	描述
int(x)	将x转换为整数
float(x)	将x转换为浮点数
complex(x[, y])	转为附属，实数部分为x，虚数部分为y，y默认为0，结果为x+yj

>>> int(23.45)
23
>>> int("-3")
-3
>>> int(-4.777)
-4
>>> int("0x22")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '0x22'
>>> int("23.45")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '23.45'

>>> float(2)
2.0
>>> float("5.785")
5.785
>>> num = float("-4.55")
>>> type(num)

>>> num
-4.55
>>> float("12e-1")
1.2
>>> float("23de")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: could not convert string to float: '23de'

>>> num = complex(3)
>>> num
(3+0j)
>>> type(num)

>>> complex(0, -4)
-4j

数学函数

函数	描述
abs(x)	内置函数，返回x的绝对值，返回的数值类型可能是整数值或浮点值（float或int类型））
fabs(x)	math库的，返回x的绝对值，返回浮点值（float类型））
ceil(x)	返回数字的上入整数
floor(x)	返回数字的下舍整数
max(x1, x2, …)	返回给定参数中的最大值
min(x1, x2, …)	返回给定参数中的最小值
pow(x, y)	相当于x**y
round(x [,n])	返回浮点数x的四舍五入的值，n指定了小数点的位数（该函数近似于四舍五入，但实际上是保留值将保留到离上一位更近的一端）

>>> abs(-2.3)
2.3
>>> abs(-20)
20
>>> abs(17)
17

>>> import math
>>> math.fabs(-3.5)
3.5
>>> math.fabs(34)
34.0

>>> math.ceil(4.3)
5
>>> math.floor(4.3)
4

>>> max(34, -52, 89.3, 73.5)
89.3
>>> min(34, -52, 89.3, 73.5)
-52

>>> pow(4, 5)
1024

>>> round(3.49, 1)
3.5
>>> round(3.49)
3
# 机器是按照一串0和1来表达数值的，有些浮点数如果用0和1表示是无限位数的（即无限接近，是≈不是=），但机器保存数值的空间是有限制的，所以不是不限位的，机器是截断储存，有精度差。2.675被截断保存后，机器中实际存储的值更接近2.67而不是2.68，所以返回结果是2.67
>>> round(2.675, 2)
2.67

>>> math.sqrt(64)
8.0

数学常量

常量	描述
pi	圆周率，一般以π来表示
e	自然常数

>>> import math
>>> print(math.pi)
3.141592653589793
>>> print(type(math.pi))

>>> print(math.e)
2.718281828459045

运算符

对于数值类型和一些数据类型，还有其他运算符，具体可查看该博客：python运算符

String（字符串）

1、使用英文双引号或英文单引号括起来的内容，被定义为字符串
2、如果有多行内容，除了使用换行符之外，还可以使用"““xxx””"来定义

>>> str1 = 'hello, world'
>>> str2 = "hello,双引号"
>>> str3 = """人生苦短，我用python!
... 毕业了
... 金三银四"""
>>> str3
'人生苦短，我用python!n毕业了n金三银四'
>>> print(str3)
人生苦短，我用python!
毕业了
金三银四

字符串索引

python字符串正索引从0开始表示首个字符，负索引从-1开始表示字符串末尾的字符

可以通过索引的方式获取字符串中指定位置的值

>>> str1 = 'hello,world!'
>>> str1[1]
'e'
>>> str1[-3]
'l'

注意：索引的方式同样适用于List（列表）、Tuple（元组），只是获取到的对象不一样，字符串是某个字符，列表和元组是某个元素

切片

使用格式：变量名[begin, end, step]
begin：开始位置，默认为0
end：结束位置，默认为变量长度
step：步长，即间隔多少进行获取，默认为1
python一般采用的是前闭后开的策略，即前面的参数是被包含进去的，后面的参数是不被包含进去的，比如begin被包含进去，end是不被算进去

>>> str1 = 'hello,world!'
>>> str1[::]
'hello,world!'
>>> str1[3:8]
'lo,wo'
>>> str1[3:10:2]
'l,ol'
>>> str1[-1:-5]
''
>>> str1[-5:-1]
'orld'
>>> str1[-1:-5:-1]
'!dlr'

注意：切片的方式同样适用于List（列表）、Tuple（元组），只是获取到的对象不一样，字符串是获取到新的字符串，列表、元组是获取到新的列表、元组

转义字符和原生字符串定义r

1.在某个情况下，我们需要在字符串里包含"、'、、换行等操作，但是"、'是用来定义字符串的，所以可以使用转义字符将其设置成单纯的"或’而不会被python解释
2.如果想忽略掉字符串中所有特殊字符，可以使用r修饰字符串，r表示字符串中的内容只是单纯的字符，不需要被python解释

>>> str1 = 'I'm a studetn!'
>>> print(str1)
I'm a studetn!

>>> path = "C:\py310\Lib"
>>> print(path)
C:py310Lib

>>> say = r'我们是使用表示转义字符，用""表示是字符串'
>>> print(say)
我们是使用表示转义字符，用""表示是字符串

>>> str1 = 'I'm a studetn!nAnd you?'
>>> print(str1)
I'm a studetn!
And you?

