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Python可以处理任意大小的正负整数，但是实际中跟我们计算机的内存有关，在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为 -2**31～2**31-1，在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1。对于int类型，需要掌握的方法不多，看 下面的几个例子：
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a=4print(a.bit_length()) # 4在二进制中可以用最少3位 100 来表示4，所以输出3print(int(‘4‘)) #将字符串4转换成整数4# int还可下面的将二进制的字符串转换成整数， base=2 代表前面的字符串是二进制。print(int(‘1010‘,base=2)) # 输出10 |
字符串的常用功能太多了，这里我例举几种常见的功能，具体请看下面的代码
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s="abcdef ghg k"print(s.title()) #将字符串转换成标题，输出 Abcdef Ghg Kprint(s.capitalize()) #将字符串首字母大写，输出 Abcdef ghg kprint(s.count(‘d‘,0,len(s))) #计算出子串 ‘d‘在母串中出现的次数，默认是在整个母串中查找， #可以在后面跟两个参数指定起始位置查找，这里我指定了在（0，len（s））中查找， #其中len（s）代表获取字符串长度print(s.startswith(‘a‘)) #判断字符串是否以什么开头，这里输出True,print(s.find(‘g‘,0,len(s))) #查找子串第一次在母串中出现的位置，这里输出7，同样可以自己指定位置范围来搜查print(s.upper()) #将字符串转换成大写，这里输出ABCDEF GHG Kprint(s.join([‘a‘,‘b‘,‘c‘])) #用字符串 s 来连接列表[‘a‘,‘b‘,‘c‘] 输出 aabcdef ghg kbabcdef ghg kcprint(s.strip()) #移除两侧空格print(s.split()) #分割字符串，返回一个列表 这里输出[‘abcdef‘, ‘ghg‘, ‘k‘]print(s.replace(‘g‘,‘G‘,1)) #替换，默认全部替换，可以设置为1，只替换一次，这里只替换一次输出abcdef Ghg kprint(s[0:4]) #切片，[0:4]代表将字符串s的前面4位取出来，这里输出 abcd |
列表是Python内置的一种数据类型是列表，是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
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l=[‘a‘,‘b‘,‘cc‘,4] #定义一个列表l.insert(4,6) #在下标为4的位置，插入值6
l.append(5) #添加一个元素,l=[‘a‘, ‘b‘, ‘cc‘, 4, 5]l.pop() #从尾部删除一个元素,l=[‘a‘, ‘b‘, ‘cc‘, 4]l.remove(‘a‘) #从列表中移除 ‘a‘,l=[‘b‘, ‘cc‘, 4]l.extend([‘gg‘,‘kk‘]) #添加一个列表[‘gg‘,‘kk‘], l=[‘b‘, ‘cc‘, 4, ‘gg‘, ‘kk‘]l.reverse() #反转一个列表,l=[‘kk‘, ‘gg‘, 4, ‘cc‘, ‘b‘]print(l.count(‘kk‘)) #某元素出现的次数 输出 1print(l.index(‘gg‘)) #元素出现的位置，输出 1for i in l: #循环输出列表元素 print(i)print(l[0:4:2]) #列表切片，以步长2递增，输出[‘kk‘, 4] |
tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，tuple也是有序的，tuple使用的是小括号标识。
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t=(‘a‘,‘b‘,‘b‘,‘c‘) #定义一个元组print(t.index(‘b‘)) #索引出元素第一次出现的位置，还可以指定在某一范围里查找，这里默认在整个元组里查找输出1print(t.count(‘b‘)) #计算元素出现的次数，这里输出2print(len(t)) #输出远组的长度，这里输出4for i in t: print(i) #循环打印出元组数据print(t[1:3]) #切片 输出(‘b‘,‘b‘) |
字典是无序的，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
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d = {‘Michael‘: 95, ‘Bob‘: 75, ‘Tracy‘: 85}d.get(‘Bob‘) #根据key获取values，如果不存在返回None，这里输出75d.pop(‘Bob‘) #根据键删除某一元素 d={‘Michael‘: 95, ‘Tracy‘: 85}d[‘Jason‘]=99 #新增元素 d={‘Michael‘: 95, ‘Tracy‘: 85, ‘Jason‘: 99}print(len(d)) #输出字典长度，这里输出3print(‘Jason‘ in d) #python3 中移除了 has_key,要判断键是否存在用infor i in d: print(i) #循环默认按键输出for i in d.values(): #循环按值输出 print(i)for k,v in d.items(): #循环按键值输出 print(k,v) |
为一个可迭代的对象添加序号，可迭代的对象你可以理解成能用for循环的就是可迭代的。默认是编号是从0开始，可以设置从1开始
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li = ["手机", "电脑", ‘鼠标垫‘, ‘游艇‘]for k, i in enumerate(li，1): print(k,i)1 手机2 电脑3 鼠标垫4 游艇 |
在python2中有xrange和range，其中range会一次在内存中开辟出了所需的所有资源，而xrange则是在for循环中循环 一次则开辟一次所需的内存，而在Python3中没有xrange，只有range ，但是python3的range代表的就是xrange。range用来指定范围，生成指定的数字。
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for i in range(10): #循环输出所生成的 0-9 print(i) for i in range(1,10,2): #输出所生成的 1 3 5 7 9 print(i) |
为什么要拷贝？
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当进行修改时，想要保留原来的数据和修改后的数据 |
数字字符串 和 集合 在修改时的差异？（深浅拷贝不同的终极原因）
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在修改数据时： 数字字符串：在内存中新建一份数据 集合：修改内存中的同一份数据 |
