字符串转为列表list，可以使用str.split()方法，split方法是在字符串中对指定字符进行切片，并返回一个列表，示例代码如下：
切片是 Python 中最迷人最强大最 Amazing 的语言特性（几乎没有之一），在《Python进阶：切片的误区与高级用法》中，我介绍了切片的基础用法、高级用法以及一些使用误区。这些内容都是基于原生的序列类型（如字符串、列表、元组……），那么，我们是否可以定义自己的序列类型并让它支持切片语法呢？更进一步，我们是否可以自定义其它对象（如字典）并让它支持切片呢？
在上一篇文章中，我们介绍了 Python 的异常和文件，现在我们介绍 Python 中的数据类型。
Python中的字符串str用单引号(' ')或双引号(" ")括起来，同时使用反斜杠()转义特殊字符。
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
Python数据类型主要包括数字，字符串，列表，元组和字典。字符串，列表，元组和字典都是序列，序列最主要两个特点是索引操作和切片操作，索引操作让我们从序列中抓取一个特定项目，切片操作让我们能够获取序列的一个切片，即一部分序列。
原文首发于2019-04-15：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/89315948
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
上一节，起了几个简单例子，目的是解释Python其实并难，特别适用了Ipython这样一个利器，既然是Python的系统管理，面向系统管理员，Python的优点之一是其交互式解释器，也称作shell，和BASH很像，很符合管理员的操作习惯，但是对于程序撰写者来说… …好吧！我第一接触这种方式是在matlab上，着实让人着急了很大一会儿，才能适应，不过相信很快大家也能感受到这种好处和方便。
上次我们讲到了Python的变量、赋值和数据类型，没看过的同学可以看一下我们上一篇文章。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
热烈庆祝2018年2月董付国老师《Python程序设计（第2版）》出版18个月第5次印刷，《Python可以这样学》出版12个月第5次印刷，系列教材《Python程序设计基础》、《Python程序设计开发宝典》、《中学生可以这样学Python》等出版两年半以来已累计印刷25次。 上一期题目链接：1000道Python题库系列分享三（30道） 上一期题目参考答案： 2.49 错 2.50 错 2.51 对 2.52 错 2.53 对 2.54 对 2.55 对 2.56 错 2.57 错 2
python使用5种数字类型：布尔型、整型、长整型、浮点型和复数，所有数字类型均为不可变对象。
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），set集合，下面对这几种数据类型分别介绍。
Python 中的数据结构是指在 Python 中可用的数据类型，包括列表、元组、字典、集合等。下面我们将分别介绍这些数据结构的特点和使用方法。
Python是一门功能强大且易学的编程语言，在数据处理、列表操作等方面表现尤为出色。索引和切片是Python中常用的操作，用于访问列表、字符串等数据结构中的元素。本文将详细介绍Python中索引和切片的使用方法，让我们深入探索这些强大的功能。
本期讲解的是高级数据类型的公共方法。那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊，能不能跟我说说(●'◡'●)
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
Python 列表/字典操作时间复杂度 #1 环境 Python3.7.3 #2 List 操作 操作说明 时间复杂度 index(value) 查找list某个元素的索引 O(1) a = index(value) 索引赋值 O(1) append(value) 队尾添加 O(1) pop() 队尾删除 O(1) pop(index) 根据索引删除某个元素 O(n) insert(index, value) 根据索引插入某个元素 O(n) iterration search(in) 列表搜索（其实就是in
#Python逻辑运算：和，或，非 #Python中没有&&，|| !!短路逻辑运算符替代用和，或，不分别替代 打印（“ ===============================逻辑运算符============ =================== ） a = 1 ; b = 2 ; 打印（“ a =” ，a） 打印（“ b =” ，b） 打印（“ a和b：” ，a 和 b） 打印（“ b和a：” ，b 和 a） 打印（“ a或b：” ，a 或 b） 打印（“ b或a
把这几天零散的笔记收集一下，内容比较重要，虽然似乎很简单，一个是字符串切片，一个是数据结构，都是比较重要的语法。主要是集中一下常用的操作，没有什么难度，对代码输出就明白了。代码中也备了注释。看代码吧！