字符串常用操作 拼接

>>> str1 = "hello,"
>>> str2 = "world!"
>>> print(str1 + str2)
hello,world!

in 和 not in

操作符	描述
in	如果字符串被包含，则返回True，否则返回False
not in	如果字符串不被包含，则返回True，否则返回False

>>> str1 = "hello,world!"
>>> "ello" in str1
True
>>> "Ello" in str1
False
>>> "ello" not in str1
False
>>> "Ello" not in str1
True

f-string

从python3.6引入的，以f修饰的字符串，字符串如果包含{xxx}，就会以对应的变量的值进行替换
格式；str1 = f"xxx{已定义的变量名}xxx"

>>> length = 6
>>> width = 3
>>> result = f"长方形长{length}cm，宽{width}cm，周长是{2*(length+width)}cm"
>>> print(result)
长方形长6cm，宽3cm，周长是18cm

编码encode

使用格式：str.encode(encoding=‘UTF-8’,errors=‘strict’)
encoding – 要使用的编码，默认编码为 ‘utf-8’，常用类型有：utf-8,gb2312,cp936,gbk等
errors – 设置不同错误的处理方案。默认为 ‘strict’,意为编码错误引起一个UnicodeError。 其他可能得值有 ‘ignore’, ‘replace’, ‘xmlcharrefreplace’, ‘backslashreplace’ 以及通过 codecs.register_error() 注册的任何值。

>>> str1 = "人生苦短，我用python"
>>> print(str1)
人生苦短，我用python
>>> print(str1.encode(encoding="utf8"))
b'xe4xbaxbaxe7x94x9fxe8x8bxa6xe7x9fxadxefxbcx8cxe6x88x91xe7x94xa8python'
>>> print(str1.encode(encoding="gb2312"))
b'xc8xcbxc9xfaxbfxe0xb6xccxa3xacxcexd2xd3xc3python'

是否包含

方法	描述
find(str, beg=0, end=len(string))	返回指定范围包含str字符串开始的位置，如果没有找到，则返回-1。如果想从末尾开始找，可以使用rfind()
index(str, beg=0, end=len(string))	与find方法类似，区别是如果没有找到，则返回报错。如果想从末尾开始找，可以使用rindex()
isdigit()	字符串如果是纯数字则返回True，否则为False
isspace()	如果字符串是纯空格，则返回True，否则为False

>>> str1 = "人生苦短，我用python"

# find()和index()
>>> str1.find("用py",2)
6
>>> str1.find("Python")
-1
>>> str1.index("py", 2, 10)
7
>>> str1.index("Py")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: substring not found

# isdigit()的使用
>>> num = "34465"
>>> num.isdigit()
True
>>> num = "344.65"
>>> num.isdigit()
False

# isspace()的使用
>>> str1 = "     "
>>> str1.isspace()
True
>>> str1 = "    t  "
>>> str1.isspace()
True
>>> str1 = "    n  "
>>> str1.isspace()
True
>>> str1 = "   1  "
>>> str1.isspace()
False

split

使用格式：str1.split(str2=“”, num=str1.count(str))
str1表示是要被分割的字符串，str2是分割符，num表示分割次数
注意：字符串是不可变数据，所以并不是对str1指向的字符串进行分割，是返回新的字符串列表数据

>>> str1 = "I feel cool,it is amazing!"
>>> split_list1 = str1.split(" ")
>>> print(split_list1)
['I', 'feel', 'cool,it', 'is', 'amazing!']
>>> print(type(split_list1))


>>> split_list2 = str1.split("i", 2)
>>> print(split_list2)
['I feel cool,', 't ', 's amazing!']

大小写

方法	描述
upper()	将字符串中的字母全都大写
lower()	将字符串中的字母全都小写

>>> str1 = "Happy new year!"
>>> print(str1.upper())
HAPPY NEW YEAR!
>>> print(str1.lower())
happy new year!

format()

format()可以格式化字符串内容，format()中可以传入多个参数，字符串使用format中的参数时，以{下标}读取format中指定位置（从0开始）的参数值，对字符串内容进行填充，如果不填下标，默认按照顺序读取

>>> name1 = "俄国"
>>> name2 = "乌克兰"
# 不设置指定位置，按默认顺序
>>> str1 = "{}和{}的战争，{}的优势比较大".format(name1, name2, name1)
>>> print(str1)
俄国和乌克兰的战争，俄国的优势比较大

# 设置指定位置
>>> str2 = "{0}和{1}的战争，{0}的优势比较大".format(name1, name2)
>>> print(str2)
俄国和乌克兰的战争，俄国的优势比较大

# 通过名称传递变量
>>> str3 = "{country1}和{country2}的战争，{country1}的优势比较大".format(country1=name1, country2=name2)
>>> str3
'俄国和乌克兰的战争，俄国的优势比较大'

len()

len(str)：返回字符串长度。默认情况下， len() 不区分英文、数字、汉字等字符，每个字符长度为1
如果想获取字符串的字节数，可以配合encode()来进行使用

>>> str1 = "人生苦短，我用python"
>>> len(str1)
13
>>> len(str1.encode())
27
>>> len(str1.encode("GBK"))
20

join()

格式：str.join(seq)
描述：将字符串序列seq以str为连接符进行连接，返回一个连接后的字符串
str：连接符
seq：字符串序列，可以时列表、元组等序列的数据类型。注意：列表或元组的元素必须是字符串类型

# 列表或元组的元素必须是字符串类型
>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> ",".join(scores)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: sequence item 1: expected str instance, int found

