python基础（一）内置类型及方法
python 内置类型主要包含7大类：数字序列映射文件类实例异常其中，最常用数据类型为序列序列python中包含7种内建序列列表(list):由方括号构成，用逗号分隔项目： [a, b, c]元组(tuple):元组由逗号运算符构造（不在方括号内），空元组必须具有括号括号,eg: (d,) ()字符
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2023-06-27 11:10:16
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python 变量1.在python中，变量是不需要事先声明的，每个变量在使用之前都必须先赋值。2.python中变量本身是没有类型的，我们所说的python数据类型指的是变量所指内存中对象的类型。3.python 中使用 "=" 来给变量进行赋值， “=” 左边是变量名，右边是给变量赋的值,例如: test=1, test2= 'abc' 这样的形式python 数据类型1.python数值类型
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2024-03-12 21:04:52
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Python的内置序列类型容器序列list、tuple、collections.deque 能存放不同类型的数据扁平序列str、bytes、 bytesarray、 memoryview(内存视图)和array.array，这种序列只能容纳一种类型。容器序列存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用，而扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说，扁平序列其实是一段连续的内存空间。由此可见扁平序列其实更
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2023-09-25 16:21:26
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### Python内置的序列数据类型
在Python中，序列数据类型是非常重要的一部分，它们能够让你轻松地组织和管理数据。Python内置的序列数据类型包括字符串、列表、元组等。作为一名刚入行的小白，了解这些序列数据类型的使用方法将帮助你更高效地编写代码。本文将详细介绍如何使用这些内置的序列数据类型，包括必要的步骤和示例代码。
#### 流程概述
下面是学习和使用Python内置序列数据类
# Python内置序列数据类型
在Python编程中，序列是一种非常基础的数据类型，用于存储一组有序的元素。Python提供了多种内置序列类型，主要包括字符串、列表和元组。这些序列类型在数据存储和操作上发挥着重要的作用。
## 序列类型概述
1. **字符串（str）**：字符串是一种由字符组成的序列，通常用于表示文本数据。字符串是不可变的，这意味着一旦创建就不能被修改。
2. **列表
# Python中的内置序列数据类型
Python 是一种高级编程语言，其灵活性和强大的内置数据类型使其在数据处理与分析领域广受欢迎。在众多数据类型中，序列数据类型尤为重要。本文将深入探讨 Python 中的内置序列，包括列表、元组、字符串与字典等，大致解析它们的特性和应用场景。
## 1. 列表（List）
列表是 Python 中最常用的序列数据类型之一。它是一个可变的有序集合，可以存放
原创
2024-10-25 06:30:46
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# 教你实现 Python 内置序列对象
在 Python 编程中，序列对象是一种非常重要的数据结构，它们可以存储多个数据项，并允许我们对这些数据项进行有效的操作。常见的内置序列对象包括列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）、以及字典（dict）等。在这篇文章中，我们将一起了解如何实现和使用 Python 的内置序列对象。
## 流程概览
学习如何实现内置序列对象的过程可以分
1、Boolean【布尔型】#coding:utf-8'''Created on 2014-4-29@author: Administrator'''#Python中的布尔值为True、False，首字母大写deftest_boolean():#bool 值为False的情况formater = "%r,%r" #%r —— 万能的格式符，它会将后面的参数原样打印输出，带有类型信息n= 1prin
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2024-01-04 11:51:53
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列表和字典列表和字典这两个对象类型都是其他对象的集合。这两种类型几乎是Python所有脚本的主要工作组件。这两种类型都相当灵活：它们都可以在原处进行修改，也可以按需求增长或缩短，而且可以包含任何种类的对象或者被嵌套。借助这些类型，可以在脚本中创建并处理任意的复杂的信息结构。列表列表是Python中最具灵活性的有序集合对象类型。与字符串不同的是，列表可以包含任何种类的对象：数字、字符串甚至其他列表。
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2023-08-25 09:00:07
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内置序列类型序列类型按照存放内容来分类：容器序列——容器序列存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用；主要包括 list、tuple 和 collections.deque扁平序列——扁平序列里存放的是值而不是引用，换句话说，扁平序列其实是一段连续的内存空间。主要包含 str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array序列类型还能按照能否被修改来分类：可变序列
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2023-09-23 19:09:48
