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Python数据类型实例分析

本篇内容主要讲解“Python数据类型实例分析”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python数据类型实例分析”吧!

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一、内容概要

  1. 字符串(str)

  2. 列表(list)

  3. 元组(tup)

  4. 字典(dict)

  5. 数据操作

二、字符串(str)

Python中字符串操作基本和PHP类似,下面介绍一下Python中字符串的常规操作方法

3.1 索引下标取值

在PHP中可以通过索引下标的方式获取到字符串中的某一个字符,在Python中也同样可以获取到,如下代码所示

#定义字符串
testStr = 'tangqingsong'
#通过索引下标获取字符
print(testStr[1])
#打印结果 a

3.2 切片

在Python中有一个非常好用的功能叫做切片,比如当你想获取字符串中第n个字符到第m个字符中的区间字符,使用Python的切片实现非常简单,如下代码所示

#定义字符串
testStr = 'tangqingsong'
#通过索引下标获取字符
print(testStr[0:4])
#打印结果 tang

3.3 循环

在Python中for不仅仅可以循环类似于PHP中的数组,还可以循环字符串,如下代码所示

testStr = 'tangqingsong'
for value in testStr[0:4]:
 print(value)
#打印结果 tang

3.4 字母大小写转换

在Python中实现字母大小写转换和PHP的写法稍有不同,Python中操作有点类似于PHP操作对象的感觉,如下代码所示

#定义字符串
testStr = 'tQs'
#大写转换
aStr = testStr.upper()
#小写转换
bStr = testStr.lower()
print(aStr,bStr)
#打印结果 TQS tqs

3.5 分割和合并

接着我们再来看一下怎么把字符串切割与合并,如下代码所示

s = 'tang|qing|song'
l = s.split('|')
print(l)
#打印结果 ['tang', 'qing', 'song']
s2 = '|'.join(['tang', 'qing', 'song'])
print(s2)
#打印结果 tang|qing|song

3.6 字符串首尾过滤

在PHP中字符串首尾过滤通常使用trim()函数过滤,而Python中字符串首尾过滤的语法有点类似于PHP操作对象的方式,代码如下所示

# 去掉边界上的内容 strip
s1 = ' tang qing song '
print(s1.strip())
#打印结果 ‘tang qing song’

如果你想指定删除某一个字符,代码如下所示

s2 = '<汤青松>'
print(s2.strip('>'))
#打印结果 '<汤青松'

三、列表(list)

在Python中有一种叫做list的数据类型,在PHP中我们通常称之为索引数组

4.1 数据定义

定义list数据方式如下代码所示

#定义一个list数据
lst = ['张三','李四','王五','马六','田七']

取数据方式和PHP基本一致,比如想获取lst里面的李四,可以这样获取

$name = lst[1]

4.2 切片

除了正向取数据还可以反着顺序取数据,比如你要获取马六,你可以这样写

$name = lst[-2]

在Python中有一种获取数据非常简便的方法,叫做切片,比如你想获取lst中的李四到马六区间的数据,在PHP中你得用array_slice函数去截取,但在Python则非常方便,如下代码所示

print(lst[1:4])
# 打印结果 ['李四','王五','马六']

如果你想隔一个数据取一个数据,切片还支持设置步长,步长默认为1,也就是说连续取数据,当你设置步长后,会按照指定的步长,如下代码所示

print(lst[1:4:2])
# 打印结果 ['李四','马六']

同样切片也支持反着取数据,比如你想获取田七到王五区间的数据,参考代码如下

print(lst[-1:-3:-1])
# 打印结果 ['田七','马六','王五']

4.3 修改数据

在Python中如果你想向一个list数据中追加一个数据可以使用append方法向末尾增加,如下代码所示

lst = lst.append('王八')

也可以使用pop方法弹出最末尾一个数据,如下代码所示

value = lst.pop()

如果你想吧数据清空,也可以使用clear方法,当然你也可以直接将值重新赋值一个空list,如下代码所示

lst.clear()
#或者
lst = []

