小飞侠带你精通Python网络编程系列04-Python内置的数据类型
在Python中有以下几种标准的内置数据类型：
1.NoneType: The Null object--空对象
2.Numerics（数值）: int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value)
3.Sequences（序列）: str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围
4.Mappings（映射）: dict-字典
5.Sets（集合）: set-可变集合 and frozenset-不可变集合
一、NoneType
（1）The Nonetype denotes an object with no value.
#Nonetype是Python的特殊类型，表示一个空对象，值为None
可以将None赋值给任何变量，但是你不能创建其他NoneType对象。
【案例】
1 >>> x = None 2 >>> print(type(x)) 3 <class 'NoneType'> 4 >>>
（2） This is returned in functions that do not explicitly return anything.
#函数没有明确的返回值时，默认值为None
【案例】
>>> def subtract(a,b): c = a - b >>> result = subtract(10,5) >>> print(result) None >>> def subtract(a,b): c = a - b return c >>> result = subtract(10,5) >>> print(result) 5
（3）The NoneType is also used in function arguments to error out if the caller does not pass in an actual value.
#如果函数参数中未调用一个实际值，则也会使用none以报错。
二、Numerics（数值）
Python numeric对象基本上是数字。除了布尔值，int、long、float和complex的数字类型都有符号，这意味着它们可以是正的也可以是负的。布尔值是整数的子类，可以是两个值之一：1表示真，0表示假。其余数字类型的区别在于它们表示数字的精确程度；例如，int是范围有限的整数，long是范围无限的整数。float是使用机器上的双精度表示（64位）的数字。
三、Sequences（序列）
序列是具有非负整数索引的有序对象集合。
1.string（字符串）
有时人们会惊奇地发现字符串实际上是一种序列类型。但是如果仔细观察，字符串是一系列字符组合在一起。字符串由单引号、双引号或三引号括起来。注意在以下示例中，引号必须匹配，并且三重引号允许字符串跨越不同的行：
a = "networking is fun" b = 'DevOps is fun too' c = """what about coding? ... super fun"""
2.list（列表）
列表是任意对象的序列。可以通过将对象括在方括号中来创建列表。和字符串一样，列表也是由以零开始的非零整数索引的。通过引用索引编号来取回列表的值：
1 #!/usr/bin/env python 2 vendors = ["Cisco", "Arista", "Juniper"] 3 print(vendors[0]) 4 print(vendors[1]) 5 print(vendors[2]) 6 7 Cisco 8 Arista 9 Juniper
3.Tupe（元组）
元组类似于通过将值括在括号中创建的列表。与列表类似，元组中的值是通过引用其索引号来检索的。与列表不同，创建后无法修改值：
>>> datacenters = ("HuaBei1","BeiJing1","TianJin1") >>> datacenters[0] 'HuaBei1' >>> datacenters[1] 'BeiJing1' >>> datacenters[2] 'TianJin1' >>> datacenters[2] = "TianJin2" Traceback (most recent call last): File "<pyshell#4>", line 1, in <module> datacenters[2] = "TianJin2" TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>>
4. 对于序列数据类型有些共性的操作如切片、打印序列的长度等
1 #!/usr/bin/env python 2 #string 3 a = "netowrking is fun" 4 b = "DevOps is fun too" 5 c = """what about coding? 6 ... super fun!""" 7 print(a) 8 print(b) 9 print(c) 10 #list 11 vendors = ["cisco","Arista","Juniper"] 12 print(vendors[0]) 13 print(vendors[1]) 14 print(vendors[2]) 15 #Tuples 16 datacenters = ("SJC1","LAX1","SF01") 17 print(datacenters[0]) 18 print(datacenters[1]) 19 print(datacenters[2]) 20 21 #slicing 22 print(a[1]) 23 print(vendors[1]) 24 print(datacenters[1]) 25 print(a[0:2]) 26 print(vendors[0:2]) 27 print(datacenters[0:2]) 28 #len 29 print(len(a)) 30 print(len(vendors)) 31 32 执行结果如下： 33 netowrking is fun 34 DevOps is fun too 35 what about coding? 36 ... super fun! 37 cisco 38 Arista 39 Juniper 40 SJC1 41 LAX1 42 SF01 43 e 44 Arista 45 LAX1 46 ne 47 ['cisco', 'Arista'] 48 ('SJC1', 'LAX1') 49 17 50 3
查看序列的最小值和最大值
#!/usr/bin/env python b = [1,2,9,4,0] print(min(b)) print(max(b)) 执行结果 0 9
5. 毫无疑问，有各种方法只适用于字符串。值得注意的是，这些方法不会修改基础字符串数据本身，并且总是返回一个新的字符串。如果要使用新值，则需要捕获返回值并将其赋给其他变量：
#!/usr/bin/env python a = "networking is fun" print(a.capitalize()) print(a.upper()) print(a) b = a.upper() print(b) print(a.split()) print(a) b = a.split() print(b) 执行结果如下： Networking is fun NETWORKING IS FUN networking is fun NETWORKING IS FUN ['networking', 'is', 'fun'] networking is fun ['networking', 'is', 'fun']
6. 列表的一些常见方法：
列表是一个非常有用的结构，可以放入多个项目并对其进行迭代。例如，我们可以创建一个数据中心骨干交换机列表，并通过逐个迭代将相同的访问列表应用于所有交换机。由于列表的值可以在创建后修改（与元组不同），我们还可以在程序中扩展和对比现有列表：
#!/usr/bin/env python routers = ['r1','r2','r3','r4','r5'] print(routers) routers.append('r6') print(routers) routers.insert(2,'r100') print(routers) print(routers.pop(1)) print(routers)
执行结果如下：
['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5'] ['r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6'] ['r1', 'r2', 'r100', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6'] r2 ['r1', 'r100', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6']
4. Mapping（映射）
python提供了一种称为dictionary（字典）的映射类型。字典是也可以看作一个“匮乏”的的数据库，因为它包含可以用键索引的对象。在其他语言中，这通常被称为关联数组或哈希表。字典是一个强大的类型，因为您可以通过一个可读的键引用该对象。对象也可以是另一种数据类型，如列表。可以使用大括号创建字典：
#!/usr/bin/env python datacenter1 = {'spines' : ['r1','r2','r3','r4']} datacenter1['leafs'] = ['11','l2','l3','l4'] print(datacenter1) print(datacenter1['spines']) print(datacenter1['leafs'])
执行结果如下：
{'spines': ['r1', 'r2', 'r3', 'r4'], 'leafs': ['11', 'l2', 'l3', 'l4']}
['r1', 'r2', 'r3', 'r4']
['11', 'l2', 'l3', 'l4']
