【Python实战】零基础实战教程(三) 变量与数据类型

前言

好久没写博客了，还是坚持一下，继续这次关于Python基础的教程。

关于上一章，Python环境管理器pip的使用教程。

如果有同学还需要加深印象的话，可以点击右边传送门：【Python实战】零基础实战教程(二) pip？

今天即将带大家来探索的是Python的 【变量和数据类型】

这个是 Python 中最基础但又最重要的概念，这次带大家深入浅出。

掌握这些内容后，你就能在实战中处理各种数据，并为后续的控制流、函数、面向对象等知识做好铺垫。

基础打好了后，才能用Python来大杀四方！嘿嘿！

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一、变量（Variables）

1、What is Variables (变量是什么) ？

变量：是程序运行时用于存储数据的“容器”。

在 Python 中，你不需要显式声明变量的类型，只需给它赋值即可。

# 整型
x = 10
# 字符串
name = "Tony"
# 布尔值
is_valid = True

上述例子的语法虽然简洁又直接，但 非 常 不 推 荐 。

弊端如下：

1. 代码可读性和可维护性降低。

value = 42       # 整数
value = "Hello"  # 字符串
value = [1, 2]   # 列表
value = 3.14     # 浮点数

问题：其他开发者（或未来的你）难以理解变量的预期用途。
后果：增加调试难度，代码变得脆弱。

2. 运行时错误风险增加。

total = 0
# for循环
for i in range(10):if i % 2 == 0:total = total + i   # 整数加法else:total = str(total)  # 突然变成字符串total += "!"        # 字符串拼接# 下一行会崩溃！
result = total * 2  # TypeError: 字符串不能和整数相乘

问题：类型相关的操作可能在意外位置崩溃。
后果：难以追踪的TypeError异常。

3. 性能影响。

   虽然Python本身是动态类型语言，但频繁类型变更会影响：

   • 解释器优化：CPython的字节码优化器难以推断类型。
   • 内存分配：每次类型变更都需重新分配内存。
   • 缓存局部性：不同类型对象内存布局不同，降低CPU缓存命中率。

# 性能测试对比
import timeit# 固定类型
def stable_type():x = 0for i in range(10000):x = i  # 始终整数# 动态类型
def dynamic_type():x = 0for i in range(10000):x = i if i % 2 else str(i)  # 交替整数/字符串print("固定类型:", timeit.timeit(stable_type, number=1000))
print("动态类型:", timeit.timeit(dynamic_type, number=1000))# 典型结果:
# 固定类型: 0.8秒
# 动态类型: 1.5秒 (慢约2倍)

4. 开发工具（IDE）支持失效。

   • 类型检查器（如mypy）无法提供有效静态检查。
   • IDE自动补全失效（无法推断变量类型)。
   • 文档生成工具无法确定参数/返回类型。

5. 设计缺陷的信号。

   • 变量被用于多个不相关的目的（违反单一职责）。
   • 缺少合理的抽象（应使用不同变量或类封装）。
   • 数据处理流程设计混乱。

2、变量注解（Variable Annotation）语法

这个语法主要是用来给变量加上类型提示。

推荐语法如下：

# 整型
x: int = 10
# 字符串
name: str = "Tony"
# 布尔值
is_valid: bool = True

在大型项目上，Python语言的维护难度是很高的，有一部分原因是因为变量的类型没有约束，也没有相应的注释导致的。

这个变量注解的语法的优势如下：

1. 提高代码可读性和可维护性（方便自己也方便他人）
2. 降低运行时错误风险（不同数据类型交叉赋值）
3. 性能提高（既定类型变量不需要重新分配内存）

3、变量命名规则

3.1 核心规则（必须遵守）

3.1.1 合法字符

• 首字符：字母（a-z, A-Z）或下划线 _ 。
• 后续字符：字母、数字（0-9）、下划线 _ 。
• 禁止：空格、连字符 -、特殊符号（如 @, $, # 等）。

# 合法
user_name = "Alice"
_count = 10
total2 = 30# 非法
2nd_place = "Bob"  # 不能以数字开头
user-name = "Charlie"  # 不能包含连字符
$price = 9.99  # 不能包含特殊符号

3.1.2 保留关键字禁止使用

• 不能使用 Python 关键字（如 if, for, while, class 等）。

# 错误示例
class = "Computer Science"  # SyntaxError

3.1.3 大小写敏感

• 不同大小写视为不同变量。

name = "Alice"
Name = "Bob"  # 这是另一个变量

3.2 命名风格规范（PEP 8标准）

标识符类型	命名规范	示例	说明
变量/函数	小写蛇形命名	user_id, calculate_total()	单词间用下划线连接
常量	全大写蛇形命名	MAX_SIZE, PI = 3.14	程序运行中不会改变的值
类名	大驼峰命名	UserProfile, HttpRequest	每个单词首字母大写
模块/包名	简短小写命名	utils.py, data_processing	避免使用下划线
私有成员	单下划线开头	_internal_data	提示"仅供内部使用“
类私有成员	双下划线开头	__private_method()	名称修饰（name mangling）
避免混淆	结尾不用下划线	class_ (代替 class)	避免与关键字冲突

