Python最基本的数据类型以及对元组的介绍

简单类型

内置到 Python 编程语言中的简单数据类型包括：

    bool
    int
    float
    complex

支持简单数据类型不是 Python 独有的功能，因为多数现代编程语言都具有完整类型补充。例如 Java? 语言甚至有一组更丰富的原始数据类型：

    byte
    short
    int
    long
    float
    double
    char
    boolean

但是，在 Python 中，简单数据类型并不是原始数据类型，而是完善的对象，它们有自已的方法和类。另外，这些简单的内置类型是不可改变的，这意味着：创建对象之后，您无法更改对象的值。如果需要新值，则必须创建新的对象。Python 简单数据类型的不可改变特性与其他多数流行语言（如 Java 语言）处理简单原始类型的方式不同。但是，当您对这些简单数据类型的对象属性有了更多的了解之后，就很容易理解这种差异。

所以，整数如何能够拥有一些方法？它仅仅是一个数字吗？不是的，至少在 Python 中答案是否定的。您自已可以对它进行检验：仅借助内置的 help 方法，就可以向 Python 解释器咨询关于 int 对象的信息（参见清单 1 ）。
清单 1. Python 解释器: 用于整数对象的 Help

rb% python
Python 2.4 (#1,Mar 29 2005,12:05:39) 
[GCC 3.3 20030304ppp(Apple Computer,Inc. build 1495)] on darwin
Type "help","copyright","credits" or "license" for more information.
>>> help(int)
Help on class int in module __builtin__:
class int(object)
 | int(x[,base]) -> integer
 | 
 | Convert a string or number to an integer,if possible. A floating point
 | argument will be truncated towards zero (this does not include a string
 | representation of a floating point number!) When converting a string,use
 | the optional base. It is an error to supply a base when converting a
 | non-string. If the argument is outside the integer range a long object
 | will be returned instead.
 | 
 | Methods defined here:
 | 
 | __abs__(...)
 |   x.__abs__() <==> abs(x)
 | 
 | __add__(...)
 |   x.__add__(y) <==> x+y
...

这具体说明了什么？只有一个事情，那就是可以方便地从 Python 解释器中得到帮助，但是从后面部分可以获得更多帮助。第一行告诉您正在查看 int 类的帮助页面，它是一个内置的数据类型。如果您对面向对象的编程的概念不太熟悉，那么可以将类 想像成只是一个用于构建特殊事物并与之交互的蓝图。好比房子的设计蓝图，不仅显示如何构建房子，还显示房子完工之后，如何更好地使用房子。例如，设计图会显示不同房间的位置、在房间之间的移动方式以及出入房子的通道情况。

第一行的下面是对实际 int 类的详细说明。在这一点上，您可能不熟悉如何在 Python 中创建类，因为显示的语法类似于外语。没关系，我将在另一篇文章中对此进行全面介绍。现在，您只需要知道：int 对象是从 object 类中继承而来，它是 Python 中许多内容的一个基类。

后面的几行介绍 int 类的构造函数。构造函数 只是创建特定类实例（或对象) 的特殊方法。构造函数方法好比建筑承包人，它利用房子的设计图建房子。在 Python 中，构造函数的名称与其创建的类的名称相同。类可以有不同的构造函数方法，这些方法是通过类名称后的圆括号内附带的不同属性进行区分。类可以有不同构造函数方法的较好的一个例子就是 int 类,实际上，您可以用多种方法调用它，具体采用哪种方法取决于圆括号中放置的参数（参见清单 2）。
清单 2. Python 解释器：int 类构造函数

>>> int()
0
>>> int(100)     # Create an integer with the value of 100
>>> int("100",10)  # Create an integer with the value of 100 in base 10
100
100
>>> int("100",8)   # Create an integer with the value of 100 in base 8
64

这四个构造函数调用创建了四个不同的整数。第一个构造函数创建了一个整数对象，其值为 0，在没有值提供给 int 类构造函数的情况下，该值是所使用的默认值。第二个构造函数根据规定创建了一个值为 100 的整数。第三个构造函数采用了字符串“100”并创建了以 10 为基数的整数值（常见的十进制系统）。最后一个构造函数也采用了字符串“100”―― 但是它使用基数 8 来创建整数值，通常称为 八进制。不过，该值在输出时会被转换成十进制数值，这就是该数字显示为 64 的原因。

您可能想知道如果省略了构造函数调用中的圆括号将会发生什么。在这种情况下，您可以向该变量分配一个实际的类名称，有效地为原先的类创建一个别名（参见清单 3）。
清单 3. Python 解释器：int 类型

