python入门精讲笔记-00-变量、数据类型和存储

1.Python的运行环境

安装Python的时候，会安装一个解释器和PVM

解释器:将代码编译成字节码，不同的解释器可以编译成不同的字节码，如CPython、JPython、IronPython、PyPy

     现在安装的是cpython的解释器

     解释器编译过后的文件后缀名是.pyc其中C是指compile编译的意思；

PVM:负责托管运行编译后的字节码

 

托管语言和非托管的语言，其中c vb和c++直接和os交互，而c#和java以及python为托管语言。

python的劣势：运行效率低，要经过托管。

 

python的web框架，最流行的2个：Django Flask

 

 

 

python代码，通过解释器解析成字节码 pyc 文件，然后通过pvm转换成字节码。

标准的python为cpython，可以通过解释器解释为java或者dotnet等字节码。

而不同的解释器可以将py文件解释为不同的字节码。

 

托管的好处：帮忙开发人员降低了很多工作，比如内存的回收的释放。

 

2.Python的层级

    表达式:创建、处理对象

    语句:由表达式构成语句

    模块:语句又构成模块

    程序:许多模块构成程序

 

3.Python的变量

    在许多静态语言中，在声明变量的时候就规定了类型，在该变量中只能存储对应的变量类型。

 

     python是强类型的语言，他的数据类型是根据变量所指向的值决定的。

     python的变量类型是由对象决定的，而不是由变量决定的。变量可以改变指向的对象，变量指向的类型是可变的，所以说python也是动态类型的语言。

 

可以通过type()函数来查看变量的类型

 

命名规则:

1.由数字、字母、下划线 3种类型的字符组成；

2.不能由数字开头

3.不能包含空格（因为只能有数字、字母和下划线）；

4.不能和python的关键字相同；

5.尽量避免0和o，l和1命名；

总结：只能由数字+字母+下划线来命名，且不能以数字开通。

 

4.python的数据的类型

Python的变量类型取决于实际关联的对象

数字类型:

     整型 int

     浮点型 float

     精确类型 decimal

      分数类型 fraction

      ....

字符串类型:str

列表:  list

字典:dict

元组:tuple

集合:set

文件:file

布尔:boolen

    True

     False

空:None

程序块类型:

   函数 function

   类 class

   模块  module

....

 

 5.Python的数据的存储

   1.声明一个变量名，就生成一个系统变量表;

   2.声明的时候赋值，就是变量名对值的地址的引用，同时在python的系统类型中确认的变量类型；

   python的类型只与对象有关，与变量无关；

 

    python的变量的申明是动态类型，可以动态指向不同的值。

    可以通过id函数来查看变量存储的内存 

6.变量的销毁和垃圾回收机制(GC)

  1.python有一个垃圾回收的机制，为GC

  2.第一次赋值的时候，会对对象创建一个引用计数器，来确定对象是否被引用；

 

7.共享引用：多个变量引用一个对象

a = "Jerry"

b = a

id(a)

1528516950704

id(b)

1528516950704

id("Jerry")

1528516950704

 

通过id()函数可以查看变量的地址，发现变量 a b和字符串Jerry都有相同地址，所以是相同的变量

如果此时改变变量a的值，但是b的值是不会变化的，这个值得注意

a=13

a

13

b

'Jerry'

 

 

如何检验不同的变量是否引用的同一个对象呢？

1. 字面值是否相等：使用 == 

age = 20

score = 20

age == score

True

 

    2.判断变量是否引用同一个对象，判断地址是否相同，使用is操作符

age = 20

score = 20

age == score

True

age is score

True

2.python中的小数的内存池

对于经常使用的较小的数值，python会在内存中将[-5,256]先创建一份，使用的时候直接指向数值的内存地址；

 

查看对象被引用的次数，使用sys模块中的：getrefcount()   函数可以获取到

>>> import sys

>>> a = "Jerry"

>>> sys.getrefcount("Jerry")

4

 

 

7.数值类型

256以下的整数已经被python缓存

整型:整型的最大值只受计算机的硬件限制，不受变量类型限制，如果是32位置的系统

    可以通过math模块中的maxsize来获取计算机支持的最大整型的数值

    并且在python中int类型大小是无上限的，对于大数会进行python的大数运算

import sys

print(sys.maxsize)

 

>>>9223372036854775807

 

为何是这么多呢？

因为是64bit的操作系统，最大就是64个1组成的二进制的数，第一位为符号位置，就是有63个1转化为10进制数为2**63-1 = ±9223372036854775807

浮点型:

    声明变量时候需要赋值

    如果赋值为0.3可以省略前面的0直接写.3就可以了

    浮点型的数据格式化:

    使用format进行格式控制输出

 

# 使用format输出

a = 15.4

 

b = 'price is: {}'.format(a)

print(b)

 

>>>price is: 15.4

 

 

# format 的进制转化

This section contains examples of the str.format() syntax and comparison with the old %-formatting.

In most of the cases the syntax is similar to the old %-formatting, with the addition of the {} and with : used instead of %. For example, '%03.2f' can be translated to '{:03.2f}'.

# 十进制转十六进制

h = '{:x}'.format(25830)

print(h)

>>>64e6

 

# 如果使用X可以输出大写的十六进制-20190125添加

>>{:X}'.format(25830)

>>'64E6'

 

# 十进制转八进制

o = '{:o}'.format(369)

print(o)

 

# 十进制转二进制

b = '{:b}'.format(65)

print(b)

 

# 转十进制

d1 = '{:d}'.format(0x64e6)

print(d1)

 

d2 = '{:d}'.format(0o561)

print(d2)

 

d3 = '{:d}'.format(0b1000001)

print(d3)

 

>>>25830

>>>369

>>>65

 

内置函数的类型转换

# 转十六进制

h1 = hex(25830)

print(h1)

 

h2 = hex(0b10010)

print(h2)

 

h3 = hex(0o561)

print(h3)

 

>>>0x64e6

>>>0x12

>>>0x171

 

# 转二进制

b1 = bin(56)

b2 = bin(0x55)

b3 = bin(0o335)

print(b1,b2,b3,sep='|')

>>>0b111000|0b1010101|0b11011101

 

# 转八进制

o1 = oct(16)

print(o1)

o2 = oct(0x112)

print(o2)

o3 = oct(0b1101)

print(o3)

>>>0o20

>>>0o422

>>>0o15

 

#如果想要在16进制前面加上0x怎么解决呢？

可以通过在输出的字符上用format,{}前面加上0x即可

 

>>> "0x{:0>4x}".format(336)

'0x0150'

8.math模块

import math

math.pi

3.141592653589793

 

python的精度问题

>>> 2.2+1.1

3.3000000000000003

 

该问题是由计算机的硬件计算浮点型导致的

 

解决方法：

可以使用decimal类型

from decimal import Decimal

Decimal(1.1) + Decimal(2.2)

>>>Decimal(3.3)

 

random函数

>>> import random

>>> random.random()

0.2850653356138706

 

# randint(start,end)用于生成指定范围的随机数

>>> random.randint(1,45)

28

 

# random.sample()