>>> list1 = ["we", "learn", "python"]
>>> " ".join(list1)
'we learn python'

>>> file_name = ["姓名", "所在部门", "绩效综合考评表.xlsx"]
>>> "_*".join(file_name)
'姓名_*所在部门_*绩效综合考评表.xlsx'

replace()

格式：str.replace(old, new [, max])
把 将字符串中的 old 替换成 new,如果 max 指定，则替换不超过 max 次。

>>> content = "hurry up! hurry up, or we will be late"
>>> new_content = content.replace("hurry", "get")
>>> new_content
'get up! get up, or we will be late'
>>> content
'hurry up! hurry up, or we will be late'

strip()

去掉开头和末尾的空格（中间的空格不处理）

方法	描述
lstrip()	将字符串前面的空格去掉，返回新的字符串
rstrip()	将字符串末尾的空格去掉，返回新的字符串
strip()	将字符串前面和末尾的空格去掉，返回新的字符串，相当于执行了lstrip()和rstrip()

>>> str1 = "   t月有阴晴   圆缺t     "

>>> l_str1 = str1.lstrip()
>>> l_str1
'月有阴晴   圆缺t     '

>>> r_str1 = str1.rstrip()
>>> r_str1
'   t月有阴晴   圆缺'

>>> a_str1 = str1.strip()
>>> a_str1
'月有阴晴   圆缺'

List（列表）

列表是经常被用到的数据类型，其元素可以是数字，字符串、列表、元组、元素等或自定义类对象，列表是以[] 定义、用英文逗号分隔开的元素的集合，元素可以是重复的。

索引

列表的索引与字符串类似，字符串是字符组成，而列表的索引是元素

>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> scores[0]
'wen'
>>> scores[-1]
[87, 65, 23]
>>> scores[1]
27
>>> scores[-1][1]
65

切片

列表的切片与字符串一致，可以去看字符串的切片，这里就不重复了

>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> scores[1:3]
[27, '女']
>>> scores[-1::-1]
[[87, 65, 23], '女', 27, 'wen']

in 和 not in

判断某个值是否与列表的某个元素一致。使用in时，一致则返回True，否则返回False（注意：是列表的某个元素，不是元素中的包含关系），使用not in 时，一致返回False，没有一致的元素则返回True

>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> "wen" in scores
True
>>> "we" in scores
False
>>> "we" not in scores
True

len()

返回列表元素数量

>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> len(scores)
4
>>> len(scores[-1])
3
>>> len(scores[0])
3

操作符+和*

操作符	描述
+	将列表连接，返回新的列表
*	将列表重复指定次数，返回新的列表

>>> scores = ["wen", 27, "女", [87, 65, 23]]
>>> conten = ["语文：偏科严重", "数学：优秀！", "英语：希望继续努力"]

>>> print(scores + conten)
['wen', 27, '女', [87, 65, 23], '语文：偏科严重', '数学：优秀！', '英语：希望继续努力']

>>> print(scores * 3)
['wen', 27, '女', [87, 65, 23], 'wen', 27, '女', [87, 65, 23], 'wen', 27, '女', [87, 65, 23]]

添加元素

方法	描述
append(obj)	追加元素到列表中，即在列表末尾增加一个指定元素
extend(iterable)	追加多个元素到列表中，即在列表末尾增加多个元素，iterable是序列，表示要添加的元素序列
insert(index, obj)	在列表指定位置插入元素（指定位置及之后的元素都向后移动一个下标）

>>> scores = [67, 39, 87, 93, 74, 65]
>>> scores
[67, 39, 87, 93, 74, 65]

>>> scores.append(80.5)
>>> scores
[67, 39, 87, 93, 74, 65, 80.5]

>>> scores.append([57, 44])
>>> scores
[67, 39, 87, 93, 74, 65, 80.5, [57, 44]]

>>> scores.extend([59, 48])
>>> scores
[67, 39, 87, 93, 74, 65, 80.5, [57, 44], 59, 48]

>>> scores.insert(3, "wen")
>>> scores
[67, 39, 87, 'wen', 93, 74, 65, 80.5, [57, 44], 59, 48]

删除元素

方法	描述
pop(index)	删除并返回列表中指定索引的元素，index默认为-1，即最后一个元素
remove()	删除第一个与指定值匹配一致的元素（不会返回相关值）
del	删除列表元素或整个列表
clear()	删除列表中所有元素，即成功后，列表是个空列表

>>> list1 = [23, 45, 58, 83, 45, 67, 59, 90, 100, 46]
>>> value1 = list1.pop()
>>> value1
46
>>> list1
[23, 45, 58, 83, 45, 67, 59, 90, 100]
>>> value2 = list1.pop(5)
>>> value2
67
>>> list1
[23, 45, 58, 83, 45, 59, 90, 100]

>>> value3 = list1.remove(45)
>>> value3
>>> list1
[23, 58, 83, 45, 59, 90, 100]

>>> del list1[2]
>>> list1
[23, 58, 45, 59, 90, 100]

>>> list1.clear()
>>> list1
[]

>>> del list1
>>> list1
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'list1' is not defined. Did you mean: 'list'?

