python整數對象,Python整數類型

本文目錄一覽：

• 1、寫出python中6種數據類型?
• 2、Python3 & 基本數據類型（一）
• 3、怎麼用python表示正整數?
• 4、Python對象

寫出python中6種數據類型?

Python中的變量不需要聲明。每個變量在使用前都必須賦值，變量賦值以後該變量才會被創建。

Python3中有六個標準的數據類型：Number（數字）+String（字符串）+List（列表）+Tuple（元組）+Sets（集合）+Dictionary（字典）。

Number（數字）數字類型是顧名思義是用來存儲數值的，需要記住的是，有點和Java的字符串味道差不多，如果改變了數字數據類型的值，將重新分配內存空間。

可以使用del語句刪除一些數字對象的引用delvar1[,var2[,var3[….,varN]]]]。Python支持三種不同的數值類型：

1.整型(Int)-通常被稱為是整型或整數，是正或負整數，不帶小數點。

Python3整型是沒有限制大小的，可以當作Long類型使用，所以Python3沒有Python2的Long類型。

2.浮點型(float)-浮點型由整數部分與小數部分組成，浮點型也可以使用科學計數法表示（2.5e2=2.5×102=250）

3.復((complex))-複數由實數部分和虛數部分構成，可以用a+bj,或complex(a,b)表示，複數的實部a和虛部b都是浮點型。數字類型轉換1.int(x)將x轉換為一個整數。

4.complex(x,y)將x和y轉換到一個複數，實數部分為x，虛數部分為y。x和y是數字表達式。

Python3 & 基本數據類型（一）

Python提供的基本數據類型：數值(整型、浮點型、複數、布爾型等)、字符串、列表、元組、字典、集合等，將它們簡單分類如下：

通常被稱為整型，數值為正或者負，不帶小數點。

Python 3的整型可以當做Long類型使用，所以Python 3沒有

Python 2的Long類型。

Python 初始化的時候會自動建立一個小整數對象池，方便我們調用，避免後期重複生成！這是一個包含 262個指向整數對象的指針數組，範圍是 -5 到 256 。

Python的浮點數就是數學中的小數，類似C語言中的double。

浮點數 也就是小數，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是對於很大或很小的浮點數，一般用科學計數法表示，把10用e替代， 1.23×10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以寫成1.2e-5 等等。

複數 由實數部分和虛數部分構成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，複數的實部a和虛部b都是浮點。

對 與 錯 、 0 和 1 、 正 與 反 ，都是傳統意義上的布爾類型。

但在Python語言中，布爾類型只有兩個值， True 與 False 。請注意，是英文單詞的對與錯，並且首字母要大寫。

在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串「」、空元組()、空列表[]、空字典{}都被當作False，還有自定義類型，如果實現了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，則其實例也被當作False，其他對象均為True

布爾值還可以用and、or和not運算。

1)、and 運算是 與 運算，只有所有都為 True ， and 運算的結果才是 True ;

2)、or 運算是 或 運算，只要其中有一個為 True ， or 運算結果就是 True ;

3)、not 運算是 非 運算，它是單目運算符，把 True 變成 False，False 變成 True。

例如：

由以上案例可以看出，在做四則運算的時候，明顯把 True 看做 1 ， False 看做 0 。

4）空值

空值不是布爾類型，只不過和布爾關係比較緊密。

空值是Python里一個特殊的值，用 None 表示（首字母大寫）。None不能理解為0，因為0是整數類型，而None是一個特殊的值。None也不是布爾類型，而是NoneType。

在某些特定的情況下，需要對數字的類型進行轉換。

Python提供了內置的數據類型轉換函數：

int(x) 將x轉換為一個整數。如果x是一個浮點數，則截取小數部分。

float(x) 將x轉換成一個浮點數。

complex(x) 將x轉換到一個複數，實數部分為 x，虛數部分為 0。

complex(x, y)： 將 x 和 y 轉換到一個複數，實數部分為 x，虛數部分為 y。

Python字符串即可以用單引號也可以用雙引號括起來，甚至還可以用三引號括起來，字符串是以”或””括起來的任意文本。

例如：’abc’，”xyz”等等。請注意，”或””本身只是一種表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串’abc’只有a，b，c這3個字符。如果’本身也是一個字符，那就可以用””括起來，比如”I’m OK”包含的字符是I，’，m，空格，O，K這6個字符。

