Python四大數據類型實例分析

這篇文章主要介紹“Python四大數據類型實例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python四大數據類型實例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python四大數據類型實例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

基本數據類型

數值型

Python 中的數據皆是對象，比如被熟知的 int 整型對象、float 雙精度浮點型、bool 邏輯對象，它們都是單個元素。舉兩個例子。

前綴加 0x，創建一個十六進制的整數：

0xa5 # 等于十進制的 165

使用 e 創建科學計數法表示的浮點數：

1.05e3 # 1050.0

容器型

可容納多個元素的容器對象，常用的比如：list 列表對象、 tuple 元組對象、dict 字典對象、set 集合對象。Python 定義這些類型的變量，語法非常簡潔。

舉例如下。

使用一對中括號 []，創建一個 list 型變量：

lst = [1,3,5] # list 變量

示意圖看出，右側容器為開環的，意味著可以向容器中增加和刪除元素：

使用一對括號 ()，創建一個 tuple 型對象：

tup = (1,3,5) # tuple 變量

示意圖看出，右側容器為閉合的，意味著一旦創建元組后，便不能再向容器中增刪元素：

但需要注意，含單個元素的元組后面必須保留一個逗號，才被解釋為元組。

tup = (1,) # 必須保留逗號

否則會被認為元素本身：

In [14]: tup=(1)
   ...: print(type(tup)) 
<class 'int'>

使用一對花括號 {} 另使用冒號 :，創建一個 dict 對象：

dic = {'a':1, 'b':3, 'c':5} # dict變量

字典是一個哈希表，下面的示意圖形象的表達出字典的 “形”。

僅使用一對花括號 {}，創建一個 set 對象：

s = {1,3,5} # 集合變量

Python 的容器類型，list、dict、tuple、set 等能方便地實現強大的功能，下面給出幾個案例。

1. 去最求平均

去掉列表中的一個最小值和一個最大值后，計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

代碼執行過程，動畫演示：

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

一共有 10 行，第 i 行的第 j 列等于：j*i，其中：

• i 取值范圍：1<=i<=9

• j 取值范圍：1<=j<=i

根據“例子分析”的語言描述，轉化為如下代碼：

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. 樣本抽樣

使用 sample 抽樣，如下例子從 100 個樣本中隨機抽樣 10 個。

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]

字符串

注意 Python 中沒有像 C++ 表示的字符類型（char），所有的字符或串都被統一為 str 對象。如單個字符 c 的類型也為 str。

str 類型會被經常使用，先列舉 5 個被高頻使用的方法。

strip 用于去除字符串前后的空格：

In [1]: '  I love python\t\n  '.strip()
Out[1]: 'I love python'

replace 用于字符串的替換：

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

join 用于合并字符串：

In [3]: '_'.join(['book', 'store','count'])
Out[3]: 'book_store_count'

title 用于單詞的首字符大寫：

In [4]: 'i love python'.title()
Out[4]: 'I Love Python'

find 用于返回匹配字符串的起始位置索引：

In [5]: 'i love python'.find('python')
Out[5]: 7

舉個應用字符串的案例，判斷 str1 是否由 str2 旋轉而來。

字符串 stringbook 旋轉后得到 bookstring，寫一段代碼驗證 str1 是否為 str2 旋轉得到。

轉化為判斷：str1 是否為 str2+str2 的子串。

下面函數原型中，注明了每個參數的類型、返回值的類型，增強代碼的可讀性和可維護性。

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)

測試函數 is_rotation：

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

r = is_rotation('greatman', 'maneatgr')
print(r)  # False

代碼執行過程，動畫演示：

55555

字符串的匹配操作除了使用 str 封裝的方法外，Python 的 re 正則模塊功能更加強大，寫法更為簡便，廣泛適用于爬蟲、數據分析等。

下面這個案例實現：密碼安全檢查，使用正則表達式非常容易實現。

密碼安全要求：

• 要求密碼為 6 到 20 位；

• 密碼只包含英文字母和數字。

import re
pat = re.compile(r'\w{6,20}') # 這是錯誤的，因為 \w 通配符匹配的是字母，數字和下劃線，題目要求不能含有下劃線
# 使用最穩的方法：\da-zA-Z 滿足“密碼只包含英文字母和數字”
# \d匹配數字 0-9
# a-z 匹配所有小寫字符；A-Z 匹配所有大寫字符
pat = re.compile(r'[\da-zA-Z]{6,20}')

