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【python基础】基本数据类型

【python基础】基本数据类型

文章目录

  • 一. Python基本数据类型
    • 1. 整数
      • 1.1. python的四种进制
      • 1.2. 数中的下划线
    • 2. 浮点数
    • 3. 复数
    • 4. 布尔型
    • 5. 运算符
      • 5.1. 算术运算符
      • 5.2. 比较运算符
      • 5.3. 逻辑运算符
      • 5.4 运算符优先级
    • 6. 常量
  • 二. 注释
  • 三. Python之禅

一. Python基本数据类型

1. 整数

  • 无长度限制:Python 3中整型数据的长度不受机器字长的影响,它的取值范围只与计算机的内存有关。也就是说,只要计算机的内存足够大,无论整型的长度为多少,都不用担心溢出问题。
  • 4种进制来表示整型,默认的是十进制,如果想要用其他进制表示,需要加上引导符号。

1.1. python的四种进制

二进制:以0B或0b开头;八进制:以 0O或0o开头;十六进制:以0X或0x开头
# 1. 转为10进制>>>a=0b101>>>print('a的十进制表示:%d'%a)a的十进制表示:5# 2. 不同进制之间的转换bin(x):将数值x转换为二进制。oct(x):将数值x转换为八进制。hex(x):将数值x转换为十六进制。int(x):将字符串x转换为整数。>>>a=0b101>>>print(bin(5))0b101>>>print(oct(5))0o5>>>print(hex(5))0x5# 转换为10进制>>>print(int(a))5
# 对整数执行加(+)减(-)乘(*)除(/)运算。>>>2+35>>>3-21>>>2*36>>>3/21.5# 两个乘号表示乘方运算:>>>3**29>>>10**61000000

1.2. 数中的下划线

书写很大的数时,可使用下划线将其中的数字分组,使其更清晰易读:

>>>universe_age=14_000_000_000>>>print(universe_age)14000000000

在Python看来,1000与1_000没什么不同,1_000与10_00也没什么不同。这种表示法适用于整数和浮点数,但只有Python 3.6和更高的版本支持。

2. 浮点数

  • Python的浮点数一般以十进制表示,由整数和小数部分组成,如 0.0,2.34,3.14159都是浮点数。
  • 对于非常大或者非常小的浮点数可以用科学记数法表示。如: 0.00000051可以表示成5.1E-7,314000可以表示成3.14E5。
  • Python中的浮点数是双精度的,每个浮点数占8个字节(64位),52 位存储尾数,11位存储阶码,1位存储符号,故浮点数的取值范围为-1.8E308~1.8E308。超出这个范围将视为无穷大(inf)或者无穷小 (-inf)。
  • Python中最长可以输出浮点数的17位数字,但是计算机只能保证15位数字的精度,对于超出17位的浮点数会产生截断。一旦产生截断,结果就会产生误差。如平时我们都会认为0.1+0.2的结果是0.3,但是实际执行的结果却是0.30000000000000004。

注意小数计算的结果包含的小数位数可能是不确定的

>>>0.2+0.10.30000000000000004>>>3*0.10.30000000000000004

无论是哪种运算,只要有操作数是浮点数,Python默认得到的总是浮点数,即便结果原本为整数也是如此。

>>>4/22.0>>>1+2.03.0>>>2*3.06.0>>>3.0**29.0

3. 复数

格式为2+3j和5.6+7.8j这样的数据称为复数。一个复数由“实部”和 “虚部”两部分组成,实部是一个实数,虚部是一个实数后加j或J组成,虚部不能单独存在。

# 转换为复数>>>a=complex(2,4)>>>print(a)(2+4j)# 打印实部和虚部>>>print('实部:',a.real,'虚部:',a.imag)实部:2.0虚部:4.0# 转换为复数>>>print(complex(6))(6+0j)

4. 布尔型

布尔型只有True和False两个值,本质上来说,布尔型其实是一种特殊的整数,True对应1,False对应0。
任何对象都具有布尔属性,在Python中,以下数据的值均为False:

  1. None
  2. False
  3. 任何为0的数字类型:0、0.0、0j。
  4. 任何空字符、空列表、空字典:“”、()、[ ]、{}。
  5. 用户定义的类实例,如果类中定义了_bool_()或者_len_()方法,并且方法返回0,或者布尔值False。

以下代码结果均为False:

>>>bool()False>>>bool('')False>>>bool(0)False>>>bool([])

5. 运算符

运算符是告诉编译程序执行指定运算操作的符号,是针对操作数进行运算。 如表达式1+0.01中,1和0.01均为操作数,+是运算符。

数值运算符是一类对数值型操作数有效的运算符。按照不同的功能, 又可以分成算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符等。

