学习某种编程语言，就肯定避免不了学习它的数据类型，Python也不例外。今天，我们来说说Python的几种常用的数据类型及用法。
Python3具有六种数据类型，分别是：数字，字符串(String)，列表(List)，元组(Tuple)，集合(Set)和字典(Dictionary)。
首先来说说数字，Python3中能处理的数字包括整型(int)，浮点(float)，布尔(bool)和复数(complex)。
值得一提的是，Python3中是没有Long(长整型)这个概念的，一切都是int，试试简单的给某个变量赋值：
a = 1 //int型 b, c = 3, 4 //可以这样赋值 d = 3.141592653 //float型 e = True //bool型
我们可以使用内置函数type()来查看一个对象的类型，比如
print(type(a), type(b))
这样，我们就得到了含有数字类型的变量。Python对于科学统计领域来说可谓是占尽优势，对于数字的处理要更为的便捷。如果用Perl语言做对比的话，Perl可能更加擅长处理字符串，而Python在数字处理上更加优秀。所以一般面对不同的问题的时候，适当选用合适的语言也是一门学问。
Python的字符串，赋值起来也十分简单：
a = "This a sentence." a = 'This a sentence'
Python中允许单引号，双引号来定义字符串，这里我们只做一个大概了解。
列表，Python中使用的一种比较频繁的数据结构，使用一对方括号来表示的数据格式，用来存储其他对象，列表可索引，可拼装，可添加删除修改等。
l = list([1, 2, 3]) l = [1, 2, 3] l = [[1, 2, 3]]
这三种方式都同时定义了一个列表，其中第一句话和第二句话完全一样，我们可以用print()函数，直接打印观察列表。
print(l)
列表索引：这其中，对于某个元素，我们可以进行索引，比如，l = [1, 2, 3]中，我需要拿到数字2，那我就可以这样写：
a = l[1]
这里需要知道的是，计算机的计数是从0开始的，也就是l中对应的数字1，2，3的索引(index)位置分别是0，1，2
根据上面这步，我们就拿到了数字2的一个对象引用，它直接指向数字2，我们这里的a = l[1]，实际上并不是把l[1]的值给a，而是将a的值指向l[1]所在的地址，这点以后可以慢慢讲，目前知道索引的位数就足够了。
列表修改：修改列表的方法有很多，有单元素修改的，有整体列表修改的，这里可以这样理解一下:
l = [1, 2, 3] l = [2, 3, 4] #这种是直接替换l指向的对象 l[1] = 2 #这种是改变第一个元素 print(l) #打印查看 l = [2, 2, 4] #会发现第一个元素变成2了
列表拼接：如果我想将两个列表拼接起来，我可以：
l = [1, 2, 3] r = [2, 3, 4] l = l + r #输出就会成为[1, 2, 3, 2, 3, 4] l = l.extend(r) #与上一句等价, extend相当于延伸，扩展。这样，我们就可以将两个列表拼接到一起了
列表也支持删除操作，比如我需要删除上述情况l列表中的第二个元素，数字2，那我可以有如下操作：
del l[1] #这里第一位就会被删除，原列表变成：[1, 3, 2, 3, 4] del l[3] #这里删除第三位，列表变成[1, 3, 2, 4]
列表的添加：列表的数据结构近似于一个队列，我们知道队列的特性是FIFO(First In First Out)，我们这里添加的新元素，就是从右向左添入(append)列表的，如下：
l = [1, 2, 3] l.append(4) l.append(5) print(l) #得到 l = [1, 2, 3, 4, 5]
列表的反转：列表同时支持反转元素内的所有元素，比如：
l = [2, 3, 4, 5, 6] l.reverse() #这里调用自带反转函数 print(l) #得到[6, 5, 4, 3, 2]
这里出道题考一下诸位，观察下列代码说出结果：
Q1.
l = [[1, 2, 3]] l.reverse() print(l)
Python自带列表的整理排序，比如一个乱序的列表，就可以通过排序函数自动排序，有必要说一点的是，默认按生序排列，我们可以通过添加参数reverse改变为降序:
l = [8, 2, 5, 2, 3] l.sort() #[2, 2, 3, 5, 8] l.sort(reverse = True) #[8, 5, 3, 2, 2] #---------分割线--------- l = sorted(l) print(l)
这里不难看出，改变reverse可以改变排序方式，True为降序，False为默认升序。sort()函数默认不返回任何值，所以我们可以直接l.sort()这样用，那如果我想将这个引用给其他变量的时候，我可以使用sorted()方法，该方法返回一个排序好的列表，如上所写。
Answer:
Q1. l = [[1, 2, 3]]，这里因为是列表套列表，[1, 2, 3]作为l的第0位的元素，也就是l[0]，本身不发生改变，但实际上因为l只有一个元素，这个元素就是[1, 2, 3]，所以他不会发生变化，但是假如这样：
l = [[2, 3, 4], [1, 2, 3], [1, 3, 5], [2, 4, 5], [1, 4, 2, 6]] l.sort() print(l)
他就会按照内部中的元素一个一个比对排序，得到:
l = [[1, 2, 3], [1, 3, 5], [1, 4, 2, 6], [2, 3, 4], [2, 4, 5]]
元组，元组使用一对圆括号来表示数据格式，它的特点就是不可改变(immutable)，换言之，当元组内的元素存在后，就不可修改了。元组是一种和列表具有相似特点的数据结构，唯一就是不可修改，如下定义:
t = (5, 4, 3) #常规定义元组 t = ([5, 4, 3]) #转变一个list变成元组，结果为(5, 4, 3) t = (3,) #注意，一个元素的时候，需要添加一个逗号，不然会变成int型