修改元素

直接指定下标修改元素（注意：通过切片赋值时，赋值的列表个数必须与切片查询出来的元素个数保持一致！）

>>> list1 = [23, 45, 58, 83, 45, 67, 59, 90, 100, 46]

# 单个下标赋值
>>> list1[-2] = "99"
>>> list1
[23, 45, 58, 83, 45, 67, 59, 90, '99', 46]

# 切片赋值
>>> list1[::2]
[23, 58, 45, 59, '99']
>>> list1[::2] = [233, 588, 455, 599, 999]
>>> list1
[233, 45, 588, 83, 455, 67, 599, 90, 999, 46]

# 赋值个数与切片查询数量不一致时，报错
>>> list1[::2] = [23, 548, 45, 59]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: attempt to assign sequence of size 4 to extended slice of size 5

>>> list1[::2] = [23, 548, 45, 59, 1, 1]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: attempt to assign sequence of size 6 to extended slice of size 5

>>> list1
[233, 45, 588, 83, 455, 67, 599, 90, 999, 46]

查询元素

方法	描述
index(obj)	从列表中找出与指定值第一个匹配项的索引位置
count(obj)	统计某个元素在列表中出现的次数

>>> list1 = [34, 45, 29, 68, 91, 77, 29, 37, 29, 77]
>>> list1.index(29)
2

>>> list1.count(29)
3
>>> list1.count(77)
2

排序sort和反转reverse

格式：list.sort(key=None, reverse=False)
key – 指定带有一个参数的函数，用于从列表中的元素提取比较键
reverse – 排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。

>>> list1
[34, 45, 29, 68, 91, 77, 29, 37, 29, 77]

# sort()默认升序排序
>>> list1.sort()
>>> list1
[29, 29, 29, 34, 37, 45, 68, 77, 77, 91]
# sort()设置降序排序
>>> list1.sort(reverse=True)
>>> list1
[91, 77, 77, 68, 45, 37, 34, 29, 29, 29]

# reverse()反转元素
>>> list1.reverse()
>>> list1
[29, 29, 29, 34, 37, 45, 68, 77, 77, 91]

sort其他用法：

# 按照总分成绩降序排名
list1 = [[97, 54, 93], [59, 78, 83], [44, 64, 97], [83, 79, 73]]

def sum_scores(scores):
    return scores[0] + scores[1] + scores[2]

list1.sort(key=sum_scores, reverse=True)

print(list1)

运行结果：
[[97, 54, 93], [83, 79, 73], [59, 78, 83], [44, 64, 97]]

list()

根据元组、字符串等序列转成并列表（不会修改原有的序列）

>>> tup1 = (34, 79, 28)
>>> list_from_tup = list(tup1)
>>> list_from_tup
[34, 79, 28]
>>> tup1
(34, 79, 28)

>>> str1 = "we make it!"
>>> str_list = list(str1)
>>> str_list
['w', 'e', ' ', 'm', 'a', 'k', 'e', ' ', 'i', 't', '!']

Tuple（元组）

Python 的元组与列表类似，但元组的元素不能修改（列表可以）。
元组使用小括号 ( )来定义，元素间使用英文逗号隔开
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 ，否则括号会被当作运算符使用。

# 空元组
>>> t1 = ()
>>> type(t1)


# 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 ，否则括号会被当作运算符使用。
>>> t1 = ("23")
>>> type(t1)


>>> t1 = ("23",)
>>> type(t1)


>>> tup = 1, 2, 3
>>> tup
(1, 2, 3)
>>> a, b, c = tup
>>> print(a, b, c)
1 2 3

切片

元组的切片与列表一致，只是不能根据切片来修改元素

>>> tuple1 = (23, 56, 93, 75, 66)
>>> tuple1[1]
56
>>> tuple1[-1]
66

>>> tuple1[1:3]
(56, 93)
>>> tuple1[1::-1]
(56, 23)

len()

len()可以计算出元组的元素个数

>>> tuple1 = (23, 56, 93, 75, 66)
>>> len(tuple1)
5

in 和 not in

逻辑与列表的使用逻辑一致，若内容与元组的某个元素一致，in则返回True，无一致的则返回False，not in 与in相反

>>> t1 = (23, "67", "53", 77)
>>> 77 in t1
True
>>> "5" in t1
False
>>> 77 not in t1
False
>>> "45" not in t1
True

操作符+和*

操作符	描述
+	将元组的元素合并成一个新的元组
*	将某个元组的内容重复多次，生成一个新的元组

# 合并元组成新元组
>>> t1 = (23, "67")
>>> t2 = ("53", 79)
>>> t3 = t1 + t2
>>> t3
(23, '67', '53', 79)

# 重复元组元素生成新的元组
>>> t4 = t1 * 3
>>> t4
(23, '67', 23, '67', 23, '67')

tuple()

tuple(iterable)：将可迭代系列转换为元组。

>>> l1 = [45, 26, "33"]
>>> t1 = tuple(l1)
>>> t1
(45, 26, '33')
>>> type(t1)


>>> t2 = tuple("python")
>>> t2
('p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')

index()和count()

方法	描述
index(obj)	从元组中找出与指定值第一个匹配项的索引位置，元组中无匹配的则报错，使用前最好跟in使用
count(obj)	统计某个元素在元组中出现的次数

>>> tup1 = ("wen", "hello", "world", 22, 67, [34, 67], "hello", 22, 67)
>>> tup1.index("hello")
1
>>> tup1.index(22)
3
>>> tup1.index(34)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple

