上篇文章中我们简单的体验了 Python 语言基本概念与语法，那么在继续深入下去的过程中，不妨先学习几个常见的 Python 内置数据类型？这也是大部分 Python 教科书的学习目录，由浅至深，慢慢深入。
Python 常用的几种数据类型就是以下几种，其实 Python 内部的数据类型还是很多的，多归多但是很少有我们用到了，太多了也记不了，把常用的几个玩熟练了就 OK 了。
那么接下来我们会学到那些内置的数据类型呢？
虽然说我们是在学习数据类型，但其实只是在学习每一个类型所提供的 API 而已，你所需要的大部分功能， Python 都已经帮我们封装好了，不需要担心任何效率的问题，当你熟悉了这些 API 之后，灵活的组合应用，因为这在开发的过程中是必不可少的，那么接下来就让我们开始漫长的数据类型 API 学习之旅吧。
所有的数据类型所具备的方法都存在相对应的类里面，当创建一个类型的对象时，该对象所具备的功能都保存在相应的类中。
在 Python3 中，整型、长整型、浮点数、负数、布尔值等都可以称之为数字类型。
创建数字类型类型的对象
int类型通常都是数字，创建数字类型的方式有两种，且在创建的时候值两边不需要加双引号或单引号。
第一种创建整型的方式
>>> number = 9
>>> type(number)
<class 'int'>
第二种创建整型的方式
>>> number = int(9)
>>> type(number)
<class 'int'>
以上两种创建整型对象的方式都可以创建的，但是他们也是有本质上的区别，第一种方式实际上会转换成第二种方式，然后第二种方式会把括号内的数据交给__init__这个构造方法，构造方法是int类的，然后构造方法会在内存中开辟一块空间用来存放数据，但实际上我们在用时候是没有任何区别的。
构造方法每个数据类型中都会有，这是 Python 内部所定义的，如下图所示：
__init__
def __init__(self, x, base=10): # known special case of int.__init__
可以从源码中看到，__init__的方法有两个参数，其中base=10是可选的参数，x是我们对象的值，base=10其实就是说把我们的值(默认二进制)以十进制的方式输出出来，通过下面的实例可以看到：
>>> var=int('0b100',base=2)
>>> var
4
通过 int()可以将一个数字的字符串变成一个整数，并且如果你指定了第二个参数，还可以将值进制数转换为整数：
# 将数字字符串转换为整数，数字字符串通过进制转换为整数
>>> int('99'),int('100',8),int('40',16),int('10000000',2)
(99, 64, 64, 128)
# 讲进制数转换为整数
>>> int('0x40',16),int('0b1000000',2)
(64, 64)
把二进制的数字 4 通过十进制输出出来， 4 的二进制就是0b100，又有一个知识点就是在类的方法中，所有以__开头，并且以__结尾的方法都是 Python 内部自己去调用的，我们在写代码的过程中是不需要去调用的，最简单的例子就是__init__，通过上面的流程图我们就可以很清楚的看到。
下图中我们可以很清楚的看到 int 类型在创建对象时内存所分配空间的情况
首先我们知道当我们创建第一个对象 var1 的时候会在内存中开辟一块空间作为存放 var1 对象的值用的，当我们创建第二个对象 var2 的时候也会在内存中开辟一块空间来作为 var2 对象的值，那如果这样说，那是不是说对象 var1 和 var2 的值内存是否会同时开辟两块呢？我们通过下面的实例可以得到答案：
C:\Users\anshe>c:\Python35\python.exe
# 注意我是用的是 Python3.5.1
Python 3.5.1 (v3.5.1:37a07cee5969, Dec 6 2016, 01:54:25) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
# 分别创建对象 var1 和 var2
>>> var1=123
>>> var2=123
# 我们可以看到他们的内存地址都是指向的`1502084720`
>>> id(var1)
1502084720
>>> id(var2)
1502084720
通过上面的结果我们可以看到 var1 和 var2 的内存地址是相同的，就代表他们的值是使用的同一块空间，那么如果我把 var2 的值改为 456 呢？
>>> var2=456
>>> id(var1)
1502084720
>>> id(var2)
2452305956816