这里需要说的部分就是，当元组成员中只有一个元素的时候，需要添加逗号表达一个元素的元组。
元组支持索引，但是不可修改，支持拼接操作，同列表。
t = (1, 2, 3) #两个元组 o = (4, 5, 6) t = t + o #拼接为(1, 2, 3, 4, 5, 6) print(t[2]) #打印出3
集合，Python中的集合概念，与数学中的集合概念相同。元素唯一性
s = set([1, 2, 3, 4, 4, 2, 1]) #其中的4，2，1重复多次，集合会自动删去这些元素，只出现一次
print(s) #得到{1, 2, 3, 4}
集合会保留最大不重复元素，在某些情况中，某些问题中，这种结构很有帮助
字典，这可是一个大项，Python中的字典也是Hash实现的，我个人是个字典狂魔，使用字典的频率远超以上所有结构，为什么？因为好用。字典的数据结构是使用一种映射关系对应，俗话说叫一个萝卜一个坑，加入我有一个列表l，其中的元素包括['1', '2', '3']，我又有一个列表p，其中的元素包括['A', 'B', 'C']三个元素。字典就是用映射的思想，将l中的元素，看作key，将p中的元素，看作value，形成一个个key: value的映射(map)关系。每当我们去查找l[0]这个位置的key的时候，它会返回它的value，假设我们这里映射的是'A'，那我们查找起来就比较方便了。这种数据结构给一些条件提供了极大的便利，比如累加元素统计个数，字典的缺点是占用更多的空间。此外，讲到这里，稍为说一下，一个字典空间是有限的，当字典快满之后，需要重新申请更大的空间来存储新的值，有兴趣的同学可以去查查这块。
字典如下定义：
d = {} #定义一个空字典
d = dict() #第二种方式定义空字典
d['0'] = 'A' #赋值了一组key:value '0':'A'
d['1'] = 'B' #添加了新的一组
d['1'] = 'C' #注意，字典只允许存在一个键(key)，所以'1':'B'不存在了，替换成'1':'c'
d = {'0':'A', '1':'B', '2':'C'}#第三种定义字典方式
这里的元素的数据类型是string，还可以有任何一种类型，比如d['1'] = [1, 2, 3]，或者更复杂的d['2'] = {'A': 'Hello', 'B': [3, 4, 5]}等。这些都是需要遇到实际问题来决定的，下面讲一些字典的常用方法。
我们在使用字典的时候，要知道字典是无序的，上面那段代码中的键(key)：'0'，'1'在字典中没有任何顺序而言，如果要访问字典的大小，我们可以使用length函数，他的写法是:
len(d) #这里会打印字典d的长度，这种方法同样适用于string, list, set, tuple, dict。其中字典里的len()会返回字典中元素的个数，也就是有多少个key: value组合，我们这里有两个，所以是2。
如果我们想要访问字典的键，我们可以使用key函数：
d.keys()
如果我们需要访问值，我们可以使用value函数：
d.values()
它会返回一个dict_values对象，里面包含所有values(同样是无序的，但是字典知道哪个key和这个value对应)。
那肯定有人会问了，有没有直接返回键值对的方法？有：
d.items()
这个方法会返回dict_items对象。
修改字典：
修改字典的方法有很多，假如知道了key，我们想对应修改值(value):
d.update({'1':'5'}) #修改key l的值为'5'
d['l'] = '5' #另一种方法修改key l
删除字典键：
del d['l'] #删除键为l的键值对，key不存在时，value自然不存在
删除清空字典：
d.clear() #清空字典，该句等同于 d = {} 这种重新建空的方法
del d #直接删除字典，执行之后不存在字典变量d
额外讲一个我喜欢的小方法设置默认一组键值对：
d = {}
d.setdefault(key, value) #这样就创建了一个 {key: value}的字典
这样写的好处其实有些情况会用到，比如刚才说到的统计，我们假设统计出现的字符：
d = {}
for i in ['a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd']:
d[i] = d.setdefault(i, 0) + 1 #这里setdefault使得对应的key初始值都是0，然后每次遇到一个值都会给当前key的 value + 1
print(d)
#结果为: {'a':1, 'b':1, 'c':3, 'd':1}，字典无序，这是其中一种输出
今天先说到这里，这几种数据结构和类型都是比较基础的，下面给大家出一点题，试着写出结果：
Q3
l = [2, 3, 7, 4, 9, 1, 2] b = sorted(l) print(l)
Q4
l = [2, 3, 7, 4, 9, 1, 2] l.sort(reverse = True) print(l)
Q5
a, b, c = 3, 7, 3.5556 l = [2, a, b, 4, 9, c, 2, 2, 1] l = set(l) print(l)
Q6
l = [2, a, b, 4, 9, c, 2, 2, 1] l.reverse() print(l)
Q7
print(l[4])
Q8
# s = (3) #判断是否合法
Q9
d = {'a': 1, 'b': 73, 'z': 'c', 't': 3.1415926}
d['b'] = d['t'] + 1
print(d)
正确答案：
Q3: [2, 3, 7, 4, 9, 1, 2] 打印的是l
Q4: [9, 7, 4, 3, 2, 2, 1] 降序
Q5: {1, 2, 3.5556, 3, 4, 7, 9} 是一个集合，去重
Q6: [1, 2, 2, 3.5556, 9, 4, 7, 3, 2] 反转
Q7: 9
Q8: 不合法，单元素的set需要添加逗号: set(3,)
Q9: {'a': 1, 'b': 4.1415926, 't': 3.1415926, 'z': 'c'}