>>> tup1.count("hello")
2
>>> tup1.count("Wen")
0

关于元组不可变

前面说过元组的元素是不可变的，这个不可变指的是内存中的内存，对于不可变的变量来说，其赋值后，变量所在地址存储的是变量的值，对于可变的变量来说，变量所在地址存储的是对象的内存地址，即不是对象的值，是“内存地址”，所以如果元组中的元素是某个对象时，会发现修改该对象的某个成员变量是可以的，因为修改对象的内容时，对象的内存地址未变，所以并没有修改到元组中元素的值（内存地址），具体的内容后面会更新

>>> list1 = [23, 56]
>>> id(list1)
1941230715072
>>> id(list1[0])
1941225341872
>>> id(list[1])
1941230964288

>>> t1 = (34, 555, list1, "hha")
# id(t1[2]) 可以看出，元组t1存放的是list1的内存地址（不是list1变量）
>>> id(t1[2])
1941230715072

# 修改list1的元素并没有修改变量的内存地址
# 即元组t1和列表list1的内存地址没有被改动，改动的只是地址指向的内容
>>> list1[0] = 96
>>> id(list1)
1941230715072
>>> id(list1[0])
1941225344208
>>> t1
(34, 555, [96, 56], 'hha')
>>> id(t1[2])
1941230715072

Set（集合）

集合（set）是一个无序的不重复元素序列。
使用大括号 { } 或者 set() 函数来创建集合，
如果想创建一个空集合必须用 set() （ { } 是用来创建一个空字典的）。
注意：集合只存储不可变的数据类型，如Number（数字）、字符串、元组等，而无法存储列表、字典、集合这些可变的数据类型

# 通过{}创建集合
>>> set1 = {"v1", "V2", 34, 34, "v2"}
>>> set1
{34, 'v1', 'v2', 'V2'}

# 通过set(value)创建集合，传入的value是类似列表的可迭代对象，或者是字符串
>>> set2 = set([23, "abc", "23", "abc"])
>>> set2
{'23', 'abc', 23}
>>> set3 = set("wen")
>>> set3
{'w', 'e', 'n'}
>>> set4 = set(23, 35)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: set expected at most 1 argument, got 2

# set的元素只能是不可变的数据类型
>>> set5 = {23, "45", (34, 78), 78, "45"}
>>> print(type(set5), set5)
 {'45', (34, 78), 78, 23}

>>> set6 = {23, [34, 67]}
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: unhashable type: 'list'

集合的操作符

操作符	描述
-	差集，即去掉集合中在另一个集合中也存在的元素
&	交集，取在两个集合中都存在的元素
|	并集，集合合并（并去重）后的全部元素
^	对称差集，即集合去掉在两个集合中都存在的元素后合并的元素，即集合A|集合B - A&B

>>> a = {11, 22, 33}
>>> b = {33, 44, 55}
>
>>> a-b
{11, 22}
>>> b-a
{44, 55}

>>> a&b
{33}

>>> a|b
{33, 22, 55, 11, 44}

>>> a^b
{11, 44, 22, 55}

集合也有类似的方法来实现集合的操作

方法	描述
set1.difference(set2)	返回集合的差集，即返回的集合元素包含在set1中，但不包含在set2中
set1.intersection(set2, set3 … setn)	返回两个或更多集合中都包含的元素，即多个集合的交集
set1.union(set2, set3…, setn)	返回两个或多个集合的并集，即包含了所有集合的元素（元素不重复）
set1.symmetric_difference_update(set2)	类似于对称差集，即执行了^（直接对set1生效，只有1个参数，返回None）

>>> set1 = {11, 22, 33}
>>> set2 = {33, 44, 55}
>>> set3 = {33, 22, 44, 66, 77}

# difference()
>>> set4 = set1.difference(set2, set3)
>>> set4
{11}

# intersection()
>>> set5 = set2.intersection(set1, set3)
>>> set5
{33}
>>> set6 = set3.intersection(set2)
>>> set6
{33, 44}

# union()
>>> set7 = set1.union(set2, set3)
>>> set7
{33, 66, 11, 44, 77, 22, 55}

# symmetric_difference_update()
# 多个参数时报错
>>> set8 = set1.symmetric_difference_update(set2, set3)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: set.symmetric_difference_update() takes exactly one argument (2 given)
# 只能传入一个参数，直接对原集合进行操作，不会返回内容，即返回None
>>> set8 = set1.symmetric_difference_update(set2)
>>> set8
>>> set1
{11, 44, 22, 55}

添加元素

函数	描述
s.add(x)	将元素添加到集合s中，若元素在集合s中已存在，则不进行任何操作
s.update(x)	批量添加可迭代对象（iterable）x中的所有元素到集合s中，参数x可以是列表、元组、字典等

>>> set1 = set([12, 34, 76, 45])
>>> set1
{34, 12, 45, 76}
>>> set1.add("wen")
>>> set1
{34, 12, 45, 76, 'wen'}
>>> set1.add(45)
>>> set1
{34, 12, 45, 76, 'wen'}

# update(x)中的参数x如果是多个，可以用逗号分隔开
>>> set1.update("wfef")
>>> set1
{34, 'f', 12, 45, 76, 'e', 'w', 'wen'}
>>> set1.update([12, 44])
>>> set1
{34, 'f', 12, 45, 76, 'e', 44, 'w', 'wen'}
>>>
>>> set1.update((56, 76), ('add', 'wen1'))
>>> set1
{34, 'f', 'add', 12, 45, 76, 'e', 44, 'w', 56, 'wen', 'wen1'}