>>> it = int     # Create an alias to the integer class
>>> it(100)
100
>>> type(it)     # We created a new type
<type 'type'>
>>> type(it(100))  # Our new type just makes integers
<type 'int'>

真是太棒了！您立即可以创建一个由内置 int 类定义的新数据类型。但请注意不好的一面，不要滥用这一新功能。优秀的程序员除了使代码具有良好性能外，还应努力使代码清淅。这类编码技巧的确有其使用价值，但它们并不常见。

使用 Python 解释器可以使新的 Python 程序员简化学习过程，少走弯路。如果您想详细了解 Python 内的 help 工具，只需在 Python 解释器中的命令提示符下键入 help() ，就可以访问交互式的帮助工具（参见清单 4)。
清单 4. Python 解释器：帮助解释器

>>> help()
Welcome to Python 2.4! This is the online help utility.
If this is your first time using Python,you should definitely check out
the tutorial on the Internet at http://www.python.org/doc/tut/.
Enter the name of any module,keyword,or topic to get help on writing
Python programs and using Python modules. To quit this help utility and
return to the interpreter,just type "quit".
To get a list of available modules,keywords,or topics,type "modules","keywords",or "topics". Each module also comes with a one-line summary
of what it does; to list the modules whose summaries contain a given word
such as "spam",type "modules spam".
help>

您可能已经对此有所了解，但在 help> 提示符处输入 int 可以显示那些为以前的 int 类显示的类描述。

容器类型

到目前为止，已经谈论了许多 Python 语言中使用的简单类型。但是多数程序并不简单，它们涉及通常由简单类型组成的复杂数据。因此，现在的问题就成了“如何在 Python 中处理复杂数据？”

如果您熟悉面向对象的语言，如 Java 或 C#，那么您可能认为该问题的答案很简单：只需创建一个新类来处理复杂的数据即可。该方法也适用于 Python，原因是 Python 支持通过类创建新类型。但是，在多数情况下，Python 还可以提供更为简单的方法。当您的程序需要一次处理多个对象时，就可以利用 Python 容器类：

    tuple
    string
    unicode
    list
    set
    frozenset
    dictionary

这些容器类型提供了两种功能。前六个类型是有序的，最后一个类型 dictionary 则是一个映射。有序类型与映射类型的区别较为简单。有序类型 仅仅是指对象的顺序。所有的有序类型（除 set 和 frozenset 类型外）都支持访问给定顺序的对象。相比之下，映射容器 则用于保存那些对顺序不是很敏感的对象；通过提供可以找到关系值的密钥，就可以从容器中提取值。

容器类型间的另一个不同点来自于它们所持有的数据的特性，下面四种容器类型的顺序是不可变的：

    tuple
    string
    unicode
    frozenset

这意味着在您创建了这些容器类型之一后，所存储的数据就不可更改。如果出于某种原因需要更改数据，则需要创建一个新容器来保存新的数据。

后三种容器类型（list、set 和 dictionary）都是可变容器，因此，它们可以根据需要更改保存的任何数据（但在 dictionary 中所使用的密钥是不可变的，就像您房间的钥匙）。虽然可变容器非常灵活，但它们的动态特性会对性能造成影响。例如，tuple 类型，尽管它是不可变的，灵活性较差，但在同一环境中使用时，它们通常比 list 类型快得多。

这些容器类提供了强大的功能，它们通常是多数 Python 程序的核心。本文的其余部分讨论了 tuple 类型，它用于引入许多与创建和使用 Python 中的容器类型有关的基本概念。其余的类型将在以后的文章中讨论。
元组

tuple 类型像一个口袋，在出门前可以把所需的任何东西一股脑地放在里面。您可以将钥匙、驾驶证、便笺簿和钢笔放在口袋里，您的口袋是存放各种东西的收集箱。Python 的 tuple 类型与口袋类似，它可以存放不同类型的对象。您只需向变量分配一个用逗号分隔的对象序列，就可以创建一个 tuple（参见清单 5）。
清单 5. Python 解释器：创建一个 tuple

>>> t = (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)
>>> type(t)
<type 'tuple'>
>>> t
(0,9)
>>> tt = 0,9
>>> type(tt)
<type 'tuple'>
>>> tt
(0,9)
>>> tc=tuple((0,9))
>>> tc
(0,9)
>>> et = ()   # An empty tuple
>>> et
()
>>> st = (1,)  # A single item tuple
>>> st
(1,)

（编辑：安卓应用网）

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