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Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.

WBOY
풀어 주다: 2023-05-09 21:16:18
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기본 데이터 유형

숫자 유형

파이썬의 데이터는 잘 알려진 int 정수 객체, float 배정밀도 부동 소수점 유형, bool 논리 객체 등 모두 단일 요소인 객체입니다. 두 가지 예를 들어보세요.

접두사에 0x를 추가하여 16진수 정수를 생성하세요: 0x,创建一个十六进制的整数:

0xa5 # 等于十进制的 165
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使用 e 创建科学计数法表示的浮点数:

1.05e3 # 1050.0
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容器型

可容纳多个元素的容器对象,常用的比如:list 列表对象、 tuple 元组对象、dict 字典对象、set 集合对象。Python 定义这些类型的变量,语法非常简洁。

举例如下。

使用一对中括号 [],创建一个 list 型变量:

lst = [1,3,5] # list 变量
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示意图看出,右侧容器为开环的,意味着可以向容器中增加和删除元素:

Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.

使用一对括号 (),创建一个 tuple 型对象:

tup = (1,3,5) # tuple 变量
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示意图看出,右侧容器为闭合的,意味着一旦创建元组后,便不能再向容器中增删元素:

Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.

但需要注意,含单个元素的元组后面必须保留一个逗号,才被解释为元组。

tup = (1,) # 必须保留逗号
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否则会被认为元素本身:

In [14]: tup=(1)
   ...: print(type(tup)) 
<class></class>
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使用一对花括号 {} 另使用冒号 :,创建一个 dict 对象:

dic = {'a':1, 'b':3, 'c':5} # dict变量
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字典是一个哈希表,下面的示意图形象的表达出字典的 “形”。

Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.

仅使用一对花括号 {},创建一个 set 对象:

s = {1,3,5} # 集合变量
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Python 的容器类型,list、dict、tuple、set 等能方便地实现强大的功能,下面给出几个案例。

1. 去最求平均

去掉列表中的一个最小值和一个最大值后,计算剩余元素的平均值。

def score_mean(lst):
   lst.sort()
   lst2=lst[1:-1]
   return round((sum(lst2)/len(lst2)),1)

lst=[9.1, 9.0,8.1, 9.7, 19,8.2, 8.6,9.8]
score_mean(lst) # 9.1
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代码执行过程,动画演示:

Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.

2. 打印 99 乘法表

打印出如下格式的乘法表:

1*1=1
1*2=2   2*2=4
1*3=3   2*3=6   3*3=9
1*4=4   2*4=8   3*4=12  4*4=16
1*5=5   2*5=10  3*5=15  4*5=20  5*5=25
1*6=6   2*6=12  3*6=18  4*6=24  5*6=30  6*6=36
1*7=7   2*7=14  3*7=21  4*7=28  5*7=35  6*7=42  7*7=49
1*8=8   2*8=16  3*8=24  4*8=32  5*8=40  6*8=48  7*8=56  8*8=64
1*9=9   2*9=18  3*9=27  4*9=36  5*9=45  6*9=54  7*9=63  8*9=72  9*9=81
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一共有 10 行,第 i 行的第 j 列等于:j*i,其中:

  • i 取值范围:1

  • j 取值范围:1

根据“例子分析”的语言描述,转化为如下代码:

In [13]: for i in range(1,10):
   ...:     for j in range(1,i+1):
   ...:         print('%d*%d=%d'%(j,i,j*i),end='\t')
   ...:     print()
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3. 样本抽样

使用 sample 抽样,如下例子从 100 个样本中随机抽样 10 个。

from random import randint,sample
lst = [randint(0,50) for _ in range(100)]
print(lst[:5])# [38, 19, 11, 3, 6]
lst_sample = sample(lst,10)
print(lst_sample) # [33, 40, 35, 49, 24, 15, 48, 29, 37, 24]
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字符串

注意 Python 中没有像 C++ 表示的字符类型(char),所有的字符或串都被统一为 str 对象。如单个字符 c

In [1]: '  I love python\t\n  '.strip()
Out[1]: 'I love python'
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e를 사용하여 과학적 표기법으로 표현되는 부동 소수점 숫자를 생성하세요:

In [2]: 'i love python'.replace(' ','_')
Out[2]: 'i_love_python'
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컨테이너 유형

여러 요소를 보유할 수 있는 컨테이너 개체에는 일반적으로 목록 개체, 튜플 개체, 사전 개체 및 집합 컬렉션 개체가 포함됩니다. Python은 매우 간결한 구문으로 이러한 유형의 변수를 정의합니다.

예제는 다음과 같습니다.

대괄호 쌍 []을 사용하여 목록 변수를 만듭니다.