移除元素

函数	描述
s.remove(x)	将元素x从集合s中移除，若元素在集合s中不存在，则报错，可以配合in使用
s.discard(x)	将元素x从集合s中移除，若元素在集合s中不存在也不会报错
s.pop()	随机删除集合中的一个元素，并返回元素
s.clear()	清空集合s，结果是s变成了空集合

>>> set1
{'+', 'add', '+=', 'extend', 'sum', 'attend'}
# remove()
>>> set1.remove("+=")
>>> set1
{'+', 'add', 'extend', 'sum', 'attend'}

>>> set1.remove("+=")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
KeyError: '+='
# discard()
>>> set1.discard("+")
>>> set1
{'add', 'extend', 'sum', 'attend'}
>>> set1.discard("+")
>>> set1
{'add', 'extend', 'sum', 'attend'}

# pop()
>>> set1.pop()
'add'
>>> set1.pop()
'extend'
>>> set1
{'sum', 'attend'}

# clear()
>>> set1.clear()
>>> print(type(set1), len(set1), set1)
 0 set()

计算元素个数len()

语法：len(s)：s为集合

>>> set1 = set()
>>> len(set1)
0

>>> set2 = {45, 23, 35, "wen"}
>>> len(set2)
4

in 和 not in

使用方法与列表的一致

操作符	描述
in	如果元素在集合中存在则返回True，否则返回False
not in	如果元素在集合中不存在，则返回True，否则返回False

>>> set2
{'wen', 35, 45, 23}
>>> 35 in set2
True
>>> "we" in set2
False
>>> "we" not in set2
True
>>> "wen" not in set2
False

子集判断

操作符	描述
set1.issubset(set2)	判断set1是否为set2的子集，为set2的子集时返回True，否则返回False
set1…issuperset(set2)	判断set2是否为set1的子集，如果set2是set1的子集，返回True，否则返回False

# 判断是否时某个集合的子集
>>> set1
{'wen', 45}
>>> set1.issubset({'wen', 35, 45, 23})
True
>>> set1.issubset({'Wen', 35, 45, 23})
False

# 判断是否为某个集合的父集
>>> {'wen', 35, 45, 23}.issuperset(set1)
True
>>> {'Wen', 35, 45, 23}.issuperset(set1)
False

Dictionary（字典）

字典是python中经常用到的数据类型。字典以键值对（key: value）的方式存储对象

字典定义格式：{key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3 }
1、键(key)和值(value)之间以英文冒号:连接，每个键值对之间使用英文逗号,分割，整个字典在{}中
2、键(key)在字典中必须是唯一的，且键是不可变的数据类型，如字符串、数字、元组。如果创建时键被赋值多次，最后一个值会被记住
3、值(value)可以是任意对象，比如None、数值、字符串、字典等

# 空字典
>>> empt_dict = dict()
>>> print(len(empt_dict), type(empt_dict))
0 
>>> ed = {}
>>> print(len(ed), type(ed))
0 

# 字典定义
>>> d1 = {"eng_name": "csdn", "chn_name": "博客", "age": 34, "scores": {"english": 78, "math": 97, "chinese": 88}, 123: "rt"}
>>> d1
{'eng_name': 'csdn', 'chn_name': '博客', 'age': 34, 'scores': {'english': 78, 'math': 97, 'chinese': 88}, 123: 'rt'}
# 如果创建时键被赋值多次，最后一个值会被记住
>>> d2 = {"k1": "v1", "k2": "v2", "k1": "v2"}
>>> d2
{'k1': 'v2', 'k2': 'v2'}
# dict()定义字典
>>> d3 = dict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
>>> d3
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

查询和遍历

使用格式	描述
dict[key]	根据键名获取对应的值，如果键不在字典中，则会报错(KeyError)
dict.get(key, default=None)	返回指定键的值，如果键不在字典中返回 default 设置的默认值
dict.items()	返回动态的键值对视图对象（视图对象不是列表，可用list()转为列表，字典的视图对象都是只读的，不可修改）
dict.keys()	返回动态的键视图对象
dict.values()	返回动态的值视图对象
dict.setdefault(key, default=None)	如果key在字典中存在，则返回字典中的值，如果key不在字典中，则给字典添加键值对(键为key，值为default的值)

注：“动态的”指随着原对象的变更而变更

>>> dt = {"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"}
>>> dt["k2"]
'v2'
>>> dt["k4"]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
KeyError: 'k4'

# get()
>>> dt.get("k3", 23)
'v3'
>>> dt.get("k4")
>>> dt.get("k4", 56)
56

# items()
>>> res = dt.items()
>>> print(type(res), res)
 dict_items([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')])
>>> keys = dt.keys()
>>> keys
dict_keys(['k1', 'k2', 'k3'])
>>> values = dt.values()
>>> values
dict_values(['v1', 'v2', 'v3'])
# 通过for循环遍历字典并进行修改
>>> for k, v in dt.items():
...     dt[k] = str(v) + "_end"
...
>>> dt
{'k1': 'v1_end', 'k2': 'v2_end', 'k3': 'v3_end'}
# items()、keys()、values()获取的是字典的动态视图，即字典更新，相关内容也随着更新
>>> res
dict_items([('k1', 'v1_end'), ('k2', 'v2_end'), ('k3', 'v3_end')])
>>> keys
dict_keys(['k1', 'k2', 'k3'])
>>> values
dict_values(['v1_end', 'v2_end', 'v3_end'])

