小飞侠带你精通Python网络编程系列04-Python内置的数据类型

时间:2023-03-09 16:47:34
小飞侠带你精通Python网络编程系列04-Python内置的数据类型

在Python中有以下几种标准的内置数据类型:

1.NoneType: The Null object--空对象
2.Numerics(数值): int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and     bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value)
3.Sequences(序列): str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围
4.Mappings(映射): dict-字典
5.Sets(集合): set-可变集合 and frozenset-不可变集合

一、NoneType

(1)The Nonetype denotes an object with no value.

#Nonetype是Python的特殊类型,表示一个空对象,值为None

可以将None赋值给任何变量,但是你不能创建其他NoneType对象。

【案例】

 >>> x = None
>>> print(type(x))
<class 'NoneType'>
>>>

(2) This is returned in functions that do not explicitly return anything.

#函数没有明确的返回值时,默认值为None

【案例】

>>> def subtract(a,b):
c = a - b >>> result = subtract(10,5)
>>> print(result)
None
>>> def subtract(a,b):
c = a - b
return c >>> result = subtract(10,5)
>>> print(result)
5

(3)The NoneType is also used in function arguments to error out if the caller does not pass in an actual value.

#如果函数参数中未调用一个实际值,则也会使用none以报错。

二、Numerics(数值)

Python numeric对象基本上是数字。除了布尔值,int、long、float和complex的数字类型都有符号,这意味着它们可以是正的也可以是负的。布尔值是整数的子类,可以是两个值之一:1表示真,0表示假。其余数字类型的区别在于它们表示数字的精确程度;例如,int是范围有限的整数,long是范围无限的整数。float是使用机器上的双精度表示(64位)的数字。

三、Sequences(序列)

序列是具有非负整数索引的有序对象集合。

1.string(字符串)

有时人们会惊奇地发现字符串实际上是一种序列类型。但是如果仔细观察,字符串是一系列字符组合在一起。字符串由单引号、双引号或三引号括起来。注意在以下示例中,引号必须匹配,并且三重引号允许字符串跨越不同的行:

a = "networking is fun"
b = 'DevOps is fun too'
c = """what about coding?
... super fun"""

2.list(列表)

列表是任意对象的序列。可以通过将对象括在方括号中来创建列表。和字符串一样,列表也是由以零开始的非零整数索引的。通过引用索引编号来取回列表的值:

 #!/usr/bin/env python
vendors = ["Cisco", "Arista", "Juniper"]
print(vendors[0])
print(vendors[1])
print(vendors[2]) Cisco
Arista
Juniper

3.Tupe(元组)

元组类似于通过将值括在括号中创建的列表。与列表类似,元组中的值是通过引用其索引号来检索的。与列表不同,创建后无法修改值:

>>> datacenters = ("HuaBei1","BeiJing1","TianJin1")
>>> datacenters[0]
'HuaBei1'
>>> datacenters[1]
'BeiJing1'
>>> datacenters[2]
'TianJin1'
>>> datacenters[2] = "TianJin2"
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
datacenters[2] = "TianJin2"
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>>

4. 对于序列数据类型有些共性的操作如切片、打印序列的长度等

 #!/usr/bin/env python
#string
a = "netowrking is fun"
b = "DevOps is fun too"
c = """what about coding?
... super fun!"""
print(a)
print(b)
print(c)
#list
vendors = ["cisco","Arista","Juniper"]
print(vendors[0])
print(vendors[1])
print(vendors[2])
#Tuples
datacenters = ("SJC1","LAX1","SF01")
print(datacenters[0])
print(datacenters[1])
print(datacenters[2]) #slicing
print(a[1])
print(vendors[1])
print(datacenters[1])
print(a[0:2])
print(vendors[0:2])
print(datacenters[0:2])
#len
print(len(a))
print(len(vendors)) 执行结果如下:
netowrking is fun
DevOps is fun too
what about coding?
... super fun!
cisco
Arista
Juniper
SJC1
LAX1
SF01
e
Arista
LAX1
ne
['cisco', 'Arista']
('SJC1', 'LAX1')
17
3

查看序列的最小值和最大值

#!/usr/bin/env python
b = [1,2,9,4,0]
print(min(b))
print(max(b)) 执行结果
0
9

5. 毫无疑问,有各种方法只适用于字符串。值得注意的是,这些方法不会修改基础字符串数据本身,并且总是返回一个新的字符串。如果要使用新值,则需要捕获返回值并将其赋给其他变量:

#!/usr/bin/env python
a = "networking is fun"
print(a.capitalize())
print(a.upper())
print(a)
b = a.upper()
print(b)
print(a.split())
print(a)
b = a.split()
print(b) 执行结果如下:
Networking is fun
NETWORKING IS FUN
networking is fun
NETWORKING IS FUN
['networking', 'is', 'fun']
networking is fun
['networking', 'is', 'fun']

6. 列表的一些常见方法:

列表是一个非常有用的结构,可以放入多个项目并对其进行迭代。例如,我们可以创建一个数据中心骨干交换机列表,并通过逐个迭代将相同的访问列表应用于所有交换机。由于列表的值可以在创建后修改(与元组不同),我们还可以在程序中扩展和对比现有列表:

#!/usr/bin/env python
routers = ['r1','r2','r3','r4','r5']
print(routers)
routers.append('r6')
print(routers)
routers.insert(2,'r100')
print(routers)
print(routers.pop(1))
print(routers) 执行结果如下:
['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5']
['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6']
['r1', 'r2', 'r100', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6']
r2
['r1', 'r100', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6']

4. Mapping(映射)

python提供了一种称为dictionary(字典)的映射类型。字典是也可以看作一个“匮乏”的的数据库,因为它包含可以用键索引的对象。在其他语言中,这通常被称为关联数组或哈希表。字典是一个强大的类型,因为您可以通过一个可读的键引用该对象。对象也可以是另一种数据类型,如列表。可以使用大括号创建字典:

#!/usr/bin/env python
datacenter1 = {'spines' : ['r1','r2','r3','r4']}
datacenter1['leafs'] = ['','l2','l3','l4']
print(datacenter1)
print(datacenter1['spines'])
print(datacenter1['leafs']) 执行结果如下:
{'spines': ['r1', 'r2', 'r3', 'r4'], 'leafs': ['11', 'l2', 'l3', 'l4']}
['r1', 'r2', 'r3', 'r4']
['11', 'l2', 'l3', 'l4']

五、Sets(集合)

  

  与列表和元组不同,集合是无序的,不能用数字索引。但集合也有一个非常实用的功能即集合的元素永远不会重复。想象一下,如果你有一个IP列表,你需要把它放到一个访问列表中,这个IP列表唯一的问题是它们是重复的。现在,考虑如何使用循环对唯一项进行排序,使用集合允许您使用一行代码排除重复项。创建一个或多个集合后,可以使用并集(union)、交集(intersection)和差异(differences)将它们与其他集合进行比较。

  

#!/usr/bin/env python
a = "hello"
print(set(a))
b = set([1,1,2,2,3,3,4,4])
print(b)
b.add(5)
print(b)
b.update(['a','a','b','b'])
print(b)
a = set([1,2,3,4,5])
b = set([4,5,6,7,8])
print(a.intersection(b))
print(a.union(b))
执行后的结果如下:
{'l', 'e', 'o', 'h'}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3, 4, 5, 'b', 'a'}
{4, 5}
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}