对于集合，如何保留其修改前和修改后的数据？
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在内存中拷贝一份 |
对于集合，如何拷贝其n层元素同时拷贝？
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深拷贝 |
1 浅copy
2 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
3 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
4 >>> dict2 = dict.copy()
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7 >>> dict["g"][0] = "shuaige" #第一次我修改的是第二层的数据
8 >>> print dict
9 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
10 >>> print dict2
11 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
12 >>> id(dict["g"][0]),id(dict2["g"][0])
13 (140422980581296, 140422980581296) #从这里可以看出第二层他们是用的内存地址
14 >>>
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17 >>> dict["a"] = "dashuaige" #注意第二次这里修改的是第一层
18 >>> print dict
19 {‘a‘: ‘dashuaige‘, ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘:[‘shuaige‘,‘grapefruit‘]}‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
20 >>> print dict2
21 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
22 >>>
23 >>> id(dict["a"]),id(dict2["a"])
24 (140422980580816, 140422980552272) #从这里看到第一层他们修改后就不会是相同的内存地址了！
25 >>>
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28 #这里看下，第一次我修改了dict的第二层的数据，dict2也跟着改变了，但是我第二次我修改了dict第一层的数据dict2没有修改。
29 说明：浅copy只是第一层是独立的，其他层面是公用的！作用节省内存
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31 深copy
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33 >>> import copy #深copy需要导入模块
34 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
35 >>> dict2 = copy.deepcopy(dict)
36 >>> print dict
37 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
38 >>> print dict2
39 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
40 >>> dict["g"][0] = "shuaige" #修改第二层数据
41 >>> print dict
42 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
43 >>> print dict2
44 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
45 >>> id(dict["g"][0]),id(dict2["g"][0])
46 (140422980580816, 140422980580288) #从这里看到第二个数据现在也不是公用了
47
48 # 通过这里可以看出他们现在是一个完全独立的，当你修改dict时dict2是不会改变的因为是两个独立的字典！
‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
20 >>> print dict2
21 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
22 >>>
23 >>> id(dict["a"]),id(dict2["a"])
24 (140422980580816, 140422980552272) #从这里看到第一层他们修改后就不会是相同的内存地址了！
25 >>>
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28 #这里看下，第一次我修改了dict的第二层的数据，dict2也跟着改变了，但是我第二次我修改了dict第一层的数据dict2没有修改。
29 说明：浅copy只是第一层是独立的，其他层面是公用的！作用节省内存
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31 深copy
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33 >>> import copy #深copy需要导入模块
34 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
35 >>> dict2 = copy.deepcopy(dict)
36 >>> print dict
37 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
38 >>> print dict2
39 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
40 >>> dict["g"][0] = "shuaige" #修改第二层数据
41 >>> print dict
42 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘shuaige‘, ‘grapefruit‘]}
43 >>> print dict2
44 {‘a‘: (‘apple‘,), ‘bo‘: {‘b‘: ‘banna‘, ‘o‘: ‘orange‘}, ‘g‘: [‘grape‘, ‘grapefruit‘]}
45 >>> id(dict["g"][0]),id(dict2["g"][0])
46 (140422980580816, 140422980580288) #从这里看到第二个数据现在也不是公用了
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48 # 通过这里可以看出他们现在是一个完全独立的，当你修改dict时dict2是不会改变的因为是两个独立的字典！
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wumingxiaoyao/p/5703172.html