3.3 命名原则（最佳实践）

3.3.1 描述性命名

# 差 - 意义模糊
a = 10  
b = get_data()# 好 - 清晰表达意图
max_retries = 10
user_profiles = fetch_user_data()

3.3.2 长度平衡

• 过短：x, tmp（仅限极小作用域）。

• 过长：number_of_active_users_in_current_session（可简化为 active_users）。

3.3.3 避免歧义

# 易混淆
l = [1, 2, 3]  # 字母'l' vs 数字'1'# 更清晰
numbers = [1, 2, 3]

4. 一致性：
   • 相同概念用相同词汇（如统一用 user 或 account，不要混用）。

3.4 特殊场景规范

3.4.1 避免内置名称

# 危险 - 覆盖内置函数/类型
list = [1, 2, 3]  # 覆盖了 list 类型
str = "text"       # 覆盖了 str 类型

3.4.2 布尔值命名

栗子：

# 使用 is/has/can 前缀
is_active = True
has_permission = False
can_edit = True

3.4.3 集合类型命名

# 使用复数形式
users = ["Alice", "Tony"]
# 或加后缀 _list/_dict
config_dict = {"key": "value"}

3.4.4 临时变量

• 极短作用域可用短名（但需注释）。

# 在 3 行代码内使用
for i in range(10):  # i 是可接受的print(i)

3.5 常见错误示例与修正

错误命名	问题	改进方案
userName	不符合蛇形命名	user_name
GetData()	函数名应小写开头	get_data()
CONSTANTValue	常量应全大写	CONSTANT_VALUE
class_	与关键字冲突	student_class
data	过于泛化	user_emails

3.6 工具支持

3.6.1 IDE 检查

• VS Code/PyCharm 会提示 PEP 8 违规

3.6.2 静态检查工具

# 安装
pip install flake8 pylint# 运行检查
flake8 your_script.py
pylint your_script.py

flake8静态检查工具可以在VSCode中的插件市场中安装。

3.6.3 自动格式化

pip install black
black your_script.py  # 自动格式化代码

black格式化工具可以在VSCode中的插件市场中安装。

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二、数据类型（Data Types）

Python 内置了多种常见的数据类型。

本节会重点介绍最基础的几种：数值、字符串、布尔值，以及简单地提到列表和元组。

1、数值类型（Numbers）

Python 中的数值类型主要包括整数（int）、浮点数（float）和复数（complex）。

日常实战中，最常用的是整数和浮点数。

1.1 整数（int）

• 用来表示没有小数部分的数值。

x = 100
y = -42
print(type(x))   # <class 'int'>

• 整数支持任意精度（大整数不会溢出）。

1.2 浮点数（float）

• 用来表示带小数部分的数值（双精度浮点数）。

pi = 3.14159
temperature = -5.0
print(type(pi))   # <class 'float'>

• 在运算过程中可能有精度误差，需要注意：

print(0.1 + 0.2)  # 可能输出 0.30000000000000004

1.3 复数（complex）

• 用于表示数学中的复数（实部 + 虚部），格式为 a + bj，其中 a 是实部，b 是虚部。

z = 3 + 4j       # 复数
print(type(z))   # <class 'complex'>
print(z.real)    # 实部：3.0
print(z.imag)    # 虚部：4.0

在 Python 中，z = 3 + 4j 表示一个复数（Complex Number），其中的 j 是虚数单位，对应数学中的 √-1（即数学中通常用 i 表示的虚数单位）。

1.3.1 为什么用 j 而不是 i？

• 数学传统：数学中虚数单位用 i（如 $i^2=-1$），但在工程和物理领域（如电路分析）中，i 常代表电流，因此改用 j 避免混淆。
• Python 语法设计：Python 遵循工程领域的习惯，规定虚数单位用 j（或小写 j），写在虚部数字之后。

1.3.2 复数的组成

复数由 实部（Real Part）和虚部（Imaginary Part） 组成：

z = 3 + 4j  # 实部是 3，虚部是 4

• 实部：可以是整数、浮点数，例如 1.5 + 3j。
• 虚部：必须以 j 结尾，例如：
  • 5j：表示实部为 0 的纯虚数（等价于 0 + 5j）。
  • -2j：负虚数（等价于 0 - 2j）。

