python的type类型

㈠ python中的几种数据类型

大体上把Python中的数据类型分为如下几类：
Number(数字) 包括int,long,float,complex
String(字符串) 例如：hello,hello,hello
List(列表) 例如：[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4]
Dictionary(字典) 例如：{1:nihao,2:hello}
Tuple(元组) 例如：(1,2,3,abc)
Bool(布尔) 包括True、False
由于Python中认为所有的东西都是对象，所以Python不用像其它一些高级语言那样主动声缺慎竖明一个变量的类型。
例如我要给一个变量i赋值100，python的实现 ：
i=100
C#的实现：
int i = 100;
下面一一简单介绍这几种数据类型
数字类型
int和long
之所以要把int和long放在一起的原因是python3.x之后已经不区分int和long,统一用int。python2.x还是区分的。下面我以Python2.7为例：
i = 10
type(i)
i=10000000000
type(i)
那么为什么10就是int,10000000000就是long呢，当然这就和int的最大值有关了，int类孝毁型的最大值为231-1，即2147483647，也可以用sys.maxint。
2**31-1
2147483647L
sys.maxint
2147483647
为什么用上面的方法求的值就是long型的呢(数字后面加‘L’表示是long型)，因为2**31的值为2147483648,这个值是一个long型，用一个long型减去1，结果还是一个long,但实际上int型的最大值就是2147483647
type(2147483647)
type(2147483648)
float类型
float类型和其它语言的float基本一致，浮点数，说白了，就是带小数点的数，精度与机器相关。例如：
i = 10000.1212
type(i)
complex：复数类型，具体含义及用法可自行查看相关文档。
字符串类型
字符串的声明有三种方式：单引号、双引号和三引号(包括三个单引号或三个双引号)。例如：
str1 = hello world
str2 = hello world
str3 = hello world
str4 = hello world
print str1
hello world
print str2
hello world
print str3
hello world
print str4
hello world
Python中的字符串有两种数据类型：str类型和unicode类型。str类型采用的ASCII编码，也就是说它无法表示中文。unicode类型采用unicode编码，能够表示任意字符，包括中文及其它语言。并且python中不存在像c语言中的char类型，就算是单个字符也是字符串类型。字符串默认采用的ASCII编码，如果要显示声明为unicode类型的话，需要在字伏大符串前面加上u或者U。例如：
str1 = hello
print str1
hello
str2 = u中国
print str2
中国
由于项目中经常出现对字符串的操作，而且由于字符串编码问题出现的问题很多，下面，来说一下关于字符串的编码问题。在与python打交道的过程中经常会碰到ASCII、Unicode和UTF-8三种编码。具体的介绍请参见这篇文章。我简单的理解就是，ASCII编码适用英文字符，Unicode适用于非英文字符(例如中文、韩文等)，而utf-8则是一种储存和传送的格式，是对Uncode字符的再编码(以8位为单位编码)。例如：
u = u汉
print repr(u) # uu6c49
s = u.encode(UTF-8)
print repr(s) # xe6xb1x89
u2 = s.decode(UTF-8)
print repr(u2) # uu6c49
解释：声明unicode字符串”汉“，它的unicode编码为”u6c49“，经过utf-8编码转换后，它的编码变成”xe6xb1x89“。
对于编码的经验总结：
1.在python文件头声明编码格式 ;
#-*- coding: utf-8 -*-
2.将字符串统一声明为unicode类型，即在字符串前加u或者U;
3.对于文件读写的操作，建议适用codecs.open()代替内置的open()，遵循一个原则，用哪种格式写，就用哪种格式读;
假设在一个以ANSI格式保存的文本文件中有“中国汉字”几个字，如果直接用以下代码，并且要在GUI上或者在一个IDE中打印出来(例如在sublime text中，或者在pydev中打印)，就会出现乱码或者异常，因为codecs会依据文本本身的编码格式读取内容：
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
print content
改用如下方法即可(只对中文起作用)：
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
if isinstance(content,unicode):
print content.encode(utf-8)
print utf-8
else:
print content.decode(gbk).encode(utf-8)
列表类型
列表是一种可修改的集合类型，其元素可以是数字、string等基本类型，也可以是列表、元组、字典等集合对象，甚至可以是自定义的类型。其定义方式如下：
nums = [1,2,3,4]
type(nums)
print nums
[1, 2, 3, 4]
strs = [hello,world]
print strs
[hello, world]
lst = [1,hello,False,nums,strs]
type(lst)
print lst
[1, hello, False, [1, 2, 3, 4], [hello, world]]
用索引的方式访问列表元素，索引从0开始,支持负数索引，-1为最后一个.
lst = [1,2,3,4,5]
print lst[0]
1
print lst[-1]
5
print lst[-2]
4
支持分片操作，可访问一个区间内的元素，支持不同的步长，可利用分片进行数据插入与复制操作
nums = [1,2,3,4,5]
print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三个元素
print nums[3:] #[4, 5] #后两个元素
print nums[-3:] #[3, 4, 5] #后三个元素 不支持nums[-3:0]
numsclone = nums[:]
print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 复制操作
print nums[0:4:2] #[1, 3] 步长为2
nums[3:3] = [three,four] #[1, 2, 3, three, four, 4, 5] 在3和4之间插入
nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 将第4和第5个元素替换为[] 即删除[three,four]
支持加法和乘法操作
lst1 = [hello,world]
lst2 = [good,time]
print lst1+lst2 #[hello, world, good, time]
print lst1*5 #[hello, world, hello, world, hello, world, hello, world, hello, world]
列表所支持的方法，可以用如下方式查看列表支持的公共方法：
[x for x in dir([]) if not x.startswith(__)]
[append, count, extend, index, insert, pop, remove, reverse, sort]
def compare(x,y):
return 1 if xy else -1
#【append】 在列表末尾插入元素
lst = [1,2,3,4,5]