可以看到 var2 的内存地址已经改变了（废话），因为对象的值不一样了，所以他才不会改变， OK ，我们可以得到一个结论就是：当两个或者多个对象的值都是同一个的时候，那么这些对象都会使用同一个内存地址，这里的值是是有范围的，默认范围是-5~257，得到这个结论之后我们继续往下看。
这张图我们同样创建了两个对象，但是唯一不同的是我把第一个创建的对象的值作为第二个对象的值，这里他们肯定使用的是同一个内存地址，但是如果我把第一个对象的值改动了呢？
>>> var1=123
>>> var2=var1
>>> id(var1)
1502084720
>>> id(var2)
1502084720
>>> var1=456
>>> id(var1)
2452305956816
>>> id(var2)
1502084720
请自行思考，这里不多做解释，然后下面我们再来说说刚才的话题，说在-5~257这个范围内对象的值都会引用同一块内存地址，我们可以通过下面的实验来测试：
>>> var1=12345
>>> var2=12345
>>> id(var1)
2452305956816
>>> id(var2)
2452308384720
事实证明我们的结论是完全没有问题的，注意我上面的实例都是在Python3.5上面执行的哦，var1和var2两个对象的值同样是 12345 ，但是他们的内存地址就是不一样，这就是 Python 在内部做的优化，他把-5~257这个范围内我们常用道德数字多对象可引用的， OK ，到此结束这个话题。
数字类型在python2.7里面是分整型和长整型这个区别的，也就是说如果你的数字大到一定的范围，那么 python 会把它转换为长整形，一个数字类型包含 32 位，可以存储从-2147483648到214483647的整数。
一个长整(long)型会占用更多的空间， 64 位的可以存储-922372036854775808到922372036854775808的整数。
python3 里 long 型已经不存在了，而 int 型可以存储到任意大小的整型，甚至超过 64 为。
Python 内部对整数的处理分为普通整数和长整数，普通整数长度为机器位长，通常都是 32 位，超过这个范围的整数就自动当长整数处理，而长整数的范围几乎完全没限制，如下：
>>> var=123456
>>> var
123456
>>> var=10**20
>>> var
100000000000000000000L
>>> type(var)
# long 就是长整型
<type 'long'>
>>> var=123456789
>>> var
123456789
>>> var=10**20
>>> var
100000000000000000000
>>> type(var)
<class 'int'>
请自行补脑 - - 、
bit_length
返回表示该数字时占用的最少位数
>>> num=20
>>> num.bit_length()
5
conjugate
返回该复数的共轭复数，复数，比如 0+2j,其中 num.real,num.imag 分别返回其实部和虚部， num.conjugate()，返回其共扼复数对象
>>> num =-20
>>> num.conjugate()
-20
>>> num=0+2j
>>> num.real
0.0
>>> num.imag
2.0
>>> num.conjugate()
-2j
imag
返回复数的虚数
>>> number = 10
>>> number.imag
0
>>> number = 3.1415926
>>> number.imag
0.0
内置的方法还有denominator、from_bytes、numerator、real、to_bytes，实在搞不懂这有什么用，也不太理解，就不做介绍了，你可以通过help(int.numerator)查看该方法的帮助信息等。
所谓混合类型就是浮点数和整数进行运算，如下所示：
>>> 3.14159 + 10
13.14159
结果和我们想象中的一样，但是一个浮点数一个正整数它是怎么进行相加的呢？其实很简单， Python 会把两个值转换为其中最复杂的那个对象的类型，然后再对相同类型运算。
比如上面的例子中，会先把10转换为10.0然后再与3.14159相加。
数字类型的复杂度
整数比浮点数简单、浮点数比复数简单。
布尔类型其实就是数字 0 和 1 的变种而来，即真（ True/0 ）或假（ False/1 ），实际上就是内置的数字类型的子类而已。
# 如果 0 不是真，那么就输出'0 is False.'
>>> if not 0: print('0 is False.')
...
0 is False.
# 如果 1 是真，那么就输出'1 is True.'
>>> if 1: print('1 is True.')
...
1 is True.