1.3.3 应用场景

复数在 Python 中主要用于：

1. 科学计算：信号处理、量子力学、傅里叶变换等（需配合 numpy、scipy 等库）。
2. 工程领域：电路分析、控制系统设计。
3. 数学建模：求解多项式方程、分形几何（如 Mandelbrot 集合）。

1.4 布尔值（Boolean）

• 表示逻辑真 / 假，只有两个取值：True 和 False（注意首字母大写）。

is_student = True
has_passed = False
print(type(is_student))  # <class 'bool'>

• 与数值类型的隐式转换：

print(True + 5)  # 输出 6（等价于 1 + 5）
print(False * 10)  # 输出 0

• 常见用途：条件判断（if 语句）、循环控制（while 循环）、逻辑运算（and, or, not）。

1.5 字符串（String）

• 用于存储文本数据，用单引号 ‘、双引号 " 或三引号 ‘’’/“”" 包裹。

1.5.1 字符串创建

single_quote = 'Hello, World!'  # 单引号
double_quote = "I'm a programmer"  # 包含单引号的双引号字符串
multi_line = '''第一行
第二行
第三行'''  # 三引号支持多行字符串

1.5.2 单引号和双引号的区别

1.引号嵌套与转义

• 优先使用不包含目标引号的方式，减少转义字符（\）的使用。

# 正确（无需转义）
s1 = 'It\'s a beautiful day'  # 需要转义单引号
s2 = "It's a beautiful day"   # 更简洁，无需转义# 正确（无需转义）
s3 = "He said, \"Hello!\""   # 需要转义双引号
s4 = 'He said, "Hello!"'     # 更简洁，无需转义

2. 字符串内容与可读性

• 单引号：更适合内容本身不含单引号的短字符串（如代码中的标识符、路径等）。

name = 'Alice'
file_path = '/home/user/data.txt'

• 双引号：更适合包含自然语言的字符串（如句子、描述），因为英语中经常包含缩写（如 it’s, don’t）。

sentence = "Don't worry, be happy."

3. PEP 8 风格指南建议
   • 一致性优先：在同一项目中保持统一的引号风格。
   • 自然语言用双引号：包含自然语言的字符串优先使用双引号。
   • 技术内容用单引号：如代码示例、标识符等优先使用单引号。

1.5.3 转义字符

• 用于表示特殊字符（如换行、制表符、引号等）：
  • \n：换行
  • \t：制表符（Tab）
  • '：单引号
  • "：双引号
  • \：反斜杠

print("Hello\nWorld")  # 输出：
# Hello
# World
# 物理路径
path = "C:\\Users\\User\\File.txt"  # 转义反斜杠

1.5.4 字符串操作

1. 拼接（+）

first_name = "Alice"
last_name = "Smith"
full_name = first_name + " " + last_name  # "Alice Smith"

2. 重复（*）

separator = "-" * 20  # "--------------------"
print(separator)

3. 索引与切片

• 索引：字符串是字符的有序序列，可通过索引访问单个字符（从 0 开始）。

s = "Python"
print(s[0])  # "P"
print(s[-1])  # 最后一个字符 "n"（负索引从右往左）

• 切片：提取子字符串，格式为 s[start🔚step]（end 不包含在内）。

s = "Hello, World!"
print(s[7:12])  # "World"（从索引7到11）
print(s[::-1])  # 反转字符串 "!dlroW ,olleH"

4. 字符串格式化

• f-string（推荐）：Python 3.6+ 引入的高效格式化方式。

name = "Bob"
age = 30
print(f"My name is {name}, and I'm {age} years old.")
# 输出："My name is Bob, and I'm 30 years old."

• 格式化字符串字面值：支持表达式计算。

price = 9.99
discount = 0.2
final_price = f"原价: ${price:.2f}, 折后价: ${price*(1-discount):.2f}"
# 输出："原价: $9.99, 折后价: $7.99"

5. 字符串方法

方法	作用	示例
strip()	去除首尾空白字符	" hello ".strip() → “hello”
split()	按分隔符分割字符串	`“a,b,c”.split(“,”) → [“a”, “b”, “c”]
upper()	转换为大写	“hello”.upper() → “HELLO”
replace()	替换子字符串	“old”.replace(“old”, “new”) → “new”
count()	统计子字符串出现次数	“ababa”.count(“a”) → 3

1.6 列表（List）—— 可变序列

• 用于存储有序、可变的元素集合，元素类型可以混合。

1.6.1 创建列表

numbers = [1, 2, 3, 4]          # 整数列表
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]  # 字符串列表
mixed = [1, "hello", True, 3.14]  # 混合类型列表
empty_list = []                  # 空列表