lst.append(6)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst.append(hello)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#【pop】 删除一个元素，并返回此元素的值 支持索引 默认为最后一个
x = lst.pop()
print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默认删除最后一个元素
x = lst.pop(0)
print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 删除第一个元素
#【count】 返回一个元素出现的次数
print lst.count(2) #1
#【extend】 扩展列表 此方法与“+”操作的不同在于此方法改变原有列表，而“+”操作会产生一个新列表
lstextend = [hello,world]
lst.extend(lstextend)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, hello, world] 在lst的基础上扩展了lstextend进来
#【index】 返回某个值第一次出现的索引位置，如果未找到会抛出异常
print lst.index(hello) #5
#print lst.index(kitty) #ValueError: kitty is not in list 出现异常
#【remove】 移除列表中的某个元素，如果待移除的项不存在，会抛出异常 无返回值
lst.remove(hello)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world] hello 被移除
#lst.remove(kitty) #ValueError: list.remove(x): x not in list
#【reverse】 意为反转 没错 就是将列表元素倒序排列,无返回值
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
lst.reverse()
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
#【sort】 排序
print lst #由于上面的反转 目前排序为 [world, 6, 5, 4, 3, 2]
lst.sort()
print lst #排序后 [2, 3, 4, 5, 6, world]
nums = [10,5,4,2,3]
print nums #[10,5,4,2,3]
nums.sort(compare)
print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
列表转换为迭代器。
所谓的迭代器就是具有next方法(这个方法在调用时不需要任何参数)的对象。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。迭代器相对于列表的优势在于，使用迭代器不必一次性将列表加入内存，而可以依次访问列表的数据。
依然用上面的方法查看迭代器的公共方法：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith(__)]
[next]
没错，只有next一个方法，对于一个迭代器，可以这样操作：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
for i in range(len(lst)):
print lstiter.next() #依次打印
1
2
3
4
5
元组类型
元组类型和列表一样，也是一种序列，与列表不同的是，元组是不可修改的。元组的声明如下：
lst = (0,1,2,2,2)
lst1=(hello,)
lst2 = (hello)
print type(lst1) # 只有一个元素的情况下后面要加逗号 否则就是str类型
print type(lst2) #
字典类型
字典类型是一种键值对的集合，类似于C#中的Dictionary
dict1 = {}
print type(dict1) # 声明一个空字典
dict2 = {name:kitty,age:18} #直接声明字典类型
dict3 = dict([(name,kitty),(age,18)]) #利用dict函数将列表转换成字典
dict4 = dict(name=kitty,age=18) #利用dict函数通过关键字参数转换为字典
dict5 = {}.fromkeys([name,age]) #利用fromkeys函数将key值列表生成字典，对应的值为None {age: None, name: None}
字典基本的操作方法：
#【添加元素】
dict1 = {}
dict1[mykey] = hello world #直接给一个不存在的键值对赋值 即时添加新元素
dict1[(my,key)] = this key is a tuple #字典的键可以是任何一中不可变类型，例如数字、字符串、元组等
#【键值对个数】
print len(dict1)
#【检查是否含有键】
print mykey in dict1 #True 检查是否含有键为mykey的键值对
print hello in dict1 #False
#【删除】
del dict1[mykey] #删除键为mykey的键值对
继续利用上面的方法查看字典的所有公共方法：
[x for x in dir({}) if not x.startswith(__)]
[clear, , fromkeys, get, has_key, items, iteritems, iterkeys, itervalues,
keys, pop, popitem, setdefault, update, values, viewitems, viewkeys, viewvalues]
dict.clear() 删除字典中所有元素
dict.() 返回字典(浅复制)的一个副本
dict.get(key,default=None) 对字典dict 中的键key,返回它对应的值value，如果字典中不存在此键，则返回default 的值(注意，参数default 的默认值为None)
dict.has_key(key) 如果键(key)在字典中存在，返回True，否则返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 后，此方法几乎已废弃不用了，但仍提供一个 可工作的接口。
dict.items() 返回一个包含字典中(键, 值)对元组的列表
dict.keys() 返回一个包含字典中键的列表
dict.values() 返回一个包含字典中所有值的列表
dict.iter() 方法iteritems(), iterkeys(), itervalues()与它们对应的非迭代方法一样，不同的是它们返回一个迭代器，而不是一个列表。
dict.pop(key[, default]) 和方法get()相似，如果字典中key 键存在，删除并返回dict[key]，如果key 键不存在，且没有给出default 的值，引发KeyError 异常。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 键，由dict[key]=default 为它赋值。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 键，由dict[key]=default 为它赋值。
布尔类型
布尔类型即True和False,和其它语言中的布尔类型基本一致。下面列出典型的布尔值
print bool(0) #False
print bool(1) #True
print bool(-1) #True
print bool([]) #False
print bool(()) #False
print bool({}) #False
print bool() #False
print bool(None) #False

