Python变量与数据类型全解析
1、变量
变量是数据的载体，简单的说就是一块用来保存数据的内存空间，变量的值可以被读取和修改，这是所有运算和控制的基础。
变量命名规范
在 Python 中，变量命名需要遵循以下的规则和惯例。
规则部分：
规则1：变量名由字母、数字和下划线构成，数字不能开头。需要说明的是，这里说的字母指的是 Unicode 字符，Unicode 称为万国码，囊括了世界上大部分的文字系统，这也就意味着中文、日文、希腊字母等都可以作为变量名中的字符，但是一些特殊字符（如：！、@、#等）是不能出现在变量名中的。我们强烈建议大家把这里说的字母理解为尽可能只使用英文字母。
规则2：Python 是大小写敏感的编程语言，简单的说就是大写的A和小写的a是两个不同的变量，这一条其实并不算规则，而是需要大家注意的地方。
规则3：变量名不要跟 Python 的关键字重名，尽可能避开 Python 的保留字。这里的关键字是指在 Python 程序中有特殊含义的单词（如：is、if、else、for、while、True、False等），保留字主要指 Python 语言内置函数、内置模块等的名字（如：int、print、input、str、math、os等）。
Python数据类型
1、基本数据类型
数值类型(Number)：
- int: 整数，如
10,-5,0 - float: 浮点数，如
3.14,-0.001,2.0 - complex: 复数，如
1+2j,3-4j
a = 10 # int
b = 3.14 # float
c = 1 + 2j # complexprint(a, b, c)整型（int）：Python 中可以处理任意大小的整数，而且支持二进制（如0b100，换算成十进制是4）、八进制（如0o100，换算成十进制是64）、十进制（100）和十六进制（0x100，换算成十进制是256）的表示法。
print(0b100) # 二进制整数
print(0o100) # 八进制整数
print(100) # 十进制整数
print(0x100) # 十六进制整数浮点型（float）：浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，浮点数除了数学写法（如123.456）之外还支持科学计数法（如1.23456e2）
print(123.456) # 数学写法
print(1.23456e2) # 科学计数法复数(complex)是Python中的一种数字类型，用于表示数学中的复数。复数由实数部分和虚数部分组成，
a = 3 + 4j # 复数 3+4i
e = complex(2, 3) # 2+3j
f = complex(4) # 4+0j
g = complex('5+6j') # 从字符串创建 5+6j
print(a, e, f, g)布尔类型(bool)
布尔型（bool）：布尔型只有True、False两种值，要么是True，要么是False，可以用来表示现实世界中的“是”和“否”，命题的“真”和“假”，状况的“好”与“坏”，水平的“高”与“低”等等。如果一个变量的值只有两种状态，我们就可以使用布尔型。
is_active = True
is_admin = False
print(is_active, is_admin)
print(is_active and is_admin)字符串(str)
字符串型（str）：字符串是以单引号或双引号包裹起来的任意文本，比如'hello'和"hello"，使用反斜杠 \ 转义特殊字符，三引号''' '''/""" """包围也是字符串
s1 = 'hello'
s2 = "world"
s3 = '''多行
字符串'''
print(s1, s2, s3)2、复合数据类型
(1) 列表(list)
特点：
- 有序的可变序列
- 用方括号
[]表示 - 可以包含不同类型的元素
- 允许重复元素
# 创建列表
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, 'a', True, 3.14]# 访问元素
print(fruits[0]) # 'apple' (正向索引从0开始)
print(fruits[-1]) # 'cherry' (负索引表示从后往前)# 修改元素
fruits[1] = 'blueberry'
print(fruits) # ['apple', 'blueberry', 'cherry']# 切片操作
print(numbers[1:3]) # [2, 3] (获取索引1到2的元素)
print(numbers[:2]) # [1, 2] (从开始到索引1)
print(numbers[2:]) # [3, 4, 5] (从索引2到结束)# 常用方法
fruits.append('orange') # 末尾添加
fruits.insert(1, 'pear') # 指定位置插入
fruits.remove('apple') # 删除指定元素
popped = fruits.pop(2) # 删除并返回指定索引元素
fruits.sort() # 排序(原地修改)
sorted_fruits = sorted(fruits) # 返回新排序列表实际案例：学生成绩管理：
# 初始化学生成绩列表
grades = [85, 90, 78, 92, 88]# 添加新成绩
grades.append(95)
print("添加后:", grades) # [85, 90, 78, 92, 88, 95]# 计算平均分
average = sum(grades) / len(grades)
print("平均分:", average)# 找出最高分和最低分
print("最高分:", max(grades))
print("最低分:", min(grades))# 排序成绩
grades.sort(reverse=True)
print("降序排列:", grades)(2) 元组(tuple)
特点：
- 有序的不可变序列
- 用圆括号
()表示 - 可以包含不同类型的元素
- 一旦创建不能修改
# 创建元组
colors = ('red', 'green', 'blue')
coordinates = (10.5, 20.3)
single_element = (42,) # 注意逗号，区分(42)是整数# 访问元素
print(colors[1]) # 'green'
print(coordinates[0]) # 10.5# 切片操作
print(colors[:2]) # ('red', 'green')# 元组解包
x, y = coordinates
print(f"x: {x}, y: {y}") # x: 10.5, y: 20.3# 不可变性尝试(会报错)
# colors[1] = 'yellow' # TypeError# 元组连接
new_tuple = colors + ('yellow', 'black')
print(new_tuple) # ('red', 'green', 'blue', 'yellow', 'black')实际案例：RGB颜色处理：
# 定义一组RGB颜色
color1 = (255, 0, 0) # 红色