字符串中包括特殊字符，可以用轉義字符\來標識

但是字符串裏面如果有很多字符都需要轉義，就需要加很多\，為了簡化，Python還允許用r”表示”內部的字符串默認不轉義

例如：

print r’\\\t\\’ #輸出：\\\t\\

字符串的一些常見操作

切⽚是指對操作的對象截取其中⼀部分的操作

語法：序列[開始位置下標:結束位置下標:步⻓]

a. 不包含結束位置下標對應的數據， 正負整數均可；

b. 步⻓是選取間隔，正負整數均可，默認步⻓為1。

find()：檢測某個⼦串是否包含在這個字符串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則返回-1。

index()：檢測某個⼦串是否包含在這個字符串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則報異常。

rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向為右側開始。

rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向為右側開始。

count()：返回某個⼦串在字符串中出現的次數。

replace()：替換

split()：按照指定字符分割字符串。

join()：⽤⼀個字符或⼦串合併字符串，即是將多個字符串合併為⼀個新的字符串。

capitalize()：將字符串第⼀個字符轉換成⼤寫。

title()：將字符串每個單詞⾸字⺟轉換成⼤寫。

lower()：將字符串中⼤寫轉⼩寫。

upper()：將字符串中⼩寫轉⼤寫。

lstrip()：刪除字符串左側空⽩字符。

rstrip()：刪除字符串右側空⽩字符。

strip()：刪除字符串兩側空⽩字符。

ljust()：返回⼀個原字符串左對⻬,並使⽤指定字符(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字符串。

rjust()：返回⼀個原字符串右對⻬,並使⽤指定字符(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字符串，語法和

ljust()相同。

center()：返回⼀個原字符串居中對⻬,並使⽤指定字符(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字符串，語

法和ljust()相同。

所謂判斷即是判斷真假，返回的結果是布爾型數據類型：True 或 False。

startswith()：檢查字符串是否是以指定⼦串開頭，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開

始和結束位置下標，則在指定範圍內檢查。

endswith()：：檢查字符串是否是以指定⼦串結尾，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開

始和結束位置下標，則在指定範圍內檢查。

isalpha()：如果字符串⾄少有⼀個字符並且所有字符都是字⺟則返回 True, 否則返回 False。

isdigit()：如果字符串只包含數字則返回 True 否則返回 False。

isalnum()：如果字符串⾄少有⼀個字符並且所有字符都是字⺟或數字則返 回 True,否則返回

False。

怎麼用python表示正整數?

python整數的表示方法：

1、可以使用字符串str的isdigit方法判斷字符串是否是一個僅有數字組成，也就是整數。如果是整數退出while循環，否則繼續請求輸入。

2、也可以使用try-except語句。如果輸入的字符串是整數，那麼它可以用用int()函數，轉換為int類並退出循環，否則會出現ValueError，可以使用try-except語句捕獲ValueError，然後繼續請求輸入。

基本信息

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨着版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟件中的擴展程序語言。Python豐富的標準庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

Python對象

眾所周知，Python是一門面向對象的語言，在Python無論是數值、字符串、函數亦或是類型、類，都是對象。

對象是在 堆 上分配的結構，我們定義的所有變量、函數等，都存儲於堆內存，而變量名、函數名則是一個存儲於 棧 中、指向堆中具體結構的引用。

要想深入學習Python，首先需要知道Python對象的定義。

我們通常說的Python都是指CPython，底層由C語言實現，源碼地址： cpython [GitHub]

Python對象的定義位於 Include/object.h ，是一個名為 PyObject 的結構體：

Python中的所有對象都繼承自PyObejct，PyObject包含一個用於垃圾回收的雙向鏈表，一個引用計數變量 ob_refcnt 和 一個類型對象指針 ob_type

