【python系列】python数据类型的分类和比较

一、数据类型的定义

在程序设计的类型系统中，数据类型（英语：Data type），又称资料型态、资料型别，是用来约束数据的解释。——Wikipedia

从定义我们可以看出来，数字类型的理解最主要的是约束数据的解释，每个类型都有他们自己所使用得场景，这个就是数字类型的分类，分类的结果可以方便我们更好的理解。

从官网可以看到，python所使用得数字类型有很多：

二、数据类型的分类

短时间内掌握所有的数字类型是不现实的，如果要学习我们可以先从数字类型的分类开始学习。
怎么理解呢？我们从日常生活中出发，我们首先会想到，生活中最常接触的是语言，语言做下分类就涉及到文字和数字，分别对应得是字符串和数字类型。
再进一步，我们为了更好的理解，字符串和数字类型就涉及到做区分，又分为有序和无序，有序的数据类型分为文本序列类型、序列类型、映射类型和二进制序列类型，无序的数据类型为集合类型。还有一种类型是既不属于有序类型，又不属于无序类型，我们给它加个名称叫特殊类型，主要有以下几种数字类型、布尔类型、空类型、函数类型、迭代器与生成器、省略类型、模块与类。

还涉及到很多未分类的数据类型，就又涉及到数据类型的再一次分类，我们这里暂时先不涉及，因为学习编程开发要循序渐进，先抓住重点，后面再进行了解和补充。

三、数据类型的比较

我们既然已经区分了有序数据类型、无序数据类型、特殊数据类型，那么我就需要进行比较，比较每个数据类型之间的差异。

1. 有序的数据类型

有序的数据类型是指其元素存储的顺序固定，并且能够通过索引或迭代保持这种顺序。

常见的有序数据类型

• list（列表）：可变类型，元素按插入顺序存储，支持索引访问。

lst = [1, 2, 3]
print(lst[0])  # 输出 1

• tuple（元组）：不可变类型，元素按插入顺序存储，支持索引访问。

tup = (1, 2, 3)
print(tup[0])  # 输出 1

• str（字符串）：不可变类型，字符按插入顺序存储，支持索引访问。

s = "hello"
print(s[0])  # 输出 'h'

• dict（字典，Python 3.7+）：插入顺序保留，支持键值对访问。

d = {"a": 1, "b": 2}
print(list(d.keys()))  # 输出 ['a', 'b']

• range（范围对象）：表示一系列连续整数，按顺序生成。

r = range(5)
print(list(r))  # 输出 [0, 1, 2, 3, 4]

• bytes（不可变二进制序列）：不可变类型，按插入顺序存储，支持索引和切片操作。

b = b'hello'
print(b[0])     # 输出 104 (ASCII 'h')
print(b[1:3])   # 输出 b'el'

• bytearray（可变二进制序列）：可变类型，按插入顺序存储，支持索引和切片操作。

ba = bytearray(b'hello')
ba[0] = ord('H')  # 修改第一个字节
print(ba)         # 输出 bytearray(b'Hello')

• memoryview（内存视图）：提供对二进制数据的有序视图，支持索引和切片操作。

mv = memoryview(b'hello')
print(mv[0])      # 输出 104 (ASCII 'h')
print(mv[1:3].tobytes())  # 输出 b'el'

2. 无序的数据类型

无序的数据类型是指其内部存储顺序不固定，无法通过索引访问元素，顺序可能因操作而变化（如插入或删除元素）。
常见的无序数据类型

• set（集合）：存储不重复元素，无特定顺序

s = {1, 2, 3}
print(s)  # 输出可能是 {1, 2, 3}，但顺序无法保证

frozenset（不可变集合）：类似集合，但不可变。

fs = frozenset([1, 2, 3])
print(fs)  # 输出 frozenset({1, 2, 3})

3.特殊的数据类型

既不属于有序，也不属于无序的类型大多是原子类型或特殊类型，它们不存储多个元素，无法体现顺序性。这些类型在 Python 中用于表示单个值、逻辑操作、或用于组织代码。

1. 数字类型

• int, float, complex
  • 它们是单独的值，不是容器类型，因此不涉及顺序。

2. 布尔类型

• bool
  • 它只包含 True 和 False 两个值，不涉及多个元素的排列。

3. 空类型

• NoneType
  • 表示“无值”或“空”，只有一个值 None，无存储顺序。

4. 函数类型

• function
  • 表示可执行的逻辑操作，而非数据的存储和排列。

5. 迭代器与生成器

• generator
  • 按需生成数据，但生成后无法再次访问已生成的数据。

6. 省略类型

• ellipsis
  • 仅有 … 一个值，常用于占位或省略操作。

7. 模块与类

• module, class
  • 用于代码的组织和定义，不存储具体的数据元素。

4. 对比总结

注意：

• Python 3.7+ 中的字典默认是有序的（按插入顺序存储）。
• 有序类型支持索引或可预测的迭代顺序，而无序类型通常只支持元素检查和集合操作，特殊类型表示单个值、逻辑操作、或用于组织代码。

四、总结

这一章内容，我们主要记住以下几点：

• 常用数据类型，分为有序类型、无序类型和特殊类型
• 有序数据类型包括：文本序列类型、序列类型、映射类型、二进制序列类型
• 无序数据类型包括：集合类型
• 特殊数据类型包括：数字类型、布尔类型、空类型、函数类型、迭代器与生成器、省略类型、模块与类

从这篇文章我们知道，数据类型是一个集合概念，每个集合概念还包括子集合概念，子集合概念再包括子概念，如果想了解每个数据类型的使用，我们首先应该认识到针对数据类型的定义、分类和比较是一切学习的前提条件，学习其他学科也一样，只有学会定义、分类、比较才可以深入理解一个概念或集合概念。