In [3]: '_'.join(['book', 'store','count'])
Out[3]: 'book_store_count'
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다이어그램은 오른쪽 컨테이너가 개루프임을 보여줍니다. 즉, 요소를 추가하고 삭제할 수 있음을 의미합니다. 컨테이너:

한 쌍의 대괄호()를 사용하여 튜플 개체를 만듭니다.

In [4]: 'i love python'.title()
Out[4]: 'I Love Python'
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다이어그램은 오른쪽 컨테이너가 닫혀 있음을 보여줍니다. 즉, 튜플이 생성되면 더 이상 요소를 추가할 수 없음을 의미합니다. 또는 컨테이너에 삭제:

Python의 네 가지 주요 데이터 유형에 대한 인스턴스 분석🎜🎜그러나 단일 요소를 포함하는 경우 튜플로 해석하려면 튜플 뒤에 쉼표가 남아 있어야 합니다. 🎜
In [5]: 'i love python'.find('python')
Out[5]: 7
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🎜그렇지 않으면 요소 자체로 간주됩니다. 🎜
def is_rotation(s1: str, s2: str) -> bool:
   if s1 is None or s2 is None:
       return False
   if len(s1) != len(s2):
       return False

   def is_substring(s1: str, s2: str) -> bool:
       return s1 in s2
   return is_substring(s1, s2 + s2)
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🎜중괄호 {}와 콜론 : 쌍을 사용하여 dict 객체를 생성합니다: 🎜
r = is_rotation('stringbook', 'bookstring')
print(r)  # True

r = is_rotation('greatman', 'maneatgr')
print(r)  # False
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🎜 사전은 해시 테이블이며, 아래의 도식은 사전의 '모양'을 생생하게 표현하고 있습니다. 🎜🎜Python의 4가지 주요 데이터 유형에 대한 인스턴스 분석🎜🎜한 가지만 사용하세요 중괄호 {} 쌍으로 집합 개체 만들기: 🎜
import re
pat = re.compile(r'\w{6,20}') # 这是错误的,因为 \w 通配符匹配的是字母,数字和下划线,题目要求不能含有下划线
# 使用最稳的方法:\da-zA-Z 满足“密码只包含英文字母和数字”
# \d匹配数字 0-9
# a-z 匹配所有小写字符;A-Z 匹配所有大写字符
pat = re.compile(r'[\da-zA-Z]{6,20}')
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🎜Python의 컨테이너 유형, 목록, 딕셔너리, 튜플, 집합 등은 강력한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 🎜🎜1. 평균 구하기🎜🎜목록에서 최소값과 최대값을 제거한 후 나머지 요소의 평균을 계산합니다. 🎜
pat.fullmatch('qaz12') # 返回 None,长度小于 6
pat.fullmatch('qaz12wsxedcrfvtgb67890942234343434') # None 长度大于 22
pat.fullmatch('qaz_231') # None 含有下划线
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🎜코드 실행 프로세스, 애니메이션 데모: 🎜🎜Python의 4가지 주요 데이터 인스턴스 유형 분석🎜🎜2. 99 구구단 인쇄🎜🎜다음 형식으로 구구단을 인쇄하세요. 🎜
In [20]: pat.fullmatch('n0passw0Rd')
Out[20]: <re.match></re.match>
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🎜총 10개의 행이 있고 i-의 j번째 열이 있습니다. 번째 행은 j *i와 같습니다. 여기서: 🎜
  • 🎜i 값 범위: 1🎜
  • 🎜j 값 범위: 1🎜
🎜"예제 분석"의 언어 설명에 따름 ", 다음 코드로 변환됩니다. 🎜
class Dog(object):
   pass
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🎜 3. 샘플 샘플링🎜🎜샘플 샘플링을 사용합니다. 다음 예는 100개 중 10개 샘플을 무작위로 샘플링합니다. 🎜
wangwang = Dog()
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🎜String🎜🎜 Python에는 C++처럼 문자 유형(char)이 없으며 모든 문자나 문자열이 str 객체로 통합됩니다. 예를 들어, 단일 문자 c의 유형도 str입니다. 🎜🎜str 유형이 자주 사용됩니다. 먼저 자주 사용되는 5가지 방법을 나열하겠습니다. 🎜🎜strip은 문자열 앞과 뒤의 공백을 제거하는 데 사용됩니다. 🎜
In [26]: wangwang.__dir__()
Out[26]:
['__module__',
'__dict__',
'__weakref__',
'__doc__',
'__repr__',
'__hash__',
'__str__',
'__getattribute__',
'__setattr__',
'__delattr__',
'__lt__',
'__le__',
'__eq__',
'__ne__',
'__gt__',
'__ge__',
'__init__',
'__new__',
'__reduce_ex__',
'__reduce__',
'__subclasshook__',
'__init_subclass__',
'__format__',
'__sizeof__',
'__dir__',
'__class__']
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🎜replace는 문자열을 바꾸는 데 사용됩니다. 🎜
def __init__(self, name, dtype):
    self.name = name
    self.dtype = dtype
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🎜join은 문자열을 병합하는 데 사용됩니다. 🎜
wangwang = Dog('wangwang','cute_type')
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🎜title은 단어의 첫 문자를 대문자로 바꾸는 데 사용됩니다. 🎜
def shout(self):
   print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))
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🎜find가 사용됩니다. 일치하는 문자열의 시작 위치 인덱스를 반환합니다. 🎜
In [40]: class Dog(object):
   ...:     def __init__(self,name,dtype):
   ...:         self.name=name
   ...:         self.dtype=dtype
   ...:     def shout(self):
   ...:         print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))