1.6.2 列表操作

1. 索引与切片（与字符串类似）

fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
print(fruits[1])       # "banana"
print(fruits[1:3])     # ["banana", "cherry"]（左闭右开）

2. 增删改查

• 添加元素：

  • append()：在末尾添加单个元素。

    fruits.append("elderberry")  # ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]
    

  • extend()：扩展列表（添加多个元素）。

    fruits.extend(["fig", "grape"])  # 添加列表中的元素
    

  • insert(index, value)：在指定位置插入元素。

    fruits.insert(0, "avocado")  # 在索引0处插入"avocado"
    

• 删除元素：

  • del：根据索引删除。

    del fruits[0]  # 删除索引0的元素（"avocado"）
    

  • pop()：删除并返回指定索引的元素（默认最后一个）。

    last_fruit = fruits.pop()  # 删除最后一个元素并赋值给last_fruit
    

  • remove(value)：根据值删除（只删除第一个匹配项）。

    fruits.remove("banana")  # 删除第一个"banana"
    

• 修改元素：

  fruits[1] = "blueberry"  # 将索引1的元素改为"blueberry"
  

• 查询元素：

  • in 关键字：判断元素是否存在。

    print("cherry" in fruits)  # True
    

  • index(value)：获取元素的索引（若不存在则报错）。

    print(fruits.index("cherry"))  # 2
    

1.7 列表推导式（List Comprehension）

• 快速创建列表的简洁语法。

  # 生成1-10的平方列表
  squares = [x**2 for x in range(1, 11)]  # [1, 4, 9, ..., 100]# 过滤偶数
  even_numbers = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]  # [0, 2, 4, ..., 18]
  

1.8 元组（Tuple）—— 不可变序列

• 与列表类似，但不可修改（创建后元素不可增删改），用圆括号 () 包裹。

1.8.1 创建元组

point = (3, 4)          # 数值元组
person = ("Alice", 30, True)  # 混合类型元组
empty_tuple = ()         # 空元组
single_element = (5,)    # 单个元素需加逗号（避免与数学运算符混淆）

1.8.2 元组特性

• 不可变性：

  t = (1, 2, 3)
  # t[0] = 0  # 报错！元组不支持项赋值
  

• 用途：
  • 存储不可变数据（如坐标、配置信息）。
  • 作为字典的键（列表不可作为字典键，因为列表可变）。
  • 函数返回多个值时，隐式使用元组（无需括号）。

    def get_person():return "Bob", 25, "Engineer"  # 返回元组 ("Bob", 25, "Engineer")name, age, job = get_person()  # 元组解包
    

1.9 类型转换（Type Conversion）

• 使用内置函数将数据从一种类型转换为另一种类型。

1.9.1 常用转换函数

函数	作用	示例
int(x)	将 x 转换为整数	int(“123”) → 123
float(x)	将 x 转换为浮点数	float(“3.14”) → 3.14
str(x)	将 x 转换为字符串	str(100) → “100”
bool(x)	将x转换为列表	bool(0) → False, bool(“abc”) → True
list(x)	将x转换为列表	list(“abc”) → [“a”, “b”, “c”]
tuple(x)	将x转换为元组	tuple([1, 2, 3]) → (1, 2, 3)

1.9.2 注意事项

• 字符串转换为数值时，必须是合法的数字字符串：

  # 正确
  num = int("42")  # 42
  # 错误（包含非数字字符）
  # num = int("forty-two")  # ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'forty-two'
  

• 空值转换为布尔值时，0, “”, None, [], () 等视为 False，其余视为 True。

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三、总结

1. 核心知识点回顾

函数	作用	示例
整数（int）	x = 10	任意精度，无小数
浮点数（float）	x = 3.14	有精度误差，支持科学计数法
布尔值（bool）	is_ok = True	只有True/False，可与数值运算
字符串（str）	s = “hello”	不可变，支持索引、切片、格式化
列表（list）	lst = [1, 2, 3]	可变序列，支持增删改查
元组（tuple）	tpl = (1, 2, 3)	不可变序列，用于固定数据集合

2. 学习建议

1. 刻意练习：用不同数据类型编写小程序（如计算器、用户信息管理）。
2. 类型注解：从现在开始养成给变量添加类型注解的习惯，提升代码健壮性。
3. 阅读文档：Python官方文档中的 数据类型章节 是最佳参考资料。

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四、结语

以上内容部分来自于AI。

为方便大家学习，对于Python中相关问题和细节都整理在本篇博客中。

我之所以坚持写博客，是因为想帮助每一位热爱代码的人。

由衷的希望各位莘莘学子能找到属于各自的归属！

愿每一颗在书页间跳动的星辰，都能在时光深处抵达属于自己的璀璨归处。