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 + 3
5
>>> 3 - 2
1
>>> 2 * 3
6
>>> 3 / 2
1.5# 两个乘号表示乘方运算：
>>> 3 ** 2
9
>>> 10 ** 6
1000000

 

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 + 0.1
0.30000000000000004
>>> 3 * 0.1
0.30000000000000004

 

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。

>>> 4/2
2.0
>>> 1 + 2.0
3.0
>>> 2 * 3.0
6.0
>>> 3.0 ** 2
9.0

 

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2 
1*2.0 #结果为2.0 
1+(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=50
x=eval(input('请输入你猜的数字：'))
if x==y:print('恭喜你猜对了')
elif x>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 == 0 and b == 1) or (a == 1 and b == 2) or (a == 2 and b == 0): print('小红胜')
if (a == 1 and b == 0) or (a == 2 and b == 1) or (a == 0 and b == 2): print('小明胜')
if a == 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。