python3中取消了cmp比较运算符，但我们可以直接通过比较运算符<>进行比较； 数字可以比较，字符串可以比较，元组，列表可以比较大小，但字典不能比较大小
pop 按照索引删除 列表.pop(索引), 会返回删除内容
在Python中三种内建的数据结构--列表、元组和字典。学会了使用它们会使编程变得的简单。
数字很常见，比如：1，2，100，999等，两个常见的数据类型转化函数：int和float。数值型数据的常见操作：
在Python中，对象按可变属性可以分为可变对象和不可变对象两种。理解这两种对象的差异对于编写高效且易于维护的代码至关重要。本文将介绍Python中的可变对象和不可变对象，以及在使用它们时需要注意的事项。
俱乐部于2020年暑期在线上举办的Stata与Python编程技术训练营和Stata数据分析法律与制度专题训练营在不久前已经圆满结束啦~应广大学员需求，我们的课程现已在腾讯课堂全面上线，且
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
定义：字符串需要用引号括起来，单引号，双引号，三引号（没有赋值符号的三引号为注释）
在Python基础篇里，我们知道Python的可序列对象可以通过索引号（下标）来引用对象元素，索引号可以由0开始从左向右依次获取，可以从-1开始由右向左获取。这种方法可以帮助我们依次获取我们想要的元素。而切片可以帮助我们获取被切片元素的副本。
**注意事项：**序列相加只支持同类型的序列进行相加，比如字符串和列表相加就会报错。
(1)一条代码作为一行：比如一个赋值、一个运算、一个请求、一条打印等。（多行代码写在一行时，中间用；间隔）
继上篇文章比较了PHP与Python语法之后，这周又学习了Python数据类型，准备从通过这篇文章给自己进行一些总结，也给其他读者一些参考。
导读：切片系列文章连续写了三篇，本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢？在此说明一下，本文绝不是简单地将它们做了合并，主要是修正了一些严重的错误（如自定义序列切片的部分），还对行文结构与章节衔接做了大量改动，如此一来，本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
一、数据结构 Python中存在三种重要的数据结构，即列表、元组和字典，下面将一一介绍这三种数据结构。 列表： 列表是处理一组有序项目的数据结构，每个项目之间用逗号隔开，列表中的项目应该包括在方括号中。一旦创建了列表，就可以往列表中添加、删除和搜索其中的项目。添加项目可以通过append方法实现，删除项目可以通过del函数实现，搜索项目可以使用索引的方法。 例子： In [1]: #定义列表 ...: ls = ['Monday','Tueaday','Wednesday','Thursday','Fri
了解这些结构基础是Python数据分析的关键，可以帮助分析人员更有效地处理、分析和呈现数据。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值,除了值之外,其他两个特性都是只读的.对 于新风格的类型和类,对象的类型也是可以改变的,不过对于初学者并不推荐这样做.
有时候，当我们要交换两个变量的值时，一种常规的方法是创建一个临时变量，然后用它来进行交换。比如：
查找内容:find 查找指定内容在字符串中是否存在，如果存在就返回该内容在字符串中第一次出现的开始位置索引值，如果不存在，则返回-1
何为类：说道类首先我们能够想到类型，在数据结构中类型有哪些常用的类型有int整型，float浮点型，等。在Python中类是有方法的，我们可以简单理解为对这一类可以执行哪些操作。
Python数据分析pandas之series初识
Python 中的变量不需要声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
整数分为整型和长整型（在Python3中已经不再区分为整型与长整型，统一称为整型）
列表 列表是 Python 的主力数据类型。当提到 “ 列表 ” 时，您脑海中可 能会闪现“ 必须进一步声明大小的数组，只能包含同一类对象 “ 等想法。千万别这么想。列表比那要酷得多。 ☞ Python 中的列表类似 Perl 5 中的数组。在 Perl 5 中，存储数组的变量总是以字符 @ 开头；在 Python 中，变量可随意命名，Python 仅在内部对数据类型 进行跟踪。 ☞ Python 中的列表更像 Java 中的数组（尽管可以
本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字 列表 List（列表） 用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔 也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，
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