In [41]: wangwang = Dog('wangwang','cute_type')

In [42]: wangwang.name
Out[42]: 'wangwang'

In [43]: wangwang.dtype
Out[43]: 'cute_type'

In [44]: wangwang.shout()
I'm wangwang, type: cute_type
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🎜 str1이 str2에서 회전하는지 확인하기 위해 문자열을 적용하는 경우를 생각해 보세요. 🎜🎜문자열 stringbook을 회전하여 bookstring을 얻습니다. 회전 후 str1이 str2인지 확인하는 코드를 작성하세요. 🎜🎜판단으로 변환: str1이 str2+str2의 하위 문자열인지 여부. 🎜

下面函数原型中,注明了每个参数的类型、返回值的类型,增强代码的可读性和可维护性。

def is_rotation(s1: str, s2: str) -> bool:
   if s1 is None or s2 is None:
       return False
   if len(s1) != len(s2):
       return False

   def is_substring(s1: str, s2: str) -> bool:
       return s1 in s2
   return is_substring(s1, s2 + s2)
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测试函数 is_rotation:

r = is_rotation('stringbook', 'bookstring')
print(r)  # True

r = is_rotation('greatman', 'maneatgr')
print(r)  # False
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代码执行过程,动画演示:

55555

字符串的匹配操作除了使用 str 封装的方法外,Python 的 re 正则模块功能更加强大,写法更为简便,广泛适用于爬虫、数据分析等。

下面这个案例实现:密码安全检查,使用正则表达式非常容易实现。

密码安全要求:

  • 要求密码为 6 到 20 位;

  • 密码只包含英文字母和数字。

import re
pat = re.compile(r'\w{6,20}') # 这是错误的,因为 \w 通配符匹配的是字母,数字和下划线,题目要求不能含有下划线
# 使用最稳的方法:\da-zA-Z 满足“密码只包含英文字母和数字”
# \d匹配数字 0-9
# a-z 匹配所有小写字符;A-Z 匹配所有大写字符
pat = re.compile(r'[\da-zA-Z]{6,20}')
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选用最保险的 fullmatch 方法,查看是否整个字符串都匹配。

以下测试例子都返回 None,原因都在解释里。

pat.fullmatch('qaz12') # 返回 None,长度小于 6
pat.fullmatch('qaz12wsxedcrfvtgb67890942234343434') # None 长度大于 22
pat.fullmatch('qaz_231') # None 含有下划线
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下面这个字符串 n0passw0Rd 完全符合:

In [20]: pat.fullmatch('n0passw0Rd')
Out[20]: <re.match></re.match>
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自定义类型

Python 使用关键字 class 定制自己的类,self 表示类实例对象本身。

一个自定义类内包括属性、方法,其中有些方法是自带的。

类(对象):

class Dog(object):
   pass
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以上定义一个 Dog 对象,它继承于根类 object,pass 表示没有自定义任何属性和方法。

下面创建一个 Dog 类型的实例:

wangwang = Dog()
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Dog 类现在没有定义任何方法,但是刚才说了,它会有自带的方法,使用 dir() 查看这些自带方法:

In [26]: wangwang.__dir__()
Out[26]:
['__module__',
'__dict__',
'__weakref__',
'__doc__',
'__repr__',
'__hash__',
'__str__',
'__getattribute__',
'__setattr__',
'__delattr__',
'__lt__',
'__le__',
'__eq__',
'__ne__',
'__gt__',
'__ge__',
'__init__',
'__new__',
'__reduce_ex__',
'__reduce__',
'__subclasshook__',
'__init_subclass__',
'__format__',
'__sizeof__',
'__dir__',
'__class__']
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有些地方称以上方法为魔法方法,它们与创建类时自定义个性化行为有关。比如:

  • init 方法能定义一个带参数的类;

