一门语言所支持的数据类型是应该被我们牢牢掌握的，掌握了数据类型，才能更好的步入实践开发中。在我看来，这也应该是基础入门中必须要掌握的知识点。
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Python3 中有六个标准的数据类型：Number（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Sets（集合）、Dictionary（字典）。
Number（数字）：
- int、float、bool、complex（复数）
>>> a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j
>>> print(type(a), type(b), type(c), type(d))
<class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> <class 'complex'>
String（字符串）：
- 字符串不能被改变
- 在Python3中，所有的字符串都是Unicode字符串
- 下面介绍一些常用内建函数与说明
len(string) # 返回字符串长度
split(str="", num=string.count(str)) # num=string.count(str)) 以 str 为分隔符截取字符串，如果 num 有指定值，则仅截取 num 个子字符串
splitlines([keepends]) # 按照行('\r', '\r\n', \n')分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符
startswith(str, beg=0,end=len(string)) # 检查字符串是否是以 obj 开头，是则返回 True，否则返回 False。如果beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查
endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) # 检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False
strip([chars]) # 在字符串上执行 lstrip()【左边】和 rstrip()【右边】
find(str, beg=0 end=len(string)) # 检测 str 是否包含在字符串中，如果指定范围 beg 和 end ，则检查是否包含在指定范围内，如果包含返回开始的索引值，否则返回-1
index(str, beg=0, end=len(string)) # 跟find()方法一样，只不过如果str不在字符串中会报一个异常
count(str, beg= 0,end=len(string)) # 返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数
capitalize() # 将字符串的第一个字符转换为大写
upper() # 转换字符串中的小写字母为大写
lower() # 转换字符串中所有大写字符为小写
swapcase() # 将字符串中大写转换为小写，小写转换为大写
bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict") # Python3 中没有 decode 方法，但我们可以使用 bytes 对象的 decode() 方法来解码给定的 bytes 对象，这个 bytes 对象可以由 str.encode() 来编码返回
encode(encoding='UTF-8',errors='strict') # 以 encoding 指定的编码格式编码字符串，如果出错默认报一个ValueError 的异常，除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace'
title() # 返回"标题化"的字符串,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写
isxxxx() # 对字符串的各种内容判断函数，如isdigit()、isalnum()、isalpha()等
List（列表）：
- 列表是有序的对象集合
- 列表中元素的类型可以不相同
- 它支持数字，字符串甚至可以包含列表
- List可以使用+操作符进行拼接
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ]
tinylist = [123, 'runoob']
print (list) # 输出完整列表
print (list[0]) # 输出列表第一个元素
print (list[1:3]) # 从第二个开始输出到第三个元素
print (list[2:]) # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinylist * 2) # 输出两次列表
print (list + tinylist) # 连接列表
- 下面介绍一些常用内建函数与说明
list.append(obj) #在列表末尾添加新的对象
list.insert(index, obj) #将对象插入列表
list.extend(seq) #在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
list.pop(obj=list[-1]) #移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
list.remove(obj) #移除列表中某个值的第一个匹配项
list.clear() #清空列表
list.count(obj) #统计某个元素在列表中出现的次数
list.index(obj) #从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
list.reverse() #反向列表中元素
list.sort([func]) #对原列表进行排序
list.copy() # 复制列表(浅拷贝)。 扩展：浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象；深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象
Tuple（元组）：
- 与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，但它可以包含可变的对象，比如list列表
tup1 = () # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号
-
string、list和tuple都属于有序的sequence（序列）
-
Python元组的升级版本 -- namedtuple(具名元组); 因为元组的局限性：不能为元组内部的数据进行命名，所以往往我们并不知道一个元组所要表达的意义，所以在这里引入了 collections.namedtuple 这个工厂函数，来构造一个带字段名的元组。具名元组的实例和普通元组消耗的内存一样多，因为字段名都被存在对应的类里面。这个类跟普通的对象实例比起来也要小一些，因为 Python 不会用 dict 来存放这些实例的属性。下面来看看声明一个具名元组及其实例化的方法：
import collections
#two ways to define the field name for namedtuple
#User = collections.namedtuple('User', ['name', 'age', 'id'])
User = collections.namedtuple('User', 'name age id')
user = User('tester', '22', '464643123')
print(user)
输出结果：
User(name='tester', age='22', id='464643123')
Sets（集合）：
- 集合是一个无序不重复元素的序列，基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素
- 创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典
student = {'Tom', 'Jim', 'Mary', 'Tom', 'Jack', 'Rose'}
print(student) # 输出集合，重复的元素被自动去掉
Dictionary（字典）：
- 字典是无序的对象集合
- 字典是一种映射类型，字典用"{ }"标识，它是一个无序的键(key) : 值(value)对集合
- 键(key)必须使用不可变类型，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行
- 在同一个字典中，键(key)必须是唯一的，如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住
- dict['xxxx']方式获取值时需注意键不存在会报KeyError异常
- 下面介绍一些常用内建函数与说明
radiansdict.get(key, default=None) # 返回指定键的值，如果键不在字典中则返回default值
radiansdict.setdefault(key, default=None) # 和get()类似, 但如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为default, 也可用dict[key] = xxx设置键值
radiansdict.items() # 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
radiansdict.keys() # 以列表返回一个字典所有的键
radiansdict.values() # 以列表返回字典中的所有值
key in dict # 如果键在字典dict里返回true，否则返回false
radiansdict.update(dict2) # 把字典dict2的键/值对更新到dict里
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