python打基础

前言

上期把python中的基础数据类型和内置数据类型做了罗列，示例代码如下：

1)注释。

# 第一种#"""第二种"""【实例】使用三重引号注释以及废除代码# "以下几行代码的主要作用是创建菜单栏并在菜单栏添加子菜单"menu = AFXMenuPane(selfAFXMenuTitle(self,'主菜单', None, menu)AFXMenuCommand(self,menu,'子菜单一‘afxCreatePNGIcon(t"iconlicon1.PNG"),myForm1(self),AFXMode.ID_ACTIVATE)AFXMenuCommand(self，menu,'子菜单二，afxCreatePNGIcon(r"icon.icon2.PNG"),myForm2(self),AFXMode.ID_ACTIVATE) # 这是创建一个标志的语句。"""这样就把多条语句注释掉了subMenu= AFXMenuPane(self)AFXMenuCascade(self, menu.'子菜单三',None, subMenu)AFXMenuCommand(self, subMenu,'子项目1', None,self,AFXMode.ID_ACTIVATE)AFXMenuCommand(self,subMcnu.'子项目2', Nonc,self,AFXMode.ID_ACTIVATE)"""

2)内置数据类型

2.1)元组

#元组一经确定，不能在作修改，所以比较安全。tuple1 = ()tuplel1 = (1,2,3,4,4) #元组型数据( tuple）由一系列元素组成，且对每个元素的数据类型不做限制tuplel2 = (1,(2,3),4,4)

2.2) 列表常用操作

 创建一个列表l1 = []l2 = list()myList =[0,1,22,2,1,2,3,2，3,4,3,4,5]# 几个常用函数l1.len() #查看列表长度l1.append() #增加元素于列表末尾myList.index(5) #返回某一元素在list 中首次出现的索引号myList.index(4) #当某一元素多次出现时,返回其首次出现时的索引号myList.inscrt(2,22) #在列表中指定位置插入元素myList.reverse() #对列表中的元素反序排列myList.sort() #对列表中元素进行排序

2.3) 字典常用操作(划重点)

# 新建字典（方法之一）dict1=dict(AAA=5000,BBB=200,CCC=1200)#dictionaries型数据调用keys()、values()、items()函数v1= dictl.keys()#获取字典的所有键值dict1.items() #获取字典所有元素dict1.items([0])#获取字典中某一元素dict1.itemsO[0][11]#获取字典中某一元素的键或者值dict1.values() #获取字典中的所有值del(dict1 ["AAA"]) #删除字典中某一键值对dict1["DDD"]=999 #字典中添加新元素dict1.pop("cCC")#pop函数,返回某键对应的值,并在字典中删除该键值对dict1.clear()#清空字典

1 数据类型转换

先回忆一下之前的两个表格。

 基础数据类型

数据类型	表示
整型	Int
实型	Double, float
布尔型	Bool
字符串	str
其他数据类型	None等

内置数据类型

数据类型	表示	特点	安全性
列表	List	有序，可更改，可重复	低
元组	Tuple	有序不可更改，可重复	高
集	Set	无序，不可更改，无重复	高
字典	Dict	无序，可更改，无重复	中
其他

只能从低向高转：列如int 转float， 反过来会有精度损失。这就不过多提了，相信大家都有c语言基础的。但python中的数据类型没有c语言中那么严格，可以说是比较随意的，因为python官方在背后默默承担了你(用户)随意的代价。给你自由过了火.jpg。

1.2 常用数据类型转换

(1）将字符串类型转化为列表类型myString='noise'myList= list(myString)(2）将字符串类型转化为元组类型myTuple = tuple(myString)(3)将元组转化为列表mylist=list(myTuple)(4）将浮点型转化为整型a=3.1415b=int(a)(5）将整型转化为浮点型c=float(b)(6）将浮点型数据转化为字符串c=3.0str(c)(7)返回ASCII 码对应的字符print(chr(65))(8）把字符串或者数字转化为复数a-complex("2+5j") #将字符串转化为复数(9）将字符串或者数字转化为长整型数据long("123") #将字符串转化为长整型long(123) #将整数转化为长整型long(123.5) #将浮点型数据转化为长整型

通过这几个案例，可以体会到python中的数据类型十分自由。虽然有十分的自由，但也伴随着代价。还隐藏着很多自动类型转换，转着转着 就不知道这个数到底是numpy型还是pandas型，还是tensor型，所以type()函数就排上用场了。

2 PYTHON中一些特殊的概念

2.1动态类型简介

前面讲述了Python中常用的数据类型，可以看出，在Python语言中使用变量时，都没有声明变量的存在以及类型，但变量还可以工作。这一点与静态编译语言CC++或Java有很大的区别。这就是Python语言的动态类型模型。

在Python语言中，数据类型是在运行过程中自动决定的，而不是通过代码声明。变量在赋值的时候才被创建，它可以引用任何类型的对象，变量和对象分别存储在内存中的不同位置,两者通过链接进行关联。

A=5

Python将会执行3个不同的步骤去完成这个请求，这些步骤反映了Python语言中所有赋值的操作过程。

(1）创建一个新对象来代表数字5。

(2）创建一个变量a。

(3）将变量a与新对象a相关联。

在Python中从变量到对象的链接称作引用。也就是说，引用是一种关系，以内存中的指针形式实现。一旦变量被使用（也就是被引用)，Python自动跟随这个变量到对象的链接。

2.2类型的归属

在Python语言中，类型属于对象，不属于变量，我们可以对一个变量进行多次赋值,且允许每次赋值的类型不同，例如:

#单变量多次赋值a=5#.将变量a与整型对象关联a='five'#将变量a与字符串型对象关联a=5.0#将变量a与浮点型对象关联

上述代码中，变量a一开始是整型，然后变成一个字符串，最后变成了浮点数。这一点，在C语言中是无法理解的。但是在Python中，理解起来就很简单，因为变量名根本没有类型。实际上Python的变量就是在特定的时间引用了一个特定的对象，而对象是具有类型的，每个对象都包含了一个头部信息，其中标记了对象的类型。

可以看出，Python代码比通常惯用的代码更加灵活，如果能正确地使用Python,代码能够自动以多种类型进行工作。

2.3垃圾回收机制

上述例子中，当重新给变量a赋值时，它前一个引用对象是会发生变化的。在Python中，每当一个变量名被赋予了一个新的对象时，且之前的那个对象没有被其他变量名或对象所引用的话，那么之前的那个对象占用的空间就会被回收，这种自动回收对象占用空间的技术叫作垃圾回收。

在Python内部，垃圾回收是如何实现的呢?实际上，每个对象中都保持了一个计数器，计数器记录了当前指向该对象的引用次数，也就是该对象被引用的次数。一旦这个计数器被设置为零，这个对象的内存空间就会被自动回收。垃圾回收最直接且可感受的好处就是，可以在脚本中任意使用该对象而不需要考虑释放内存空间。与C和C++这样的底层语言相比，省去了大量基础代码。

古人言，故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。学习一门技术也是这样，只有持之以恒，才能不断精进。