5.1. 算术运算符

一元操作符。以x=2,y=9为例,对以下算术运算符进行说明, 一元运算符如表

二元运算符如表

不同类型的数值运算
Python中的算术运算符也支持对不同类型的数值进行混合运算。在混合运算时,Python会强制将数值进行 临时类型转换。遵循原则是将简单的数据类型转换为相对复杂的那一种数据类型。

  • 布尔类型进行算术运算时,会将值视为0或1。
  • 整型与浮点型进行混合运算时,会将整型转换为浮点型。
  • 其他类型与复数运算时,会将其他类型转换为复数。
1+True#结果为21*2.0#结果为2.01+(2+3j)#结果为(3+3j)

例题:时间转换

给定一个以秒为单位的时间t,要求用“ H : M : S ”的 格式来表示这个时间。 H 表示小时, M 表示分钟, S 表示秒,它们都是整数且没有前导的“0”。例如,若t=0,则应输出“0:0: 0”;若t=3661,则输出“1:1:1”。

t=eval(input())H=t//3600# 整数除得小时t=t%3600# 余数:去除小时的秒M=t//60# 整数除:秒中有多少分钟S=t%60# 余数:去除分钟后的秒,print("{}:{}:{}".format(H,M,S))

5.2. 比较运算符

比较运算符是比较符号左右两边的操作数,运算结果是一个布尔值。以x=2,y=9为例,对以下比较运算符进行说明。

猜数游戏

程序中给出一个固定的数字,用户通过键盘输入一个数,如果这个数 与程序给出的数字相同,则输出“恭喜你猜对了!”,如果这个数比程序 给出的数字大则输出“太大了!”,如果这个数比程序给出的数字小,则输出“太小了!”。

y=50x=eval(input('请输入你猜的数字:'))ifx==y:print('恭喜你猜对了')elifx>y:print('太大了')else:print('太小了')

5.3. 逻辑运算符

逻辑运算符可以把多个条件表达式连接起来,形成更为复杂的条件

剪刀石头布游戏

小明和小红想玩“剪刀,石头,布”游戏。在这个游戏中,两个人同 时说“剪刀”“石头”或“布”,压过另一方的为胜者。规则是:“布” 胜过“石头”,“石头”胜过“剪刀”,“剪刀”胜过“布”。

# 输入:# 两个数分别代表小明和小红的选择,范围为{0,1,2},用逗号隔开。0表示石头,1表示布,2表示剪刀。# 这两个数分别表示两个人所选的。如:0和2,则表小明出石头,小红出剪刀。# 输出:# 如果前者赢,输出“小明胜”。如果后者赢,输出“小红胜”。如果 是平局,输出“平局”。a,b=eval(input())if(a==0andb==1)or(a==1andb==2)or(a==2andb==0):print('小红胜')if(a==1andb==0)or(a==2andb==1)or(a==0andb==2):print('小明胜')ifa==b:print('平局')

5.4 运算符优先级

常见运算符优先级由高到低的顺序如下:

  • 乘方:∗∗
  • 按位取反:~
  • 正负号:+x;-x
  • 乘、除、求余:∗、/、%
  • 加、减:+、-;
  • 比较:<、 <=、>、>=、!=、==
  • 成员判断:not in、in;
  • 逻辑运算:not、and、 or

同一优先级下的:

  • 运算符在运算时是按照从左往右的顺序执行,如2+3-4的运算顺序是:解释器先运算2+3,得到结果5再与运算符结合执行5-4。
  • 赋值运算符的结合则相反,按照从右往左的顺序,如x=y=z,会先 将z的值赋给y,再将y的值赋给x。

6. 常量

常量类似于变量,但其值在程序的整个生命周期内保持不变。
Python没有内置的常量类型,但Python程序员会使用全大写来指出应将某个变量视为常量,其值应始终不变:

MAX_CONNECTIONS=5000

二. 注释

在Python中,注释用井号(#)标识。井号后面的内容都会被Python解释器忽略,

# 向大家问好。print("Hello Python people!")

三. Python之禅

Simple is better than complex.

如果有两个解决方案,一个简单、一个复杂,但都行之有效,就选择简单的解决方案吧。这样,你编写的代码将更容易维护,你或他人以后改进这些代码时也会更容易。

Now is better than never.

你可以用余生来学习Python和编程的纷繁难懂之处,但这样你什么项目都完不成。不要企图编写完美无缺的代码,而是要先编写行之有效的代码,再决定是对其做进一步改进,还是转而去编写新代码。

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