基本数据类型：数字

一、int（整型）

Python中的整数属于int类型，默认用十进制表示，此外也支持二进制，八进制,十六进制表示方式，计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便。

Python可以处理任意大小的整数，包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：3，89，-123，等等。

二、long（长整型）python2中有，python3中全部为int整型

python2中，long（长整型）的位数为超过31位，取值范围超过-2**31~2**31-1，即-2147483648～2147483647（直接运算会显示long型，因为2**31会先运算，是long型）

长整数数据后面加字母L，例如：

# python2
>>> (2**30-1)*2+1
2147483647
>>> 2147483647+1
2147483648L
>>> -2147483648
-2147483648
>>> -2147483648-1
-2147483649L

python3中全部为int整型，例如：

# python3
>>> 2**100
1267650600228229401496703205376
>>> -2**123
-10633823966279326983230456482242756608

三、float (浮点型)

即小数，是有限小数或无限循环小数。

在运算中，整数与浮点数运算的结果也是一个浮点数。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

科学计数法：

对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，例如：

>>> a = 0.0000000000058
>>> a
5.8e-12
>>> 666.6e10
6666000000000.0

其中，e-12，就是10**-12； e10，就是10**10。

关于小数不精准问题：

Python默认的是17位精度,也就是小数点后16位，尽管有16位，但是这个精确度却是越往后越不准的。例如：

>>> 10/3
3.3333333333333335

首先，这个问题不是只存在在python中，其他语言也有同样的问题

其次，小数不精准是因为在转换成二进制的过程中会出现无限循环的情况，在约省的时候就会出现偏差。

比如：11.2的小数部分0.2转换为2进制则是无限循环的00110011001100110011...

单精度在存储的时候用23bit来存放这个尾数部分（前面9比特存储指数和符号）；同样0.6也是无限循环的。

 四、complex（复数）

复数complex是由实数和虚数组成的。例如：

>>> a = (3+5j)
>>> b = (3+5J)
>>> type(a)
<class 'complex'>
>>> type(b)
<class 'complex'>
>>> a == b
True

注：工程学里，复数的虚部用 j（大小写都行）表示，和数学里复数的i相同，都是虚数单位(即-1开根)。