# 对于嵌套字典，查询方式也是嵌套思路来
>>> dt = {'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47]}
>>> dt['k2']
{'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}
>>> dt['k2']['k23']
'v23'
>>> dt['k3'][1]
56

# setdefault()
# 如果key在字典中存在，则返回字典中的值
>>> dt = {'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47]}
>>> dt.setdefault('k1')
'v1'
>>> dt.setdefault('k1', 44)
'v1'
# setdefault()默认赋值为None
>>> dt.setdefault('k4')
>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47], 'k4': None}
>>> dt.setdefault('k5', 54)
54
>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47], 'k4': None, 'k5': 54}

修改字典

使用格式	描述
dict[key] = new_value	如果键在字典中，修改对应键名的值；如果键不在字典中，则添加键值对
dict.setdefault(key, default=None)	如果key在字典中存在，则返回字典中的值，如果key不在字典中，则给字典添加键值对(键为key，值为default的值)，具体参考例子可以在当前的字典下的【查询和遍历】中查看
dict.update(dict2)	将字典dict2的键值对更新到dict里（dict里已有的键则更新值，没有的键则添加键值对），返回None

>>> dt = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
# 键存在时，修改键对应的值
>>> dt['k2'] = 45
>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': 45, 'k3': 'v3'}
# 键不存在时，添加键值对
>>> dt['k4'] = 'you'
>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': 45, 'k3': 'v3', 'k4': 'you'}

# update()
>>> dt2 = {'k3': 56, 'k5': [45, 44]}
>>> dt.update(dt2)
>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': 45, 'k3': 56, 'k4': 'you', 'k5': [45, 44]}
# update只更新当前字典的键值对，不更新嵌套的字典，对于当前字典来说，嵌套字典只是某个键的值value，并不是键key，update()是根据当前字典的键key去更新的，不是根据值去更新的
>>> dt3 = {'k1': {'k3': 'when', 'k6': 'xxx'}, 'k3': 'how'}
>>> dt3.update(dt2)
>>> dt3
{'k1': {'k3': 'when', 'k6': 'xxx'}, 'k3': 56, 'k5': [45, 44]}

删除字典内容

使用格式	描述
del dict[key]	删除字典dict里的某个key的键值对
del dict	删除字典dict
dict.clear()	清空字典dict（dict最后为空字典）
dict.pop(key[, default=None])	删除字典dict中的键为key的键值对，并返回被删除的键的值。若键不存在，则直接返回默认值default
dict.popitem()	删除并返回字典dict中最后一对键值，若字典已为空字典，返回异常NameError

>>> dt3
{'k1': {'k3': 'when', 'k6': 'xxx'}, 'k3': 56, 'k5': [45, 44]}

>>> del dt3['k1']['k3']
>>> dt3
{'k1': {'k6': 'xxx'}, 'k3': 56, 'k5': [45, 44]}
# pop()
>>> dt3.pop('k5', 'root')
[45, 44]
>>> dt3
{'k1': {'k6': 'xxx'}, 'k3': 56}
>>> dt3.pop('k5', 'root')
'root'
>>> dt3
{'k1': {'k6': 'xxx'}, 'k3': 56}
# popitem()
>>> dt3.popitem()
('k3', 56)
>>> dt3
{'k1': {'k6': 'xxx'}}
# clear()
>>> dt3.clear()
>>> print(type(dt3),len(dt3), dt3)
 0 {}
# 空字典时，popitem()报错
>>> dt3.popitem()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'
# del删除字典
>>> del dt3
>>> dt3
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'dt3' is not defined. Did you mean: 'dt'?

复制或创建字典

使用格式	描述
dict.copy()	返回字典dict的浅拷贝
copy.deepcopy(dict)	返回字典dict的深拷贝
dict.fromkeys(seq[, value=None])	以序列seq为键创建字典，键的值默认为value
关于深拷贝和浅拷贝，请看当前页面的【其他内容】的【浅拷贝和深拷贝】章节，这里不进行赘述了

>>> score_seq = ('Englis', 'Chinese', 'Math', 'Music', 'Sport')

>>> dict.fromkeys(score_seq)
{'Englis': None, 'Chinese': None, 'Math': None, 'Music': None, 'Sport': None}

>>> dict.fromkeys(score_seq, 0)
{'Englis': 0, 'Chinese': 0, 'Math': 0, 'Music': 0, 'Sport': 0}

字典个数len()

计算字典元素个数，即键的总数（不包含嵌套的对象）

>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47]}
>>> len(dt)
3

转成字符串str()

将字典对象dict转换成字符串

>>> dt
{'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47]}
>>> type(dt)

>>> str_dt = str(dt)
>>> print(type(str_dt), str_dt)
 {'k1': 'v1', 'k2': {'k22': 'v22', 'k23': 'v23'}, 'k3': [23, 56, 47]}

in 和 not in

使用格式	描述
key in dict	判断字典是否存在键为key，存在返回True，不存在则返回False
key not in dict	判断字典是否不存在键为key，不存在返回True，存在则返回False
一般情况下，如果是需要遍历字典，in和not in是配合函数keys()、values()、items()使用的

>>> dt
{'k1': {'k6': 'xxx'}, 'k3': 56, 'k5': [45, 44]}
>>> 'k6' in dt
False
>>> 'k1' in dt
True

