前言

上期把python中的基礎數據類型和內置數據類型做了羅列，示例代碼如下：

1)注釋。

# 第一種#"""第二種"""【實例】使用三重引號注釋以及廢除代碼# "以下幾行代碼的主要作用是創建菜單欄并在菜單欄添加子菜單"menu = AFXMenuPane(selfAFXMenuTitle(self,'主菜單', None, menu)AFXMenuCommand(self,menu,'子菜單一‘afxCreatePNGIcon(t"iconlicon1.PNG"),myForm1(self),AFXMode.ID_ACTIVATE)AFXMenuCommand(self，menu,'子菜單二，afxCreatePNGIcon(r"icon.icon2.PNG"),myForm2(self),AFXMode.ID_ACTIVATE) # 這是創建一個標志的語句。"""這樣就把多條語句注釋掉了subMenu= AFXMenuPane(self)AFXMenuCascade(self, menu.'子菜單三',None, subMenu)AFXMenuCommand(self, subMenu,'子項目1', None,self,AFXMode.ID_ACTIVATE)AFXMenuCommand(self,subMcnu.'子項目2', Nonc,self,AFXMode.ID_ACTIVATE)"""

2)內置數據類型

2.1)元組

#元組一經確定，不能在作修改，所以比較安全。tuple1 = ()tuplel1 = (1,2,3,4,4) #元組型數據( tuple）由一系列元素組成，且對每個元素的數據類型不做限制tuplel2 = (1,(2,3),4,4)

2.2) 列表常用操作

 創建一個列表l1 = []l2 = list()myList =[0,1,22,2,1,2,3,2，3,4,3,4,5]# 幾個常用函數l1.len() #查看列表長度l1.append() #增加元素于列表末尾myList.index(5) #返回某一元素在list 中首次出現的索引號myList.index(4) #當某一元素多次出現時,返回其首次出現時的索引號myList.inscrt(2,22) #在列表中指定位置插入元素myList.reverse() #對列表中的元素反序排列myList.sort() #對列表中元素進行排序

2.3) 字典常用操作(劃重點)

# 新建字典（方法之一）dict1=dict(AAA=5000,BBB=200,CCC=1200)#dictionaries型數據調用keys()、values()、items()函數v1= dictl.keys()#獲取字典的所有鍵值dict1.items() #獲取字典所有元素dict1.items([0])#獲取字典中某一元素dict1.itemsO[0][11]#獲取字典中某一元素的鍵或者值dict1.values() #獲取字典中的所有值del(dict1 ["AAA"]) #刪除字典中某一鍵值對dict1["DDD"]=999 #字典中添加新元素dict1.pop("cCC")#pop函數,返回某鍵對應的值,并在字典中刪除該鍵值對dict1.clear()#清空字典

1 數據類型轉換

先回憶一下之前的兩個表格。

 基礎數據類型

數據類型	表示
整型	Int
實型	Double, float
布爾型	Bool
字符串	str
其他數據類型	None等

內置數據類型

數據類型	表示	特點	安全性
列表	List	有序，可更改，可重復	低
元組	Tuple	有序不可更改，可重復	高
集	Set	無序，不可更改，無重復	高
字典	Dict	無序，可更改，無重復	中
其他

只能從低向高轉：列如int 轉float， 反過來會有精度損失。這就不過多提了，相信大家都有c語言基礎的。但python中的數據類型沒有c語言中那么嚴格，可以說是比較隨意的，因為python官方在背后默默承擔了你(用戶)隨意的代價。給你自由過了火.jpg。

1.2 常用數據類型轉換

(1）將字符串類型轉化為列表類型myString='noise'myList= list(myString)(2）將字符串類型轉化為元組類型myTuple = tuple(myString)(3)將元組轉化為列表mylist=list(myTuple)(4）將浮點型轉化為整型a=3.1415b=int(a)(5）將整型轉化為浮點型c=float(b)(6）將浮點型數據轉化為字符串c=3.0str(c)(7)返回ASCII 碼對應的字符print(chr(65))(8）把字符串或者數字轉化為復數a-complex("2+5j") #將字符串轉化為復數(9）將字符串或者數字轉化為長整型數據long("123") #將字符串轉化為長整型long(123) #將整數轉化為長整型long(123.5) #將浮點型數據轉化為長整型

通過這幾個案例，可以體會到python中的數據類型十分自由。雖然有十分的自由，但也伴隨著代價。還隱藏著很多自動類型轉換，轉著轉著 就不知道這個數到底是numpy型還是pandas型，還是tensor型，所以type()函數就排上用場了。

2 PYTHON中一些特殊的概念

2.1動態類型簡介

前面講述了Python中常用的數據類型，可以看出，在Python語言中使用變量時，都沒有聲明變量的存在以及類型，但變量還可以工作。這一點與靜態編譯語言CC++或Java有很大的區別。這就是Python語言的動態類型模型。

在Python語言中，數據類型是在運行過程中自動決定的，而不是通過代碼聲明。變量在賦值的時候才被創建，它可以引用任何類型的對象，變量和對象分別存儲在內存中的不同位置,兩者通過鏈接進行關聯。

A=5

Python將會執行3個不同的步驟去完成這個請求，這些步驟反映了Python語言中所有賦值的操作過程。

(1）創建一個新對象來代表數字5。

(2）創建一個變量a。

(3）將變量a與新對象a相關聯。

在Python中從變量到對象的鏈接稱作引用。也就是說，引用是一種關系，以內存中的指針形式實現。一旦變量被使用（也就是被引用)，Python自動跟隨這個變量到對象的鏈接。

2.2類型的歸屬

在Python語言中，類型屬于對象，不屬于變量，我們可以對一個變量進行多次賦值,且允許每次賦值的類型不同，例如:

#單變量多次賦值a=5#.將變量a與整型對象關聯a='five'#將變量a與字符串型對象關聯a=5.0#將變量a與浮點型對象關聯

上述代碼中，變量a一開始是整型，然后變成一個字符串，最后變成了浮點數。這一點，在C語言中是無法理解的。但是在Python中，理解起來就很簡單，因為變量名根本沒有類型。實際上Python的變量就是在特定的時間引用了一個特定的對象，而對象是具有類型的，每個對象都包含了一個頭部信息，其中標記了對象的類型。

可以看出，Python代碼比通常慣用的代碼更加靈活，如果能正確地使用Python,代碼能夠自動以多種類型進行工作。

2.3垃圾回收機制

上述例子中，當重新給變量a賦值時，它前一個引用對象是會發生變化的。在Python中，每當一個變量名被賦予了一個新的對象時，且之前的那個對象沒有被其他變量名或對象所引用的話，那么之前的那個對象占用的空間就會被回收，這種自動回收對象占用空間的技術叫作垃圾回收。

在Python內部，垃圾回收是如何實現的呢?實際上，每個對象中都保持了一個計數器，計數器記錄了當前指向該對象的引用次數，也就是該對象被引用的次數。一旦這個計數器被設置為零，這個對象的內存空間就會被自動回收。垃圾回收最直接且可感受的好處就是，可以在腳本中任意使用該對象而不需要考慮釋放內存空間。與C和C++這樣的底層語言相比，省去了大量基礎代碼。

古人言，故不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。學習一門技術也是這樣，只有持之以恒，才能不斷精進。