Python基础—内置数据类型

一、简介      

       如果你用过C或者C++，你该知道你的许多工作集中在实现数据结构上面。你需要管理内存分配，部署内存结构等等。这些东西比较乏味，通常会让你无法集中在真正想实现的目标上面。

       而在Python中，许多这种乏味的工作都去去除了。Python提供了强大的对象类型作为Python语言的一部分，解决问题时，你不需要手工写代码来实现这些结构了。而且你也不需要亲自实现自己的数据类型。因为内置对象类型有很多好处。如果你是一个编程大牛，哪另当别论，对于初学者，我们首先需要知道如何使用。

Python内置数据类型:可以使用dir()查看数据类型支持的属性和方法

       Numbers     

       Strings

       Lists

       Dictionaries

       Tuples

       Files

       Other types   Sets,type,None,Boolean

二、Numbers

支持的number类型

Literal                                 Interpretion                            |                   

1234,-24,0                           Normal intergers(C lons)

999999999999L                   Long intergers(unlimited size)

1.23,3.14e-10,4E210            Floating-point numbers(C doubles)

0177,0x9ff,0xff                    Octal and hex literals for intergers

3+4j,3.0+4.0j,3J                   Comples number literals

Python expression operators and precedure

Operators                                   Description                                               |

yield x                                       Generator function send protocol

lambda args:expression            Anonymous function generation

x if y else z                                 Ternary(三元的) selection expression

x or y                                         Logical OR (X 为假才比较Y)

x and y                                       Logical AND (X 为真才比较Y)

not x                                          Logical negation

<,<=,>,>=,==,!=,x is y,x is not y,x not in y

x | y                                            按位或

x ^ y                                          按位异或

x & y                                          按位与

x << y, x>>y                              按位左移，右移

-x + y, x – y                                加、减

x * y, x % y, x /y, x // y               乘除

-x ,+x, ~x, x ** y

#一些操作
In [1]: 01,010,0100
Out[1]: (1, 8, 64)
 
In [2]: 0x01,0x10,0xff
Out[2]: (1, 16, 255)
 
In [3]: oct(64),hex(64),hex(255)
Out[3]: ('0100', '0x40', '0xff')
              
In [4]: int('0100'),int('0100',8),int('0x40',16)
Out[4]: (100, 64, 64)

关于number方面，math模块有许多处理的函数。

三、Strings

1、String也叫seqeunce，字符串在Python中很容易使用，但是最复杂的地方可能在于有很多种方式编写字符串

Single: quotes   :   'spa"m'

Double quotes    :   "spa'm"

Triple quotes    :   """…pam…"",'''…spam…'''

Escape sequence  :   "S\tp\na\Om"

Raw strings      :   r"C:\new\test.spm"

Unicode strings  :   u"eggs\u0020spam"

2、转义字符

3、基础操作

In [1]: a = 'abc'
 
In [2]: 'abc' + 'def'
Out[2]: 'abcdef'
 
In [3]: 'abc' * 3
Out[3]: 'abcabcabc'
 
In [5]: a[1]
Out[5]: 'b'
 
In [6]: a[1:2]
Out[6]: 'b'
 
In [7]: a[1:3]
Out[7]: 'bc'
 
In [8]: a[-1]
Out[8]: 'c'
 
In [9]: a[::2]
Out[9]: 'ac'

4、格式化字符串

In [10]: "%d %s %d you" % (1,'spam',4)

Out[10]: '1 spam 4 you'

5、字符串的方法 

 'capitalize',                  #首字母大写
 'center',                       # S.center(width[, fillchar]) -> string
 'count',                        # S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 'decode',                      #解码
 'encode',                      #编码
 'endswith',                   #以什么结束
 'expandtabs',                # S.expandtabs([tabsize]) -> string #把制表符换为多少字符
 'find',                          # S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 'format',                      # 参考:http://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/9183303
 'index',                        #和find功能一样，只不过找不到会报错
 'isalnum',                    #是否为数字，字母组成
 'isalpha',                      #是否为字母
 'isdigit',                    #是否为数字
 'islower',                     #是否为小写
 'isspace',                      #是否为空格符
 'istitle',                        #是否为标题样式，即每个单词首字母大写
 'isupper',                     #是否为大写
 'join',                          # In [33]: a = "yunzhonghe"; b = " ";b.join(a) ;Out:'y u n z h o n g h e'
 'ljust',                         # S.ljust(width[, fillchar]) -> string  在右边加空格
 'lower',                       #转变字符串为小写
 'lstrip',                        #去掉左边的空格
 'partition',                   #S.partition(sep) -> (head, sep, tail)  ，分成三段 
 'replace',                            # S.replace(old, new[, count]) -> string
 'rfind',                        #从后面往前找，功能和find一样
 'rindex',                      #同上，找不到会报错
 'rjust',                         #在左边加空格    
 'rpartition',                  #从后往前找
 'rsplit',                        # S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 'rstrip',                        #限制右边的空格
 'split',                         # S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings 以谁为分隔符
 'splitlines',                   #返回行的列表
 'startswith',                  #以谁开始
 'strip',                         #去除两边的空格符
 'swapcase',                   #大写小互换
 'title',                          #转换为Title 样式
 'translate',                    # S.translate(table [,deletechars]) -> string
 'upper',                       #转换为大写
 'zfill'                           #以 0 填充字符In [58]: a.zfill(10);Out[58]: '0000000abc'