>>> 'k6' not in dt
True
>>> 'k1' not in dt
False

>>> for key, value in dt.items():
...     print(str(key),  " = ", str(value))
...
k1  =  {'k6': 'xxx'}
k3  =  56
k5  =  [45, 44]

其他内容 删除变量del

在python3中，所有的基本数据类型均有相关的类，当我们给某个变量赋值时，实际上创建了该种数据类型的实例（从type方法可以看出来，均为类calss），可以使用del删除变量

# 当你指定一个值时，相应对象就会被创建
>>> var1 = [1, 3]
>>> a = 23
>>> print(type(var1), type(a))
 
>>> print(var1, a)
[1, 3] 23

# 使用del方法删除变量后，访问变量就会报错
>>> del var1, a
>>> var1
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'var1' is not defined. Did you mean: 'vars'?

>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'a' is not defined

推导式

推导式一般是针对列表、集合等迭代对象，有所称是：列表推导式、集合推导式等

列表推导式语法：[x for x in iterable if x …] 或 [fun(x) for x in iterable if x …]
集合推导式语法：{x for x in iterable if x …} 或 {fun(x) for x in iterable if x …}
字典推导式语法：{k: v for k, v in iterable if …} 或{fun(k, v) for k, v in iterable if …} （fun(k, v)必须只有2个返回值）

>>> list_1 = [ele for ele in range(0, 14) if ele % 2 == 0]
>>> print(list_1)
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12]

# 列表推导式
>>> list_str1 = ["hello", "world", "wen", "goodbye", "morning", "nice"]
>>> list_str2 = [ele for ele in list_str1 if len(ele)<6]
>>> list_str2
['hello', 'world', 'wen', 'nice']

>>> import math
>>> list_str3 = [math.pow(len(ele), 3) for ele in list_str1 if len(ele)<6]
>>> list_str3
[125.0, 125.0, 27.0, 64.0]

# 集合推导式
>>> set1 = {x for x in "yesterday" if x in "today is friday"}
>>> set1
{'y', 'd', 's', 't', 'a', 'r'}

# 字典推导式
>>> dt = {k: v for k, v in [("name", "Harry Potter"), ("age", 17)]}
>>> dt
{'name': 'Harry Potter', 'age': 17}
>>> dt = {k: v for k, v in[("English", 84), ("Chinese", 89), ("math", 66), ("other", 55)] if v <= 80}
>>> dt
{'math': 66, 'other': 55}

浅拷贝和深拷贝

python提供了列表、字典、集合等数据类型的浅拷贝和深拷贝方法。

函数	描述
iterable.copy()	返回可迭代对象iterable的浅拷贝数据
copy.deepcopy(iterable)	返回可迭代对象iterable的深拷贝数据

如果从相对简单的角度来理解的话，浅拷贝和深拷贝是针对嵌套对象的区别，对原数据的嵌套对象的修改，浅拷贝对应的嵌套对象会同步影响，深拷贝就不会受影响。
从存储的角度来理解，浅拷贝就是增加了指针指向值的存储地址，并没有对值开辟新的内存空间进行存储，深拷贝则是开辟新的内存空间去存储并指针指向新的内存地址。

浅拷贝说明

>>> dt = {'k1': 23, 'k2': [1, 45]}
>>> dt_c = dt.copy()

>>> dt['k1'] = 55
>>> dt
{'k1': 55, 'k2': [1, 45]}
>>> dt_c
{'k1': 23, 'k2': [1, 45]}

>>> dt['k2'][0] = "one"
>>> dt
{'k1': 55, 'k2': ['one', 45]}
>>> dt_c
{'k1': 23, 'k2': ['one', 45]}

程序说明：
在申明dt时，会根据数据开辟存储空间，从图中可以看出，23是int对象的内容，[1, 45]是list对象的内容

copy()方法只是增加了指向对象的指针，并没有分配新的空间去存储对象内容

dt[‘k1’]赋值为55时，系统创建了一个int对象（数值类型是不可变的数据类型，所以原数据不动，重新创建，而不是修改），对象内容为55，并将dt[‘k1’]指向这个新创建的int对象

dt[‘k2’][0]被重新赋值，这一操作只是新增了一个字符串对象，对象内容为"one"，并将list对象的list[0]指向这个字符串对象，并没有生成新的list对象

如果想dt和dt_c的list对象不会相互影响，就需要将2者指向不同的list对象，如下操作（不建议这样，不如直接使用深拷贝）：

>>> dt['k2'] = ['one', 45]
>>> dt
{'k1': 55, 'k2': ['one', 45]}
>>> dt_c
{'k1': 23, 'k2': ['one', 45]}
>>> dt['k2'][0] = 'two'
>>> dt
{'k1': 55, 'k2': ['two', 45]}
>>> dt_c
{'k1': 23, 'k2': ['one', 45]}

深拷贝说明
深拷贝直接将内容复制到另一个存储空间中，与原数据是分开的，所以原数据和深拷贝的数据是互不影响的

>>> dt = {'k1': 23, 'k2': [1, 45]}
>>> import copy
>>> dc = copy.deepcopy(dt)
>>> dt['k2'][0] = 'one'
>>> dt
{'k1': 23, 'k2': ['one', 45]}
>>> dc
{'k1': 23, 'k2': [1, 45]}