選用最保險的 fullmatch 方法，查看是否整個字符串都匹配。

以下測試例子都返回 None，原因都在解釋里。

pat.fullmatch('qaz12') # 返回 None，長度小于 6
pat.fullmatch('qaz12wsxedcrfvtgb67890942234343434') # None 長度大于 22
pat.fullmatch('qaz_231') # None 含有下劃線

下面這個字符串 n0passw0Rd 完全符合：

In [20]: pat.fullmatch('n0passw0Rd')
Out[20]: <re.Match object; span=(0, 10), match='n0passw0Rd'>

自定義類型

Python 使用關鍵字 class 定制自己的類，self 表示類實例對象本身。

一個自定義類內包括屬性、方法，其中有些方法是自帶的。

類（對象）：

class Dog(object):
   pass

以上定義一個 Dog 對象，它繼承于根類 object，pass 表示沒有自定義任何屬性和方法。

下面創建一個 Dog 類型的實例：

wangwang = Dog()

Dog 類現在沒有定義任何方法，但是剛才說了，它會有自帶的方法，使用 dir() 查看這些自帶方法：

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__']

有些地方稱以上方法為魔法方法，它們與創建類時自定義個性化行為有關。比如：

• init 方法能定義一個帶參數的類；

• new 方法自定義實例化類的行為；

• getattribute 方法自定義讀取屬性的行為；

• setattr 自定義賦值與修改屬性時的行為。

類的屬性：

def __init__(self, name, dtype):
    self.name = name
    self.dtype = dtype

通過 init，定義 Dog 對象的兩個屬性：name、dtype。

類的實例：

wangwang = Dog('wangwang','cute_type')

wangwang 是 Dog 類的實例。

類的方法：

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

注意：

• 自定義方法的第一個參數必須是 self，它指向實例本身，如 Dog 類型的實例 dog；

• 引用屬性時，必須前面添加 self，比如 self.name 等。

總結以上代碼：

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

看到創建的兩個屬性和一個方法都被暴露在外面，可被 wangwang 調用。這樣的話，這些屬性就會被任意修改：

In [49]: wangwang.name='wrong_name'
   
In [50]: wangwang.name
Out[50]: 'wrong_name'

如果想避免屬性 name 被修改，可以將它變為私有變量。改動方法：屬性前加 2 個 _ 后，變為私有屬性。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 個 _ 后，方法變為“私有方法”，只能在 Dog 類內被共享使用。

但是這樣改動后，屬性 name 不能被訪問了，也就無法得知 wangwang 的名字叫啥。不過，這個問題有一種簡單的解決方法，直接新定義一個方法就行：

def get_name(self):
   return self.__name

綜合代碼：

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，通過此機制，改變屬性的可讀性或可寫性，怎么看都不太優雅！因為無形中增加一些冗余的方法，如 get_name。

下面，通過另一個例子，解釋如何更優雅地改變某個屬性為只讀或只寫。

自定義一個最精簡的 Book 類，它繼承于系統的根類 object：

class Book(object):
   def __init__(self,name,sale):
       self.__name = name
       self.__sale = sale

使用 Python 自帶的 property 類，就會優雅地將 name 變為只讀的。

   @property
   def name(self):
       return self.__name

使用 @property 裝飾后 name 變為屬性，意味著 .name 就會返回這本書的名字，而不是通過 .name() 這種函數調用的方法。這樣變為真正的屬性后，可讀性更好。

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 自帶的類，前三個參數都是函數類型。更加詳細的討論放在后面討論裝飾器時再展開。

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 既可讀又可寫，就再增加一個裝飾器 @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'

注意這種裝飾器寫法：name.setter，name 已經被包裝為 property 實例，調用實例上的 setter 函數再包裝 name 后就會可寫。對于 Python 入門者，可以暫時不用太糾結這部分理論，使用 Python 一段時間后，再回過頭來自然就會理解。

到此，關于“Python四大數據類型實例分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！