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一、Python中最基本内置数据类型 每个对象都有类型，python中最基本的内置数据类型：1. 整形整数，123,1512. 浮点型小数，3.14 或者 科学计数法 314e-23. 布尔型表示真假，仅包含：True,False4. &nb
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2024-09-13 16:55:19
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Python序列内置类型之列表类型详解 1.Python序列概念 数学上，序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 2.Python中属于序列的内置类型种类
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2023-10-11 09:24:24
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# Python内置序列数据类型的学习之旅
在学习Python编程的过程中，理解其内置数据类型是非常重要的一步。序列数据类型是Python中最常用的数据结构之一，它能够帮助我们更高效地管理和操作数据。本文将指引您了解Python内置序列数据类型，包括列表、元组、字符串和字典，通过具体示例来加深理解。
## 学习流程概述
下面是学习内置序列数据类型的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 05:27:09
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内置类型（built-in type），内置类型就是构建在Python Interpreter里面的类型，三种基本的Sequence Type是list（表），tuple（定值表，或翻译为元组），range（范围）。可以看作是Python Interpreter定义了这样三个class。字符串也是一种序列1，list，表Python有一系列的复合数据类型，其中最多才多艺的就是listclass l
序列化和压缩在分布式计算中，序列化和压缩是提升性能的两个重要手段。Spark通过序列化将链式分布的数据转化为连续分布的数据， 这样就能够进行分布式的进程间数据通信或者在内存进行数据压缩等操作，通过压缩能够减少内存占用以及I/O和网络数据传输开销， 提升Spark整体的应用性能。序列化在Spark中内置了两个数据序列化类：JavaSerializer和KryoSerializer，这两个继承于抽象类
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2023-09-29 22:23:44
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#序列数据的基本操做from sympy import falses1 = (1, 2, 3,4,5)c = sum(s1)#最小print(min(s1))#最大print(max(s1))#长度print(len(s1))#总结print(sum(s1))#序列查找print(s1[1])#切片操作print(s1[1:3])#连接操作s2 = (7, 8, 9, 10)s1 = s1 + s2print(s1)#复制操作s1 = s1 * 2print(s
原创
2023-02-02 10:11:53
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目录一.数据类型 1.1 数字型(Numbers) 1.2 布尔型(Boolean) 1.3 字符型(Strings) 二.内置容器 2.1 列表(List)
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2023-11-28 14:41:35
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文章目录集合集合的创建集合的特性集合的常用操作增加删除查看练习-对集合的排序frozenset 不可变的集合字典字典的创建字典的特性字典的常用方法查看增加和修改删除遍历字典 （for）defaultdict默认字典（给字典设置默认值）内置数据类型总结 集合集合是一个无序 的、不重复元素序列集合的创建使用 { } 或者 set() 函数来创建集合注意：创建一个空集合必须使用 set（）函数{ }
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2024-04-13 22:05:15
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在python中，序列类型包括字符串（普通字符串和unicode字符串）、列表和元组，所谓序列，即成员有序排列，并且可以通过下边偏移量访问到它的一个或者几个成员。假设序列有n个元素，访问单个元素时，下标从0开始，到n-1结束，如果是逆序访问，下标从-1开始，到-n结束，切片操作支持多个元素的访问。序列类型支持如下操作符——in/not in：成员关系操作符，返回True或False。obj [no
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2023-07-08 21:40:26
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概念：序列是python中最基本的一种数据结构，数据结构是指计算机中数据存储的方式；序列用于保存一组有序的数据，所有的数据在序列当中有一个唯一的索引，并且序列中的数据会按照添加的书序来分配索引序列的分类可变序列: 序列中的元素可以的改变不可变序列（list）列表字符串（str） 元组（suple）1、操作可变序列（列表）：修改可变序列（列表）中的元素a、通过索引修改列表中的元素：l ist[ind
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2023-10-26 19:47:31
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