Python 零基础教程

Python 基础数据类型

就像在现实世界中，你会使用不同材质和形状的容器来存放不同的物品一样，在编程中，数据类型 (Data Types) 被用来对数据进行分类和管理。

本章将带你深入探索 Python 中的四大核心数据类型：整数 (Integers)、浮点数 (Floats)、字符串 (Strings) 和 布尔值 (Booleans)。我们将逐一剖析它们的特性、创建方法以及高效使用的技巧。

1. 整数 (Integers)：完整的数字

整数代表没有小数点的完整数字，包括正数和负数。它们通常用于计数、索引定位以及表示离散的数量。

1.1 定义整数

你只需将一个整数直接赋值给变量即可完成定义。

# 将整数赋值给变量
age = 30
quantity = -10
year = 2023

print(age)      # 输出: 30
print(quantity) # 输出: -10
print(year)     # 输出: 2023

1.2 整数运算

Python 支持对整数进行标准的数学运算：

  • 加法 (+)
  • 减法 (-)
  • 乘法 (*)
  • 除法 (/) - 注意：在 Python 中，即使除数和被除数都是整数，常规除法的结果也始终是浮点数。
  • 整除/向下取整除法 (//) - 仅返回除法结果的整数部分。
  • 取模/求余数 (%) - 返回除法运算后的余数。
  • 幂运算/指数 (**) - 计算一个数的多少次方。
a = 10
b = 3

print(a + b)   # 输出: 13
print(a - b)   # 输出: 7
print(a * b)   # 输出: 30
print(a / b)   # 输出: 3.3333333333333335
print(a // b)  # 输出: 3
print(a % b)   # 输出: 1
print(a ** b)  # 输出: 1000

常见应用场景：

  • 计数：追踪库存中的产品数量。
  • 索引：通过位置编号（索引）来访问列表或字符串中的特定元素。
  • 年龄计算：表示一个人的具体岁数。

1.3 进阶概念：整数大小与进制转换

  • 无限大小：在 Python 3 中，整数的大小可以是任意的，仅受限于你电脑的可用内存。这意味着你不需要像在 C 或 Java 等语言中那样担心“整数溢出 (Integer Overflow)”的问题。
  • 进制转换：Python 提供了内置函数，可以将十进制整数转换为其他进制（二进制、八进制、十六进制）。
number = 255

print(bin(number))  # 输出: 0b11111111 (二进制)
print(oct(number))  # 输出: 0o377 (八进制)
print(hex(number))  # 输出: 0xff (十六进制)

2. 浮点数 (Floats)：带有小数点的数字

浮点数代表带有小数点的实数。它们用于表示非完整数字的量，例如测量值、价格和比例。

2.1 定义浮点数

在数字中包含一个小数点即可定义浮点数。

# 将浮点数赋值给变量
price = 99.99
temperature = 25.5
pi = 3.14159

print(price)       # 输出: 99.99
print(temperature) # 输出: 25.5
print(pi)          # 输出: 3.14159

2.2 浮点数运算

浮点数支持与整数相同的算术运算。需要注意的是，当一个运算同时涉及整数和浮点数时，最终的结果将始终是浮点数。

a = 10.5
b = 2

print(a + b)   # 输出: 12.5
print(a - b)   # 输出: 8.5
print(a * b)   # 输出: 21.0
print(a / b)   # 输出: 5.25
print(a // b)  # 输出: 5.0
print(a % b)   # 输出: 0.5
print(a ** b)  # 输出: 110.25

常见应用场景：

  • 计算平均值：算出某次考试的平均分。
  • 表示货币：存储商品的价格。
  • 科学计算：表示光速等物理常数。

2.3 进阶概念：精度问题与特殊值

  • 浮点数精度限制：由于计算机底层内存存储方式的限制，浮点数的精度是有限的。这有时会导致计算中出现极其微小的舍入误差。（这是所有编程语言的通病，并非 Python 独有）
result = 0.1 + 0.2
print(result)       # 输出: 0.30000000000000004

# 为了避免精度问题，你可以使用 round() 函数进行四舍五入，或者使用专业的 decimal 模块。
print(round(result, 2)) # 输出: 0.3
  • 特殊的浮点数值：浮点数还可以表示特殊的值，如无穷大 (inf) 和 “非数字” (nan - Not a Number)。
import math

infinity = float('inf')
not_a_number = float('nan')

print(infinity)     # 输出: inf
print(not_a_number) # 输出: nan
print(math.isinf(infinity))     # 输出: True (判断是否为无穷大)
print(math.isnan(not_a_number))   # 输出: True (判断是否为非数字)