  • new 方法自定义实例化类的行为;

  • getattribute 方法自定义读取属性的行为;

  • setattr 自定义赋值与修改属性时的行为。

类的属性:

def __init__(self, name, dtype):
    self.name = name
    self.dtype = dtype
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通过 init,定义 Dog 对象的两个属性:name、dtype。

类的实例:

wangwang = Dog('wangwang','cute_type')
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wangwangDog 类的实例。

类的方法:

def shout(self):
   print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))
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注意:

  • 自定义方法的第一个参数必须是 self,它指向实例本身,如 Dog 类型的实例 dog;

  • 引用属性时,必须前面添加 self,比如 self.name 等。

总结以上代码:

In [40]: class Dog(object):
   ...:     def __init__(self,name,dtype):
   ...:         self.name=name
   ...:         self.dtype=dtype
   ...:     def shout(self):
   ...:         print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))

In [41]: wangwang = Dog('wangwang','cute_type')

In [42]: wangwang.name
Out[42]: 'wangwang'

In [43]: wangwang.dtype
Out[43]: 'cute_type'

In [44]: wangwang.shout()
I'm wangwang, type: cute_type
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看到创建的两个属性和一个方法都被暴露在外面,可被 wangwang 调用。这样的话,这些属性就会被任意修改:

In [49]: wangwang.name='wrong_name'
   
In [50]: wangwang.name
Out[50]: 'wrong_name'
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如果想避免属性 name 被修改,可以将它变为私有变量。改动方法:属性前加 2 个 _ 后,变为私有属性。如:

In [51]: class Dog(object):
   ...:     def __init__(self,name,dtype):
   ...:         self.__name=name
   ...:         self.__dtype=dtype
   ...:     def shout(self):
   ...:         print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))
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同理,方法前加 2 个 _ 后,方法变为“私有方法”,只能在 Dog 类内被共享使用。

但是这样改动后,属性 name 不能被访问了,也就无法得知 wangwang 的名字叫啥。不过,这个问题有一种简单的解决方法,直接新定义一个方法就行:

def get_name(self):
   return self.__name
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综合代码:

In [52]: class Dog(object):
   ...:     def __init__(self,name,dtype):
   ...:         self.__name=name
   ...:         self.__dtype=dtype
   ...:     def shout(self):
   ...:         print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))
   ...:     def get_name(self):
   ...:         return self.__name
   ...:

In [53]: wangwang = Dog('wangwang','cute_type')

In [54]: wangwang.get_name()
Out[54]: 'wangwang'
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但是,通过此机制,改变属性的可读性或可写性,怎么看都不太优雅!因为无形中增加一些冗余的方法,如 get_name。

下面,通过另一个例子,解释如何更优雅地改变某个属性为只读或只写。

自定义一个最精简的 Book 类,它继承于系统的根类 object:

class Book(object):
   def __init__(self,name,sale):
       self.__name = name
       self.__sale = sale
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使用 Python 自带的 property 类,就会优雅地将 name 变为只读的。

   @property
   def name(self):
       return self.__name
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使用 @property 装饰后 name 变为属性,意味着 .name 就会返回这本书的名字,而不是通过 .name() 这种函数调用的方法。这样变为真正的属性后,可读性更好。

In [101]: class Book(object):
    ...:     def __init__(self,name,sale):
    ...:         self.__name = name
    ...:         self.__sale = sale
    ...:     @property
    ...:     def name(self):
    ...:         return self.__name

In [102]: a_book = Book('magic_book',100000)

In [103]: a_book.name
Out[103]: 'magic_book'
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property 是 Python 自带的类,前三个参数都是函数类型。更加详细的讨论放在后面讨论装饰器时再展开。

In [104]: help(property)
Help on class property in module builtins:

class property(object)
|  property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
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如果使 name 既可读又可写,就再增加一个装饰器 @name.setter。

In [105]: class Book(object):
    ...:     def __init__(self,name,sale):
    ...:         self.__name = name
    ...:         self.__sale = sale
    ...:     @property
    ...:     def name(self):
    ...:         return self.__name
    ...:     @name.setter
    ...:     def name(self,new_name):
    ...:         self.__name = new_name

In [106]: a_book = Book('magic_book',100000)

In [107]: a_book.name = 'magic_book_2.0'

In [108]: a_book.name
Out[108]: 'magic_book_2.0'
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注意这种装饰器写法:name.setter,name 已经被包装为 property 实例,调用实例上的 setter 函数再包装 name 后就会可写。对于 Python 入门者,可以暂时不用太纠结这部分理论,使用 Python 一段时间后,再回过头来自然就会理解。

위 내용은 Python의 네 가지 주요 데이터 유형의 예를 분석합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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원천:yisu.com
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