四、Lists

Lists是：有序的对象收集，通过偏移量访问，可变长度，自由嵌套，改变sequence。

1、基础操作

In [1]: l = ["abc",'def','ghi']
 
In [2]: l*3
Out[2]: ['abc', 'def', 'ghi', 'abc', 'def', 'ghi', 'abc', 'def', 'ghi']
 
In [3]: [l] * 3
Out[3]: [['abc', 'def', 'ghi'], ['abc', 'def', 'ghi'], ['abc', 'def', 'ghi']]
 
In [4]: l + ["xyz"]
Out[4]: ['abc', 'def', 'ghi', 'xyz']
 
In [5]: l[1]
Out[5]: 'def'
 
In [6]: l[1][1]
Out[6]: 'e'
 
In [7]: l[0:2]
Out[7]: ['abc', 'def']
 
In [8]: l1 = [x**2 for x in range(5)]
 
In [9]: l1
Out[9]: [0, 1, 4, 9, 16]

2、List 方法

 'append',                   #添加一个元素
 'count',                        #计算某元素出现次数
 'extend',                      #添加大量元素
 'index',                        # L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
 'insert',                        # L.insert(index, object) -- insert object before index
 'pop',                          #取出某个数据
 'remove',                     #删除某个数据
 'reverse',                            #顺序翻转
 'sort'                           #整理顺序

五、Dictionaries

Dictionaries也是非常灵活的内置数据类型，列表可以看做有序的对象收集器，Dictionary则是无序的收集。item通过key取出，而不是通过偏移量。

In [19]: dir(dict)
Out[19]:
 '__class__',
 '__cmp__',
 '__contains__',
 '__delattr__',               #删除attr
 '__delitem__',              #删除item
 '__doc__',                   #注释文档信息
 '__eq__',                     #等于
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__getitem__',
 '__gt__',               #大于
 '__hash__',
 '__init__',
 '__iter__',
 '__le__',       #小于等于
 '__len__',             #key的个数
 '__lt__',               #小于
 '__ne__',              #不等于
 '__new__',            #
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__setitem__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 'clear',                         #清空字典
 'copy',                         # D.copy() -> a shallow copy of D
 'fromkeys',           # In [11]: dict.fromkeys("yun","test")Out[11]: {'n': 'test', 'u': 'test', 'y': 'test'}
 'get',                           # D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d.  d defaults to None.
 'has_key',                    # D.has_key(k) -> True if D has a key k, else False
 'items',                        # D.items() -> list of D's (key, value) pairs, as 2-tuples
 'iteritems',                   # D.iteritems() -> an iterator over the (key, value) items of D
 'iterkeys',                    #
 'itervalues',                  #
 'keys',                         # D.keys() -> list of D's keys
 'pop',                   # D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.
 'popitem',                    #随意取一些key-item 数据
 'setdefault',                  # D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D
 'update',                      #
                            D.update([E, ]**F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.
                            If E present and has a .keys() method, does:     for k in E: D[k] = E[k]
                            If E present and lacks .keys() method, does:     for (k, v) in E: D[k] = v
                            In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k]
 'values',                # D.values() -> list of D's values
 'viewitems',          #
              #In [30]: a.viewitems()
              #Out[30]: dict_items([('age', 19), ('name', 'yunzhonghe'), ('school', 'hqu')])
 'viewkeys',
 'viewvalues'

六、Tuples

Tuple和List类似，都是类型收集，但是Tuple不能按位修改。

Tuple的特点：有序的收集任意对象，通过偏移量访问，不可变sequence，固定长度，自由嵌套。

In [39]: dir(tuple)
Out[39]:
['__add__',                           #可以和Tuple相加
 '__class__',
 '__contains__',
 '__delattr__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__getitem__',
 '__getnewargs__',
 '__getslice__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__iter__',
 '__le__',
 '__len__',
 '__lt__',
 '__mul__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',    
 '__rmul__',
 '__setattr__',               
 '__sizeof__',                       #占用内存的大小
 '__str__',                            #可以调用str 方法
 '__subclasshook__',
 'count',                               #计算某个value出现多少次
 'index']                              #查看某value的index

七、Files

文件是一个命名的隔离存储空间，被操作系统管理。
fp = open("test.txt",w)     直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件

1、open 模式：

w     以写方式打开，
a     以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+     以读写模式打开
w+     以读写模式打开 (参见 w )
a+     以读写模式打开 (参见 a )
rb     以二进制读模式打开
wb     以二进制写模式打开 (参见 w )
ab     以二进制追加模式打开 (参见 a )
rb+    以二进制读写模式打开 (参见 r+ )
wb+    以二进制读写模式打开 (参见 w+ )
ab+    以二进制读写模式打开 (参见 a+ )

2、文件方法

fp.read([size])                     #size为读取的长度，以byte为单位
fp.readline([size])                 #读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分
fp.readlines([size])                #把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。
fp.write(str)                        #把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符
fp.writelines(seq)                   #把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。
fp.close()                           #关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。  如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError
fp.flush()                            #把缓冲区的内容写入硬盘
fp.fileno()                           #返回一个长整型的”文件标签“
fp.isatty()                           #文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）
fp.tell()                             #返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点
fp.next()                             #返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。
fp.seek(offset[,whence])              #将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定 了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每 次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。
fp.truncate([size])                  #把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。

八、后记

1、Python常用基础类型差不多就这么多，供以后参考使用。

2、为什么表格这么大

参考：http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/04/23/2466179.html