從PyObejct的注釋中，我們可以看到這樣一句：每個指向 可變大小Python對象 的指針也可以轉換為 PyVarObject* （可變大小的Python對象會在下文中解釋）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基礎上多了一個 ob_size 字段，用於存儲元素個數：

在PyObject結構中，還有一個類型對象指針 ob_type ，用於表示Python對象是什麼類型，定義Python對象類型的是一個 PyTypeObject 接口體

實際定義是位於 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：

在這個類型對象中，不僅包含了對象的類型，還包含了如分配內存大小、對象標準操作等信息，主要分為：

以Python中的 int類型 為例，int類型對象的定義如下：

從PyObject的定義中我們知道，每個對象的 ob_type 都要指向一個具體的類型對象，比如一個數值型對象 100 ，它的ob_type會指向 int類型對象PyLong_Type 。

PyTypeObject結構體第一行是一個PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定義可知PyTypeObject是一個變長對象

也就是說，歸根結底 類型對象也是一個對象 ，也有ob_type屬性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什麼呢？

回到PyLong_Type的定義，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ，查看對應的宏定義

由以上關係可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，將其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一個變長對象：

這樣看就很明確了，PyLong_Type的類型就是PyType_Typ，同理可知， Python類型對象的類型就是PyType_Type ，而 PyType_Type對象的類型是它本身

從上述內容中，我們知道了對象和對象類型的定義，那麼根據定義，對象可以有以下兩種分類

Python對象定義有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根據對象大小是否可變的區別，Python對象可以劃分為 可變對象（變長對象） 和 不可變對象（定長對象）

原本的對象a大小並沒有改變，只是s引用的對象改變了。這裡的對象a、對象b就是定長對象

可以看到，變量l仍然指向對象a，只是對象a的內容發生了改變，數據量變大了。這裡的對象a就是變長對象

由於存在以上特性，所以使用這兩種對象還會帶來一種區別：

聲明 s2 = s ，修改s的值： s = ‘new string’ ，s2的值不會一起改變，因為只是s指向了一個新的對象，s2指向的舊對象的值並沒有發生改變

聲明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此時l2的值會一起改變，因為l和l2指向的是同一個對象，而該對象的內容被l修改了

此外，對於 字符串 對象，Python還有一套內存復用機制，如果兩個字符串變量值相同，那它們將共用同一個對象：

對於 數值型 對象，Python會默認創建0~2 8 以內的整數對象，也就是 0 ~ 256 之間的數值對象是共用的：

按照Python數據類型，對象可分為以下幾類：

Python創建對象有兩種方式，泛型API和和類型相關的API

這類API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以應用在任意Python對象上，如:

使用 PyObjecg_New 創建一個數值型對象：

這類API通常只能作用於一種類型的對象上，如：

使用 PyLong_FromLong 創建一個數值型對象：

在我們使用Python聲明變量的時候，並不需要為變量指派類型，在給變量賦值的時候，可以賦值任意類型數據，如：

從Python對象的定義我們已經可以知曉造成這個特點的原因了，Python創建對象時，會分配內存進行初始化，然後Python內部通過 PyObject* 變量來維護這個對象，所以在Python內部各函數直接傳遞的都是一種泛型指針 PyObject* ，這個指針所指向的對象類型是不固定的，只能通過所指對象的 ob_type 屬性動態進行判斷，而Python正是通過 ob_type 實現了多態機制

Python在管理維護對象時，通過引用計數來判斷內存中的對象是否需要被銷毀，Python中所有事物都是對象，所有對象都有引用計數 ob_refcnt 。

當一個對象的引用計數減少到0之後，Python將會釋放該對象所佔用的內存和系統資源。

但這並不意味着最終一定會釋放內存空間，因為頻繁申請釋放內存會大大降低Python的執行效率，因此Python中採用了內存對象池的技術，是的對象釋放的空間會還給內存池，而不是直接釋放，後續需要申請空間時，優先從內存對象池中獲取。