㈡ python的type是什么

查看类型的，你可以输出一些代码试试，比如：

importmath
printtype(3)
printtype(3.4)
printtype(math)

㈢ python 中的type

<class 'type'> 指的是 是一种 class 类型。

<class '__main__.bar'> 指的是 是class bar 的一个instance

参照python2.7
>>> class bar:pass

>>> b=bar()
>>> type(bar)
<type 'classobj'>
>>> type(b)
<type 'instance'>
>>>

㈣ Python 的 type 和 object 之间是怎么一种关系

Python的object和type理解

1、节选自Python Documentation 3.5.2的部分解释

Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects. (In a sense, and in conformance to Von Neumann’s model of a “stored program computer,” code is also represented by objects.)

对象是Python对数据的抽象。 Python程序中的所有数据都由对象或对象之间的关系表示。（在某种意义上，并且符合冯·诺依曼的“存储程序计算机”的模型，代码也由对象表示的）。

Every object has an identity, a type and a value. An object’s identity never changes once it has been created; you may think of it as the object’s address in memory. The ‘is‘ operator compares the identity of two objects; the id() function returns an integer representing its identity.

每个对象都有一个标识，一个类型和一个值。 对象的身份一旦创建就不会改变; 你可以把它看作内存中的对象地址。'is'运算符比较两个对象的标识; id()函数返回一个表示其身份的整数。

An object’s type determines the operations that the object supports (e.g., “does it have a length?”) and also defines the possible values for objects of that type. The type() function returns an object’s type (which is an object itself). Like its identity, an object’s type is also unchangeable.

对象的类型决定对象支持的操作（例如，“它有长度吗？”），并且还定义该类型对象的可能值。type()函数返回一个对象的类型（它是一个对象本身）。与它的身份一样，对象的类型也是不可改变的。

2、Pyhtml的解释：

object：

class object

The most base type

type：

class type(object)

type(object_or_name, bases, dict)

type(object) -> the object's type

type(name, bases, dict) -> a new type

从上面三个图可以看出，对象obeject是最基本的类型type，它是一个整体性的对数据的抽象概念。相对于对象object而言，类型type是一个稍微具体的抽象概念，说它具体，是因为它已经有从对象object细化出更具体抽象概念的因子，这就是为什么type(int)、type(float)、type(str)、type(list)、type(tuple)、type(set)等等的类型都是type，这也是为什么instance(type, object)和instance(object, type)都为True的原因，即类型type是作为int、float等类型的整体概念而言的。那么，为什么issubclass(type, object)为True，而issubclass(object, type)为Flase呢？从第二张图，即从继承关系可以看到，type是object的子类，因此前者为True，后者为False。若从Python语言的整体设计来看，是先有对象，后有相对具体的类型，即整体优先于部分的设计思想。

如果从更加本质的视角去看待这些问题的话，就要从Python Documentation-->3. Data Model-->3.1 Objects,values and types找原因了[请参考Python官方标准库]，从标准库里可以看到：

object是Python对数据的抽象，它是Python程序对数据的集中体现。

每个对象都有一个标识，一个类型和一个值。

对象的类型决定对象支持的操作。

某些对象的值可以更改。 其值可以改变的对象称为可变对象；对象的值在创建后不可更改的对象称为不可变对象。

因此，从Python整体设计体系来看的话，就是先有对象，再有标识、类型和值，接着是对对象的操作等等，这也就解释了图3的结果形成的原因了。