跟老齐学Python之数据类型总结,齐学python数据类型


下面的表格中列出了已经学习过的数据类型,也是python的核心数据类型之一部分,这些都被称之为内置对象。

对象,就是你面对的所有东西都是对象,看官要逐渐熟悉这个称呼。所有的数据类型,就是一种对象。英文单词是object,直接的汉语意思是物体,这就好像我们在现实中一样,把很多我们看到和用到的都可以统称为“东西”一样。“东西”就是“对象”,就是object。在编程中,那个所谓面向对象,也可以说成“面向东西”,是吗?容易有歧义吧。

对象类型 举例
int/float 123, 3.14
str 'qiwsir.github.io'
list [1, [2, 'three'], 4]
dict {'name':"qiwsir","lang":"python"}
tuple (1, 2, "three")
set set("qi"), {"q", "i"}

不论任何类型的数据,只要动用dir(object)或者help(obj)就能够在交互模式下查看到有关的函数,也就是这样能够查看相关帮助文档了。举例:

复制代码 代码如下:

>>> dir(dict)

看官需要移动鼠标,就能够看全(下面的本质上就是一个list):

复制代码 代码如下:

['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues']

先略过__双下划线开头的哪些,看后面的,就是dict的内置函数。至于详细的操作方法,通过类似help(dict.pop)的方式获得。这是前面说过的,再说一遍,加深印象。

我的观点:学习,重要的是学习方法,不是按部就班的敲代码。

今天既然是复习,就要在原来基础上提高一点。所以,也要看看上面那些以双下划线开头的东西,请看官找一下,有没有发现这个:"__doc"。这是什么,它是一个文件,里面记录了对当前所查看的对象的详细解释。可以在交互模式下这样查看:

>>> dict.__doc__
显示应该是这样的:

复制代码 代码如下:

"dict() -> new empty dictionary\ndict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's\n (key, value) pairs\ndict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:\n d = {}\n for k, v in iterable:\n d[k] = v\ndict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs\n in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)"

注意看上面乱七八糟的英文中,是不是有\n符号,这是什么?前面在讲述字符串的时候提到了转义符号\,这是换一行。也就是说,如果上面的文字,按照排版要求,应该是这样的(当然,在文本中,如果打开,其实就是排好版的样子)。

复制代码 代码如下:

"dict() -> new empty dictionary
dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
(key, value) pairs
dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
d = {}
for k, v in iterable:
d[k] = v
dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)"

可能排版还是不符合愿意。不过,看官也大概能看明白了。我要说的不是排版,要说的是告诉看官一种查看某个数据类型含义的方法,就是通过obj.doc文件来看。

嘿嘿,其实有一种方法,可以看到排版的结果的:

复制代码 代码如下:

>>> print dict.__doc__
dict() -> new empty dictionary
dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
    (key, value) pairs
dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
    d = {}
    for k, v in iterable:
        d[k] = v
dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
    in the keyword argument list.  For example:  dict(one=1, two=2)

上面那么折腾一下,就是为了凑篇幅,不然这个总结的东西太少了。

总之,只要用这种方法,你就能得到所有帮助文档,随时随地。如果可以上网,到官方网站,是另外一种方法。

还需要再解释别的吗?都多余了。唯一需要的是看官要能会点英语。不过我相信看官能够读懂,我这个二把刀都不如的英语水平,还能凑合看呢,何况看官呢?

总结不是意味着结束,是意味着继往开来。精彩还在后面,这里只是休息。


怎学习Python总结之谈

C++、Java乃至C#都可以看做是同一类型的语言:C++还算灵活,但纷繁复杂的语法使得生产效率低下,Java提高了生产效率,却损失了灵活性;C#算是在生产效率和灵活性平衡之间做得不错了,但是还是不够的,要不Boo语言之父就不用愤而著Boo了。Python首先是一种动态类型和强类型语言,动态类型意味着你不再需要为每一个变量的类型做无数次的声明,因为编译器会帮你做类型判断,它会跟根据变量的赋值来决定变量的类型。强类型则是意味着你不能将一个string当成一个int来用,除非你显式地转换它。Python本身是结构紧凑的,因为space在C++、Java、C#是会被忽略的,而且还有"{}"去界定code block,那么如果你喜欢,你就可以将所有代码写在一行上,写得多么让人晕头转向都行。中是不可能出现的,因为在中只有一种分隔符,就是冒号":",同时通过缩进来区分code block,或许你一开始会对这样的方式有点不习惯,但是到了后来,你会发现这样的方式会让你获益非浅,因为你养成了一种很好的代码风格。别以为Python是一种很学院派的语言,尽管很多人认为它十分适合作为学习编程的入门语言。事实上,Python不仅很适合初学者学习编程,而且还是一种功能强大的语言,你可以用它来做其他语言能够做的任何事情。而Python本身也几乎无处不在,Python编写的程序可以在各种主流的操作系统中运行,甚至于Palm。哦,差点忘了,Eric Raymond还告诉我们说黑客必须掌握四种语言,首推就是Python了。,当然如果你一天都不可以离开.NET的话,就从IronPython开始学习Python吧。与C++、Java乃至C#相比,用Python编写并执行这个经典程序是不是要快得多呢?呵呵~~~如果我现在就下定论说,Python的生产效率很高的话,你已经会骂我骗人了。好,稍安毋躁源码天空,咱们再来点有实际意义的代码吧。不过在此之前,你得先去下载两个十分有名的类库:wxPython和Twisted。下载并安装完了吗?好,我们开始EnjoyPythonwith you in ten minutes之旅吧。fromwxPython.wximportwxPySimpleApp,wxFrameapp=wxPySimpleApp()frame=wxFrame(None,-1,"HelloWorld")
 

python中“类”有什用?为何要使用类?

简单来说,类是一种高级抽象,就是一种高级的数据类型,是对象的蓝图,就是用来定义你要用的对象的属性和行为的,为什么要使用类,你可以和之前没有类的时候进行比较,比如和结构化编程比较,有了类有什么好处,总结就是封装、继承、多态,这些要你自己理解,越高级越抽象,越接近人的思维,越容易理解与使用,慢慢体会
 

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