3. 字符串 (Strings)：字符的序列

字符串用于表示文本。它们是由括在单引号 ('...') 或双引号 ("...") 中的字符序列组成的。字符串是存储和处理文本数据的核心。

3.1 定义字符串

# 将字符串赋值给变量
name = "爱丽丝"
message = '你好，世界！'
empty_string = ""  # 这是一个空字符串

print(name)         # 输出: 爱丽丝
print(message)      # 输出: 你好，世界！
print(empty_string) # 输出: (什么也不显示)

3.2 字符串操作

字符串支持多种极其方便的操作：

  • 拼接 (Concatenation)：使用 + 运算符将两个或多个字符串连接在一起。
  • 重复 (Repetition)：使用 * 运算符将字符串重复多次。
  • 索引 (Indexing)：通过字符的位置编号（从 0 开始）来提取字符串中的单个字符。
  • 切片 (Slicing)：提取字符串中的连续一段片段。
first_name = "John"
last_name = "Doe"
full_name = first_name + " " + last_name  # 字符串拼接
print(full_name)                          # 输出: John Doe

greeting = "你好！ "
repeated_greeting = greeting * 3           # 字符串重复
print(repeated_greeting)                    # 输出: 你好！ 你好！ 你好！ 

message = "Python"
print(message[0])                         # 索引 (输出: P，因为第一位索引是0)
print(message[1:4])                       # 切片 (输出: yth，提取索引1到3的字符，不包含4)

常见应用场景：

  • 存储个人信息：如姓名、家庭住址。
  • 生成动态消息：为电子邮件或 App 通知生成带变量的文本。
  • 数据解析：从文本文档或日志中提取关键信息。

3.3 进阶概念：不可变性与转义字符

  • 字符串的不可变性 (Immutability)：字符串一旦被创建，其内部的值就无法被修改。任何看起来像是在“修改”字符串的操作（比如拼接），实际上都是在内存中创建了一个全新的字符串。
  • 字符串方法：Python 提供了极其丰富的内置方法来处理字符串（如转化为大写 upper()，去空格 strip()，替换 replace()，分割 split()）。我们将在专门的“字符串操作”章节中深入学习。
  • 转义序列 (Escape Sequences)：当你需要在一个字符串中包含一些难以直接输入的特殊字符（比如换行符、制表符、或者引号本身）时，需要使用反斜杠 \ 引导的转义序列：
    • \n 表示换行
    • \t 表示制表符 (Tab)
    • \' 或 \" 表示在字符串内强行输出引号，避免语法冲突。
message = "这是第一行。\n这是新的一行。"
print(message)
# 输出:
# 这是第一行。
# 这是新的一行。

quote = "他说道，\"你好！\""
print(quote) # 输出: 他说道，"你好！"

4. 布尔值 (Booleans)：真与假

布尔值只代表两种状态：真 (True) 或 假 (False)。它们是程序中进行逻辑判断、做决策以及控制代码执行流程的绝对核心。

注意：在 Python 中，True 和 False 首字母必须大写。

4.1 定义布尔值

# 将布尔值赋值给变量
is_active = True
is_valid = False

print(is_active) # 输出: True
print(is_valid)  # 输出: False

4.2 布尔逻辑运算

布尔值支持三大逻辑运算符：

  • and (与)：只有当两边的值都为 True 时，结果才为 True。
  • or (或)：只要两边有一个值为 True，结果就为 True。
  • not (非)：将结果反转。True 变成 False，False 变成 True。
a = True
b = False

print(a and b) # 输出: False
print(a or b)  # 输出: True
print(not a)   # 输出: False

常见应用场景：

  • 条件逻辑：使用 if / else 语句，根据某些条件决定执行哪段代码。
  • 数据校验：检查用户输入的数据是否符合特定标准。
  • 状态标记 (Flags)：表示程序中的某个功能是否开启，或者对象处于什么状态。

4.3 进阶概念：真值测试与比较运算符

  • 真值测试 (Truthiness)：在 Python 中，几乎所有的数据都可以被隐式转换为布尔值进行判断。
    • 以下值会被视为 False：空字符串 ""、数字 0、空列表 []、None。
    • 除此之外的绝大多数值都会被视为 True（例如非空字符串、任何非零数字）。
  • 比较运算符：比较运算符（如 == 等于, != 不等于, < 小于, > 大于, <= 小于等于, >= 大于等于）的计算结果永远是布尔值。
x = 5
y = 10

print(x == y) # 输出: False (判断 x 是否等于 y)
print(x != y) # 输出: True  (判断 x 是否不等于 y)
print(x < y)  # 输出: True  (判断 x 是否小于 y)
print(x > y)  # 输出: False (判断 x 是否大于 y)