在 Python 3 开发中，数据类型与数据结构是构建程序的基础。Python 提供了丰富、灵活的内置类型，同时也支持通过标准库或自定义类扩展。下面从基本数据类型和容器数据结构两个维度进行梳理，并补充说明可变性与常用模块。
这些类型用于表示单个值，大多数是不可变的。
| 类型 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
int |
42, -7, 0x1F |
任意大小的整数，支持二进制、十六进制 |
float |
3.14, -0.001, 1.2e-5 |
双精度浮点数，符合 IEEE 754 标准 |
complex |
3+4j, 1.2-0.5j |
复数，实部和虚部均为浮点数 |
bool |
True, False |
布尔值，是 int 的子类（True=1, False=0） |
str |
'hello', "world", """多行""" |
Unicode 字符串，不可变序列 |
bytes |
b'\x61\x62', b"abc" |
不可变的字节序列，常用于二进制 I/O |
bytearray |
bytearray([65,66]) |
可变的字节序列 |
NoneType |
None |
表示空值或缺失值，只有一个实例 |
Python 内置了多种容器，各有其特性与适用场景。
| 类型 | 可变性 | 示例 | 特点 |
|---|---|---|---|
list |
可变 | [1, 2, 'a'] |
最常用的动态数组，支持增删改查、切片、嵌套，可存储任意类型元素 |
tuple |
不可变 | (1, 2, 'a') |
固定长度的序列，常用于多返回值、字典键、集合元素 |
range |
不可变 | range(5) |
表示整数等差数列，内存占用极低（仅存储 start, stop, step） |
str |
不可变 | "abc" |
字符串在行为上也是序列，支持索引和切片 |
bytes |
不可变 | b'abc' |
与 str 类似，但元素是 0~255 的整数 |
bytearray |
可变 | bytearray(b'abc') |
可变的字节序列 |
| 类型 | 可变性 | 示例 | 特点 |
|---|---|---|---|
dict |
可变 | {'name': 'Alice', 'age': 30} |
基于哈希表实现，键必须可哈希（不可变类型），查找、插入、删除的平均时间复杂度 O(1) |
| 类型 | 可变性 | 示例 | 特点 |
|---|---|---|---|
set |
可变 | {1, 2, 3} |
无序、元素唯一，支持并交差等数学运算 |
frozenset |
不可变 | frozenset([1,2]) |
可作为字典键或集合元素 |
虽然在 Python 中没有专门的“栈”“队列”关键字，但可以用现有类型方便地模拟：
list 的 append() 压入，pop() 弹出。collections.deque 两端操作效率高于 list，使用 append() 入队，popleft() 出队。heapq 模块（最小堆）或 queue.PriorityQueue。list 是动态数组，deque 是双端队列（底层为块状数组）。| 模块/类 | 说明 |
|---|---|
collections.namedtuple |
通过名称访问字段的轻量级不可变数据类，比自定义类更省内存 |
collections.deque |
双端队列，两端 O(1) 的 append/pop，适合队列和栈 |
collections.Counter |
字典子类，用于统计可哈希元素的出现次数 |
collections.OrderedDict (Python 3.7+ 中普通 dict 已保留插入顺序) |
记住键的插入顺序（3.7+ 中 dict 已具备此特性，但 OrderedDict 提供了额外的 move_to_end 等方法） |
collections.defaultdict |
当键缺失时返回默认值，避免 KeyError |
heapq |
基于列表实现堆队列（优先队列） |
array.array |
存储同类型数值的紧凑数组，比 list 更节省内存 |
enum.Enum |
定义枚举类型，增加代码可读性 |
int, float, str, tuple, frozenset, bytes, bool, NoneTypelist, dict, set, bytearraytype(obj), isinstance(obj, type)int(), float(), str(), list(), tuple(), dict(), set() 等掌握这些数据类型与数据结构，能够编写出高效、简洁且符合 Python 风格的代码。根据实际场景选择合适的类型（例如需要快速查找用字典，需要唯一无序元素用集合，需要 FIFO 用 deque），是 Python 开发的重要技能。
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