Data dalam Python adalah semua objek, seperti objek integer integer yang terkenal, jenis titik terapung berketepatan ganda terapung, objek logik bool, ia adalah semua adalah satu elemen. Berikan dua contoh.
diawali dengan 0x untuk mencipta integer heksadesimal:
0xa5 # 等于十进制的 165
Gunakan e untuk mencipta nombor titik terapung yang diwakili dalam tatatanda saintifik:
1.05e3 # 1050.0
Objek bekas yang boleh memuatkan berbilang elemen yang biasa digunakan termasuk: objek senarai, objek tuple, objek kamus dict dan objek koleksi set. Python mentakrifkan jenis pembolehubah ini dengan sintaks yang sangat ringkas.
Contohnya adalah seperti berikut.
Gunakan sepasang kurungan segi empat sama [] untuk mencipta pembolehubah senarai:
lst = [1,3,5] # list 变量
Seperti yang dapat dilihat daripada rajah, bekas di sebelah kanan ialah gelung terbuka, yang bermaksud elemen boleh ditambah dan dipadam dari bekas :
Gunakan sepasang kurungan () untuk mencipta objek tuple:
tup = (1,3,5) # tuple 变量
Seperti yang dapat dilihat dari gambar rajah, bekas di sebelah kanan ditutup, yang bermaksud Sebaik sahaja tuple dicipta, elemen tidak boleh ditambah atau dipadamkan daripada bekas:
Walau bagaimanapun, ia harus diambil perhatian bahawa koma mesti ditinggalkan selepas tupel yang mengandungi satu elemen sebelum ia ditafsirkan sebagai tupel.
tup = (1,) # 必须保留逗号
Jika tidak, ia akan dianggap sebagai elemen itu sendiri:
In [14]: tup=(1) ...: print(type(tup)) <class></class>
Gunakan sepasang pendakap kerinting {} dan titik bertindih : untuk mencipta objek dict:
dic = {'a':1, 'b':3, 'c':5} # dict变量Kamus ialah Jadual cincang, rajah skema di bawah dengan jelas menyatakan "bentuk" kamus.
Gunakan hanya sepasang pendakap kerinting {} untuk mencipta objek set:
s = {1,3,5} # 集合变量Jenis bekas Python, senarai, dict, tuple, set, dan lain-lain. Ia boleh melaksanakan fungsi berkuasa dengan mudah Berikut adalah beberapa kes.
1 Cari purata
Selepas mengalih keluar nilai minimum dan nilai maksimum dalam senarai, kira purata elemen yang tinggal.
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
Proses pelaksanaan kod, demonstrasi animasi:
2. Cetak 99 jadual darab
Cetak berikut Jadual pendaraban dalam format:
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
mempunyai jumlah 10 baris Lajur ke-j bagi baris ke-i adalah sama dengan: j*i, di mana:
1
1
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()3. Persampelan sampel
Gunakan pensampelan sampel. Contoh berikut memilih 10 sampel daripada 100 sampel secara rawak.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]
juga adalah str. c
In [1]: ' I love python\t\n '.strip() Out[1]: 'I love python'
In [2]: 'i love python'.replace(' ','_')
Out[2]: 'i_love_python'In [3]: '_'.join(['book', 'store','count']) Out[3]: 'book_store_count'
In [4]: 'i love python'.title() Out[4]: 'I Love Python'
In [5]: 'i love python'.find('python')
Out[5]: 7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)
测试函数 is_rotation：
r = is_rotation('stringbook', 'bookstring')
print(r) # True
r = is_rotation('greatman', 'maneatgr')
print(r) # False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}')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 含有下划线下面这个字符串 n0passw0Rd 完全符合：
In [20]: pat.fullmatch('n0passw0Rd')
Out[20]: <re.match></re.match>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
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()
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__']
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
通过 init，定义 Dog 对象的两个属性：name、dtype。
类的实例：
wangwang = Dog('wangwang','cute_type')wangwang 是 Dog 类的实例。
类的方法：
def shout(self):
print('I\'m %s, type: %s' % (self.name, self.dtype))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'
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))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
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'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
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
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'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)
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'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。
Atas ialah kandungan terperinci Analisis contoh empat jenis data utama dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
