这篇文章总结一下 Python 的内置类型。
类型
| Object type | Example literals/creation |
|---|---|
| Numbers | 1234 , 3.1415 , 3+4j , Decimal , Fraction |
| Strings | ‘spam’ , “guido’s” , b’a\x01c’ |
| Lists | [1, [2, ‘three’], 4] |
| Dictionaries | {‘food’: ‘spam’, ‘taste’: ‘yum’} |
| Tuples | (1, ‘spam’, 4, ‘U’) |
| Files | myfile = open(‘eggs’, ‘r’) |
| Sets | set(‘abc’), {‘a’, ‘b’, ‘c’} |
| Other core types | Booleans, types, None |
| Program unit types | Functions, modules, classes |
| Implementation-related types | Compiled code, stack tracebacks |
Numbers
可以表示整形，浮点数，分数等等，甚至可以用来表示非常大的数，比如 2 ** 10000
不同进制表示
0x1234 0X1234 # 16 进制 0x 后接 [0-9A-F]
0o177 0O177 # 8 进制 0o Zero 加大小写的 o 后接 [0-7]
0b101 0B101 # 2 进制 New in 2.6 > ，后接 [0-1]
内置的 hex(number) ， oct(number) ， bin(number) 将 int 转变为这三种进制的字符串。
Strings
字符串在 Python 中支持切片的操作，比如 S = 'Spam'，这时 S[-1] 表示的是最后一个字符 m。
S[1:3] # 'pa' 左边包括，右边不包括
S[1:] # 'pam' [1:len(S)]
S[:3] # 'Spa' 等效于 [0:3]
S[:-1] # 除去最后一个元素
S[:] # S 全部
字符串重复操作可以使用 S * 10 打印 10 遍 S.
字符串和 Java 一样是不可变对象，Numbers 和 Tuples 也是不可变的。
字符串常用函数
常用操作
S.find('pa') # 输出字串位置 1
S.replace('pa', 'xy') # 替换 pa 为 xy 输出到新的字符串，不改变原始字符串
line = 'hello world'
line.split(' ') # 空格分割，输出列表
line.upper() # 转为大写
line.isdigit() # 判断是否为数字，还有 isalpha() isnumeric() isspace() 等等
line.rstrip() # 移除行尾空白字符比如 `\n`
格式化字符串
'%s, eggs, and %s' % ('spam', 'SPAM!') # Python 格式化表达式
# or
'%s, eggs, and %s' % ('spam', 'SPAM!') # Python 2.6 and 3.0
对于任何一个对象，都可以调用内置方法 dir(S) 来查看相关属性和方法。dir 方法可以用来快速查看对象的可调用方法，所以记不住方法的名字也不需要担心，使用 dir() 方法即可。
对于任何方法的使用，可以用 help(S.replace) 查看。
正则
说到字符串处理就不可避免的要谈到正则
>>> import re
>>> match = re.match('Hello[ \t]*(.*)world', 'Hello
>>> match.group(1)
'Python '
>>> match = re.match('/(.*)/(.*)/(.*)', '/usr/home/einverne')
>>> match.groups()
('usr', 'home', 'einverne')
Lists
基本操作，可 Strings 类似也都支持切片，下标索引等等
L = [123, 'spam', 1.23]
L[0]
L[:-1]
L + [4,5,6]
Lists 不同于其他熟悉的语言，可以承载不同的类型，比如上面的例子，L 中就有三种完全不同的类型，Lists 没有特定的大小，可以根据需求调整长度。
L.append('NI') # 添加
L.pop(2) # 删除 index 为 2 的元素，并返回
L.insert(1, 'xyz') # 在 index 之前插入 'xyz'
L.remove('xyz') # 按照值移除第一个找到的 item
另外 list 的 sort() 和 reverse() 方法分别为 list 排序，逆序，直接改动 list 自身。
Nesting
循环嵌套，比如表示 3 × 3 矩阵
>>> M = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
>>> M
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
在获取值的时候可以
>>> M[1] # 获取第二行
>>> M[1][2] # 获取第二行第三列
可以使用 List comprehensions 来获取列
>>> col2 = [row[1] for row in M] # 获取第二列
这句话表达的意思就是，将矩阵 M 中每一行的 row[1] 第二个元素放到一个新的 list 中返回。这个表达式甚至可以更加复杂，比如在返回时每个元素乘以二。
>>> [row[1] * 2 for row in M]
或者加入判断，只有偶数才返回
>>> [row[1] for row in M if row[1] % 2 == 0]
List comprehensions 可以用在任何可以迭代的对象上，比如返回 M 矩阵对角线元素
>>> diag = [M[i][i] for i in range(3)]
>>> [c * 2 for c in 'spam'] # 输出一个列表 ['ss', 'pp', 'aa', 'mm']
在 Python 3.0 及以上，comprehension 语法也可以用来创建 set 或者 dict
{sum(row) for row in M} # {sum(row) for row in M} 创建一个每一行和的 set
{i : sum(M[i]) for i in range(3)} # {0: 6, 1: 15, 2: 24} dict
Dictionaries
基本操作
D = {}
D['name'] = 'bob'
dict 也同样支持嵌套，value 值可以为不同类型。
>>> rec = {'name': {'first': 'Bob', 'last': 'Smith'},
'job': ['dev', 'mgr'],
'age': 40.5}
构造这样一个复杂结构的 dict 在 Python 中非常轻松，但是如果在 C 中将会需要非常多的 coding。在一个 lower-level 的语言中我们需要非常小心释放变量内存空间，但是在 Python 中当丢失对象的引用时，内存空间会自动被释放。
>>> rec = 0
Python 也有自己的垃圾回收机制，在 Python 中当对象的最后一个引用丢失时，空间会立即被回收。
使用 in 来检查 key 是否在 dict 中
if 'f' in D:
print D['f']
或者在 Python 3 可以使用 get() 方法，来避免获取一个不存在的 key 可能引发的错误
D.get('f', 0) # 如果 f 存在返回 D['f']，否则返回 0，等效于
D['f'] if 'f' in D else 0
Tuples
元组，像 lists 一样的序列，但是像 string 一样不可变。支持任意的类型，任意的嵌套，和序列一样。
T = (1, 2, 3, 4)
T = ('spam', 3.0, [11, 22, 33])
Files
文件类型是 Python 用来和外部文件访问的重要接口。使用内置的 open() 函数来创建文件对象。
f = open('data.txt', 'w')
f.write('Hello\n')
f.close()
f = open('data.txt') # 'r' 可以省略
text = f.read()
f.close()
在 Python 3 中区分了 text 和 binary data，Text files 代表字符串内容并且以 Unicode 形式可以 encode 和 decode。而 binary files 代表特殊的 bytes 并且允许用户直接访问无修改的文件内容。
Other Core Types
集合
X = set('spam')
Y = {'h', 'a', 'm'}
X & Y # 交集
X | Y # 并集
X - Y # 差集
Decimal
import deciaml
d = decimal.Decimal('3.141')
>>> decimal.getcontext().prec = 2
>>> decimal.Decimal('1.00') / decimal.Decimal('3.00')
Decimal('0.33')
>>> from fractions import Fraction
>>> f = Fraction(2, 3)
>>> f + 1
Fraction(5, 3)
>>> f + Fraction(1, 2)
Fraction(7, 6)
Type check
if type(L) == type([]):
print('yes')
if type(L) == list:
print('yes')
if isinstance(L, list):
print('yes')
不过需要记住，代码少用这些类型检查。
In Python, we code to object interfaces (operations supported), not to types.
Python 中所有的一切都是 Object，所以上面提到的所有类型都是 Object。