Python Data Types

When thinking about a problem, part of the solution is often choosing the right data type. Knowing what each data type is capable of will make it much easier to pick the right one.

Variable : A variable is used to store information that can be referenced later on.

Data Types

type()

Basic Data Types : store a single value
Advanced Data Yypes : can store many items
Python Basic Data Types
Python Comprehensions

	类型	可变性	可迭代	类型构造函数
Basic	Integer	immutable		`int()`
Basic	Float	immutable		`float()`
Basic	Boolean	immutable		`bool()`
Basic	Complex numbers	immutable		`complex()`
Basic	String	immutable	Iterable	`str()`
Advanced	Range	immutable	Iterable	`range()`
Advanced	Tuple 元组	immutable	Iterable	`tuple()`
Advanced	List 列表	mutable	Iterable	`list()`
Advanced	Set 集合	mutable	Iterable	`set()`
Advanced	Dictionary 字典	mutable	Iterable	`dict()`

mutable 可变: 可以在原地修改其内容，不需要创建新对象
immutable 不可变 : 一旦创建，内容 (值或内部元素) 不能被修改，如果尝试“修改”，实际上会创建一个新对象。
变量名只是一个标签，不可变对象的值本身永远不会变，当重新赋值时，不是改变了对象，而是指向了新的对象。

对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

Iterator

Iterable 可迭代对象 An object that implements another special method, called __iter__. This function returns an iterator.
是数据的容器，可以通过 for 循环遍历（但不能自己遍历，需要迭代器）。
实现了 __iter__() 方法（返回一个迭代器）

Iterator 迭代器 An object that can be iterated, meaning we can keep asking it for a new element until there are no elements left. Elements are requested using a method called __next__.

可以记住遍历位置的对象。它用于逐个访问可迭代对象中的元素。
实现了 __next__() 方法（返回下一个元素，没有元素时抛出 StopIteration）
实现了 __iter__() 方法（返回自身，使得迭代器本身也是可迭代的）

# 可迭代对象：字符串
s = "hi"
for char in s:  # 这里偷偷生成了一个迭代器
    print(char)  # 输出 h, i

# 自己手动用迭代器
nums = [1, 2, 3]
iterator = iter(nums)  # 找一个"翻书的人"
print(next(iterator))  # 1（翻一页）
print(next(iterator))  # 2（再翻一页）

注意

Python 支持多种数据类型，在计算机内部，可以把任何数据都看成一个“对象”，而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的，对变量赋值就是把数据和变量给关联起来。

对变量赋值 x = y 是把变量 x 指向真正的对象，该对象是变量 y 所指向的。随后对变量 y 的赋值_不影响_变量 x 的指向。

a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print(b) 
>>> ABC

注意上面的 b=a 真正含义是 b 指向了 a 指向的数据 ABC，之后再改变 a 的值，不会影响 b 的值