你还可以使用布尔值进行加减法，虽然从来没在任何代码中见过这种形式：
>>> True + 1
# 1 + 1 = 2
2
>>> False + 1
# 0 + 1 = 1
1
集合的元素是不允许重复、不可变且无序的集合，集合就像是字典舍弃了值一样，集合中的元素只能够出现一切且不能重复。
创建 set 集合
>>> s = set([11,22,33])
>>> s
{33, 11, 22}
>>> type(s)
<class 'set'>
第二种不常用创建 set 集合的方式
# 这种的创建方式，集合中的元素相当于字典中的 key
>>> s = {11,22,33}
>>> type(s)
<class 'set'>
>>> s
{33, 11, 22}
把其它可迭代的数据类型转换为 set 集合
>>> li = ["a","b","c"]
>>> seting = set(li)
>>> seting
{'b', 'a', 'c'}
>>> type(seting)
<class 'set'>
集合同样支持表达式操作符
# 首先创建两个集合
>>> x = set('abcde')
>>> y = set('bdxyz')
>>> x
{'a', 'd', 'b', 'c', 'e'}
>>> y
{'y', 'd', 'b', 'x', 'z'}
# 使用 in 进行成员检测
>>> 'a' in x
True
# 差集
>>> x - y
{'a', 'e', 'c'}
# 并集
>>> x | y
{'b', 'y', 'z', 'a', 'd', 'e', 'c', 'x'}
# 交集
>>> x & y
{'d', 'b'}
# 对称差
>>> x ^ y
{'y', 'z', 'a', 'e', 'c', 'x'}
# 比较
>>> x > y, x < y
(False, False)
集合解析
>>> {x for x in 'abc'}
{'a', 'b', 'c'}
>>> {x+'b' for x in 'abc'}
{'bb', 'cb', 'ab'}
add
往集合内添加元素
>>> se = { 11, 22, 33 }
>>> se
{33, 11, 22}
# 元素写在小括号内
>>> se.add(44)
>>> se
{33, 11, 44, 22}
clear
清除集合内容
>>> se = { 11, 22, 33 }
>>> se
{33, 11, 22}
>>> se.clear()
>>> se
set()
copy 浅拷贝
下文介绍 difference
寻找集合的元素 var1 中存在， var2 中不存在的
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22 ,55 }
>>> var1.difference(var2)
{33, 11}
>>> var2.difference(var1)
{55}
difference_update
寻找集合的元素 var1 中存在， var2 中不存在的元素，并把查找出来的元素重新复制给 var1
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22 ,55 }
>>> var1.difference_update(var2)
>>> var1
{33, 11}
discard
移除指定元素，不存在不保错
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var1.discard(11)
>>> var1
{33, 22}
>>> var1.discard(1123123)
>>> var1
{33, 22}
remove
移除指定元素，不存在保错
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var1
{33, 11, 22}
>>> var1.remove(11)
>>> var1
{33, 22}
>>> var1.remove(asda)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'asda' is not defined
intersection
交集，查找元素中都存在的值
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22, 55, "一二" }
>>> var1.intersection(var2)
{22}
intersection_update
取交集并更更新到 A 中
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22, 55, "一二" }
>>> var1.intersection_update(var2)
>>> var1
{22}
isdisjoint
判断有没有交集，如果有返回 False ，否则返回 True
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22, 44, 55 }
>>> var1.isdisjoint(var2)
False
>>> var2 = { 66, 44, 55 }
>>> var1.isdisjoint(var2)
True
issubset
是否是子序列,也就是说如果 var2 的所有元素都被 var1 所包含了，那么 var2 就是 var1 的子序列
>>> var1 = {11,22,33,44}
>>> var2 = {11,22}
>>> var2.issubset(var1)
True
issuperset
是否是父序列
>>> var1 = { 11, 22, 33 }
>>> var2 = { 22, 44, 55 }
>>> var1.issuperset(var2)
True
pop
移除一个元素，并显示移除的元素，移除时是无序的
>>> var1 = {11,22,33,44}
>>> var1.pop()
33
>>> var1
{11, 44, 22}
symmetric_difference
对称交集，把 var1 存在且 b 不存在和 var2 存在且 var1 不存在的元素合在一起
>>> var1 = { 11, 22, 33, 44 }
>>> var2 = { 11, 22, 77, 55 }
>>> var1.symmetric_difference(var2)
{33, 44, 77, 55}
symmetric_difference_update
对称交集，并更新到 var1 中
>>> var1 = { 11, 22, 33, 44 }
>>> var2 = { 11, 22, 77, 55 }
>>> var1
{33, 11, 44, 22}
>>> var1.symmetric_difference_update(var2)
>>> var1
{33, 44, 77, 55}
union
并集，把两个集合中的所有元素放在一起，如果有重复的则只存放一个
>>> var1 = { 11, 22, 33, 44 }
>>> var2 = { 11, 22, 77, 55 }
>>> var1.union(var2)
{33, 11, 44, 77, 22, 55}
update
更新，把一个集合中的元素更新到另一个集合中
>>> var1 = { 11, 22, 33, 44 }
>>> var2 = { 11, 22, 77, 55 }
>>> var1.update(var2)
>>> var1
{33, 11, 44, 77, 22, 55}
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