浅谈python 四种数值类型(int,long,float,complex)

Python数据类型分为值类型和引用类型, 下面我们看下它们的区别: 值类型: 对象本身不允许修改,数值的修改实际上是让变量指向了一个新的对象 包含:字符串.元组.数值,本身不允许被修改 引用类型: 对象本身可以修改, 包含:列表.字典,本身允许修改 例子: a = 11 print id(a) a = 16 print id(a) 结果: 43525053L 57628312L 修改值类型的值,只是让它指向一个新的内存地址,并不会改变变量b的值 l = [1,2,3] print id(l)

Python支持四种不同的数值类型,包括int(整数)long(长整数)float(浮点实际值)complex (复数),本文章向码农介绍python 四种数值类型,需要的朋友可以参考一下. 数字数据类型存储数值.他们是不可改变的数据类型,这意味着改变数字数据类型的结果,在一个新分配的对象的值. Number对象被创建,当你给他们指派一个值.例如: var1 = 1 var2 = 10 您也可以删除数字对象的参考,使用del语句. del语句的语法是: del var1[,var2[,var3[

如下所示: #读入no data = xlrd.open_workbook("no.xlsx") #打开excel table = data.sheet_by_name("Sheet1") #读sheet nrows = table.nrows cols = table.ncols nos = [] for i in range(1,nrows): #指定从1开始,到最后一列,跳过表头 for j in range(cols): ctype = table.cell

1) 使用字典dict() 循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1. lists = ['a','a','b',5,6,7,5] count_dict = dict() for item in lists: if item in count_dict: count_dict[item] += 1 else: count_dict[item] = 1 2) 使用defaultdict() defaultdi

Python这些年风头一直很盛,占据了很多领域的位置,Web.大数据.人工智能.运维均有它的身影,甚至图形界面做的也很顺,乃至full-stack这个词语刚出来的时候,似乎就是为了描述它. Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核,但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核,甚至affinity可以绑定具体的CPU核,这个问题也算得到解决.虽基本为全栈语言,但有的时候为了效率,可能还是会去考虑和C语言混编.混编是计算机里一个不可回避的话题,涉及的东西很多,技术.架

1.type(变量名),输出的结果就是变量的类型: 例如 >>> type(6) <type 'int'> 2.在Python里面变量在声明时,不需要指定变量的类型,变量的类型是动态指定的:>>> x=5 >>> type(x) <type 'int'> >>> x="wang" >>> type(x) <type 'str'> 3.也就是说变量的类型,根据给出

阅读目录 •介绍 •基本操作 •函数操作 介绍 python的set是一个无序不重复元素集,基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持并.交.差.对称差等. sets 支持 x in set. len(set).和 for x in set.作为一个无序的集合,sets不记录元素位置或者插入点.因此,sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列(sequence-like)的操作. 基本操作 >>> x = set("jihite")

本文实例主要实现Python中的文件复制操作,有两种方法,具体实现代码如下所示: #coding:utf-8 # 方法1:使用read()和write()模拟实现文件拷贝 # 创建文件hello.txt src = file("hello.txt", "w") li = ["Hello world \n", "Hello China \n"] src.writelines(li) src.close() #把hello.txt