color2 = (0, 255, 0) # 绿色
color3 = (0, 0, 255) # 蓝色# 计算灰度值函数
def calculate_grayscale(rgb):r, g, b = rgbreturn round(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)# 计算各颜色的灰度值
print(f"红色的灰度值: {calculate_grayscale(color1)}")
print(f"绿色的灰度值: {calculate_grayscale(color2)}")
print(f"蓝色的灰度值: {calculate_grayscale(color3)}")# 颜色混合函数
def mix_colors(color_a, color_b, ratio=0.5):return tuple(round(a * ratio + b * (1 - ratio)) for a, b in zip(color_a, color_b))# 混合红色和蓝色
purple = mix_colors(color1, color3)
print(f"混合红色和蓝色得到: {purple}") # (128, 0, 128)(3) 集合(set)
特点：
- 无序的不重复元素集
- 用花括号
{}表示(但空集合必须用set()) - 可变集合(set)和不可变集合(frozenset)两种
- 支持数学集合运算
# 创建集合
unique_numbers = {1, 2, 3, 3, 4} # 实际为{1, 2, 3, 4}
letters = set('hello') # {'h', 'e', 'l', 'o'}
empty_set = set() # 空集合(不能用{}，这是空字典)# 添加/删除元素
unique_numbers.add(5)
unique_numbers.remove(2) # 如果元素不存在会报错
unique_numbers.discard(10) # 安全删除，不存在也不报错
popped = unique_numbers.pop() # 随机删除并返回一个元素# 集合运算
a = {1, 2, 3}
b = {2, 3, 4}print(a | b) # 并集 {1, 2, 3, 4}
print(a & b) # 交集 {2, 3}
print(a - b) # 差集 {1}
print(a ^ b) # 对称差集 {1, 4}# 集合推导式
squares = {x**2 for x in range(5)}
print(squares) # {0, 1, 4, 9, 16}实际案例：数据分析
# 两个班级的学生
class_a = {'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'}
class_b = {'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'}# 找出同时在两个班级的学生
both_classes = class_a & class_b
print("同时在两个班级的学生:", both_classes)# 找出只在A班的学生
only_a = class_a - class_b
print("只在A班的学生:", only_a)# 所有不重复的学生
all_students = class_a | class_b
print("所有学生:", all_students)# 添加新学生
class_a.add('Grace')
print("更新后的A班:", class_a)# 检查学生是否存在
print("Alice在A班吗?", 'Alice' in class_a)
print("Eve在A班吗?", 'Eve' in class_a)(4) 字典(dict)
特点：
- 键值对集合
- 用花括号
{}表示，键值对用:分隔 - 键必须是不可变类型，值可以是任意类型
- 从Python 3.7开始保持插入顺序
# 创建字典
person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
grades = {'math': 90, 'english': 85, 'history': 88}
empty_dict = {}# 访问元素
print(person['name']) # 'Alice'
print(grades.get('math', 0)) # 90 (get方法可设置默认值)# 添加/修改元素
person['email'] = 'alice@example.com' # 添加
grades['math'] = 95 # 修改# 删除元素
del person['city']
popped_value = grades.pop('english') # 删除并返回值# 常用方法
print(person.keys()) # 所有键
print(person.values()) # 所有值
print(person.items()) # 所有键值对# 字典推导式
squares = {x: x**2 for x in range(5)}
print(squares) # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}实际案例：单词统计
def word_count(text):"""统计文本中单词出现次数"""word_counts = {}# 分割文本为单词(简单处理)words = text.lower().split()for word in words:# 去除标点符号(简单处理)word = word.strip(".,!?")# 更新计数if word in word_counts:word_counts[word] += 1else:word_counts[word] = 1return word_counts# 测试文本
text = "Hello world! Hello Python. Python is great, isn't it? The world is big."# 统计单词
counts = word_count(text)# 打印结果
print("单词统计结果:")
for word, count in sorted(counts.items()):print(f"{word}: {count}")# 找出出现最多的单词
most_common = max(counts.items(), key=lambda item: item[1])
print(f"\n最常出现的单词是 '{most_common[0]}'，出现了 {most_common[1]} 次")| 类型 | 可变性 | 有序性 | 元素要求 | 表示符号 | 主要用途 |
| 列表(list) | 可变 | 有序 | 无 |
| 存储有序数据集合，可能修改 |
| 元组(tuple) | 不可变 | 有序 | 无 |
| 存储不应修改的有序数据 |
| 集合(set) | 可变 | 无序 | 必须可哈希 |
| 存储唯一元素，快速成员检查 |
| 字典(dict) | 可变 | 有序(3.7+) | 键必须可哈希 |
| 存储键值对关联数据 |