python 内置数据类型
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1. 深入#
2. 布尔类型#
3. 数值类型#
1. 将整数强制转换为浮点数及反向转换#
2. 常见数值运算#
3. 分数#
4. 三角函数#
5. 布尔上下文环境中的数值#
4. 列表#
1. 创建列表#
2. 列表切片#
3. 向列表中新增项#
4. 在列表中检索值#
5. 从列表中删除元素#
6. Removing Items from A List: Bonus Round#
7. 布尔上下文环境中的列表#
5. 元组#
1. 布尔上下文环境中的元组#
2. 同时赋多个值#
6. 集合#
1. 创建集合#
2. 修改集合#
3. 从集合中删除元素#
4. 常见集合操作#
5. 布尔上下文环境中的集合#
7. 字典#
1. 创建字典#
2. 修改字典#
3. 混合值字典#
4. 布尔上下文环境中的字典#
8. None#
1. 布尔上下文环境中的 None#
9. 深入阅读#
深入#
让我们暂时将 第一份 Python 程序 抛在脑后，来聊一聊数据类型。在 Python 中， 每个值都有一种数据类型，但您并不需要声明变量的数据类型。那该方式是如何运作的呢？Python 根据每个变量的初始赋值情况分析其类型，并在内部对其进行跟踪。
Python 有多种内置数据类型。以下是比较重要的一些：
1. Booleans［布尔型］ 或为 True［真］ 或为 False［假］。
2. Numbers［数值型］ 可以是 Integers［整数］（1 和 2）、Floats［浮点数］（1.1 和 1.2）、Fractions［分数］（1/2 和 2/3）；甚至是 Complex Number［复数］。
3. Strings［字符串型］ 是 Unicode 字符序列，例如： 一份 HTML 文档。
4. Bytes［字节］ 和 Byte Arrays［字节数组］， 例如: 一份 JPEG 图像文件。
5. Lists［列表］ 是值的有序序列。
6. Tuples［元组］ 是有序而不可变的值序列。
7. Sets［集合］ 是装满无序值的包裹。
8. Dictionaries［字典］ 是键值对的无序包裹。
当然，还有更多的类型。在 Python 中一切均为对象，因此存在像 module［模块］、 function［函数］、 class［类］、 method［方法］、 file［文件］ 甚至 compiled code［已编译代码］ 这样的类型。您已经见过这样一些例子：模块的 name、 函数的 docstrings 等等。将学到的包括 《�
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formatter 模块
formatter 模块提供了一些可用于 htmllib 的格式类( formatter classes ).
这些类有两种, formatter 和 writer . formatter 将 HTML 解析器的标签和数据流转换为适合输出设备的事件流( event stream ), 而 writer 将事件流输出到设备上.
大多情况下, 你可以使用 AbstractFormatter 类进行格式化. 它会根� ......
python 没有数组的数据结构
#list 序列
sample_list = [1,2,3,'abc']
#dictionary 字典
sample_dic = {"key":value, 2:3}
#tuple 只读的序列
sample_tuple = (1,3,"ab")
序表
序表由一系列值用逗号分隔而成
序表与字符串一样是不可变的：不允许对� ......
前几天看到了一行求1000的阶乘的Python代码：
print
reduce
(
lambda
x
,
y
:
x
*
y
,
range
(
1
,
1001
))
一下子被python代码的精简
与紧凑所折服，故对代码进行了简单的分析。
reduce与range都是Python的内置函数。
range（1，10 ......
最近在从头开始学习Python, 希望用blog顺便记录下来一些小的技巧。
今天记录第一个： variable _
在python的交互session中，也就是不带文件名直接输入"Python”之后python所创建的session，
变量"_"会保存上一次计算的结果。例如：
这个变量对经常把python当计算器用的同学可能有用。
参考：sys.displayhook( ......
