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一、核心数据类型概览

Python数据类型可分为可变类型与不可变类型两大类：

• 不可变类型：整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）、元组（tuple）
• 可变类型：列表（list）、字典（dict）、集合（set）

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二、基础数据类型补充

1. 布尔型（bool）

• 定义：仅有True和False两个值，用于逻辑判断
• 本质：是整型的子类（True=1，False=0）

is_student = True
print(True + 1)  # 输出2

2. 字符串高级操作

• 转义字符：\n（换行）、\t（制表符）、\\（反斜杠）
• 多行字符串：用三引号'''或"""包裹

poem = """静夜思
床前明月光，疑是地上霜。
举头望明月，低头思故乡。"""

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三、组合数据类型详解

1. 列表（list）

• 特性：有序可变序列，支持混合数据类型

# 创建与操作
shopping_list = ["苹果", "牛奶", 3.5]
shopping_list.append("面包")          # 追加元素
shopping_list.insert(1, "香蕉")       # 插入元素
del shopping_list[0]                 # 删除元素
print(shopping_list[1:3])            # 切片输出：["牛奶", 3.5]

2. 元组（tuple）

• 特性：有序不可变序列，常用于固定数据存储

coordinates = (39.9, 116.4)  
# coordinates[0] = 40.0  # 报错！元组不可修改

3. 字典（dict）

• 特性：键值对集合，键必须唯一且不可变

student = {
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "courses": ["数学", "英语"]
}
print(student.get("age"))     # 获取值 → 18
student["gender"] = "男"      # 新增键值对

4. 集合（set）

• 特性：无序唯一元素集合，支持交并差运算

unique_numbers = {1, 2, 2, 3}  # 自动去重 → {1, 2, 3}
a = {1, 2}; b = {2, 3}
print(a & b)                   # 交集 → {2}

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四、数据类型应用场景

类型	典型场景	操作效率
列表	动态数据存储（如购物清单、日志记录）	查询O(n)
元组	固定配置项（如坐标、数据库字段定义）	内存占用少
字典	快速键值查询（如用户信息、配置参数）	查询O(1)
集合	去重/集合运算（如统计唯一IP、共同好友）	成员检测O(1)

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五、综合案例演示

学生成绩管理系统（结合列表+字典）

students = [
    {"name": "张三", "scores": [85, 90]},
    {"name": "李四", "scores": [78, 92]}
]

# 添加新学生
students.append({"name": "王五", "scores": [88, 95]})

# 计算平均分
for student in students:
    avg = sum(student["scores"]) / len(student["scores"])
    print(f"{student['name']}平均分：{avg:.1f}")

六、总结

重点总结

1. 列表适合频繁修改的序列数据，字典适合快速键值查询
2. 元组比列表内存占用更少，适合存储不变数据
3. 集合的自动去重特性在数据清洗中非常实用