4.4 值的引用

在Python中需要注意一种引用内存地址的特殊情况,如下代码所示

# 定义两个变量
aList = ['张三', '李四', '王五']
bList = []
# 在bList中追加aList,此时bList为二维list
bList.append(aList)
#修改aList变量里面的值
aList[0] = '张三丰'
#打印bList
print(bList)
# 打印结果 [['张三丰', '李四', '王五']]

在上面代码中可以看到,已经将一个变量赋给另外一个变量,按照常规理解来说,他们是相互独立的,但实际上并不是;在Python中如果存在二维的list,一维里面往往是记录一个内存地址,并不是把值完整的复制一份,这种引用操作Python中也称之为浅拷贝;

四、元组(tup)

在Python中有一种数据类型和list非常相似,称之为元组(tuple);它们最明显区别就是list定义之后可以修改结构,而元组定义之后不能再次修改,其次是在定义的时候有一点点不同,如下代码所示

#定义list数据
lst = ['张三', '李四', '王五']
#定义元组数据
tple ('张三', '李四', '王五')

在取数据的时候同样支持切片,也同样支持用索引(下标)方式来取值,唯一的区别就是不能再更改里面的值,比如说追加数据或者里面的某一个数据重新赋值。

五、字典 (dict )

在PHP中我们知道数组有两种类型,索引数组和关联数组,而关联数组在Python中称之为字典,定义方式和lst区别不大,如下代码所示

1 数据定义

demo = {
 'k1':'v1',
 'k2':'v2',
 'k3':'v3',
}

在Python中定义字典相对PHP来说比较严格,对key有要求,不像PHP中可以只输入值而不输入可以,在Python中必须同时输入key和value。

2 增删改查

Python中的字典增删改查和PHP基本类似,获取字典数据参考代码如下所示

#明确存在某一个key可以这样取值,如果值不存在会报错
d['存在的key']
#不知道是否存在的情况
d.get('不知道存不存在的key')

增加数据的方式比较常规,这里不再特别说明,示例代码如下所示

#增加一项数据
data['不存在的key'] = '值'

删除数据的方式有两种形式,第一种是弹出指定数据,第二种是通过方法删除,和PHP基本类似,如下代码所示

#弹出数据
data.pop('key')
#删除数据
del data['key']

修改数据直接赋值即可,如下代码所示

# 修改数据
data['存在的key'] = 新的值

六、杂项

在Python中对数据会经常处理,这里记录三个常用的操作方法:

1 range 函数

有时需要定义一个列表,里面包含1~100的所有数值,在PHP中可能需要通过for循环来实现,但在Python中有一个函数range()可以创建一个整数列表,一般用在 for 循环中,代码如下所示

#range(start, stop[, step])
 for i in range(0,5,1):
 print(i)
# 打印结果 0 1 2 3 4 5

start参数代表计数从 start 开始,stop是代表计数停止的数值,step则代表一次递增几个数值

2 布尔型说明

在Python中的布尔值中,数字 0为 False,其他数字都为true,字符串除了’'是false以外,其他非空的字符串都是true,tuple类型中除()和{}是false,其他都是true,还有Python中表示空的none也是false

3 数据操作

在Python中如果你想判断一个列表是否包含某一个值可以使用in方式,如下代码

#定义一个列表
lst = ['tang','qing','song']
#判断lst是否包含某一个值
result = 'tang' in lst
print(result)
#打印结果 True

如果你想知道一个list中是否不包含可以使用not in方式,如下代码

#定义一个列表
lst = ['tang','qing','song']
#判断lst是否不包含某一个值
result2 = 'tang' not in lst
print(result2)
#打印结果 False

在Python中如果你想查看一个列表的长度,可以使用len(lstt)方法 查看列表的长度

lst = ['tang','qing','song']
print(len(lst))
#打印结果 3

到此,相信大家对“Python数据类型实例分析”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!


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