Number（数字）
数字类型是顾名思义是用来存储数值的，需要记住的是，有点和Java的字符串味道差不多，如果改变了数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
可以使用del语句删除一些数字对象的引用：del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]。
Python 支持三种不同的数值类型：
1.整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
2.浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）
3.复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
数字类型转换
1.int(x) 将x转换为一个整数。
2.float(x) 将x转换到一个浮点数。
3.complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
4.complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
额外说明
和别的语言一样，数字类型支持各种常见的运算，不过python的运算比别的大多数常见语言都更加丰富，此外，还有大量丰富的方法，提供更高效的开发。
String（字符串）
创建字符串
创建字符串可以使用单引号、双引号、三单引号和三双引号，其中三引号可以多行定义字符串，有点类似ES6中的反引号。
Python 不支持单字符类型，单字符也在Python也是作为一个字符串使用。
访问字符串中的值
和ES一样，可以使用方括号来截图字符串，例子如下：
val_str='yelloxing'
print(val_str[0]) #y
print(val_str[1:3]) #el
print(val_str[:3]) #yel
print(val_str[:5]) #yello
字符串运算符
除了上面已经说明的方括号，还有一些别的字符串运算，具体查看文档。
字符串格式化
temp="我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('心叶', 7)
print('['+temp+']') #[我叫 心叶 今年 7 岁!]
如上所示，字符串支持格式化，当然，出来上面用到的%s和%d以外，还有一些别的，具体看文档；是不是感觉有点C语言的味道。
额外说明
所有的字符串都是Unicode字符串（针对python3），有很多有用的方法，真的很有ES和C结合体的味道。
List（列表）
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型（列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象）。
列表其实类似数组，具体的一些操作就很像字符串（类似ES中数组和字符串的关系）。
常见运算
下面用一个例子来展示一些常见的运算：
val_arr=['Made','in','China']
del val_arr[1]
print(val_arr) #['Made', 'China']
print(len(val_arr)) #2
val_newarr=val_arr+[':information']
print(val_newarr) #['Made', 'China', ':information']
val_arr=val_arr*2
print(val_arr) #['Made', 'China', 'Made', 'China']
print('in' in val_arr) #False
print('Made' in val_arr) #True
for row in val_newarr:
print(row, end=" - ") #Made - China - :information -
print(val_newarr[-1]) #:information
print(val_newarr[1:]) #['China', ':information']
再来看一个有用的例子：
cols=3
rows=2
list_2d = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]
print(list_2d) #[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
嵌套列表
使用嵌套列表即在列表里创建其它列表，例如：
loop_arr=['yelloxing','心叶']
result_arr=[loop_arr,'同级别']
print(result_arr) #[['yelloxing', '心叶'], '同级别']
列表的嵌套就很灵活，此外随便提一下：和前面说的一样，也有很多方法提供高效的开发。
Tuple（元组）
元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，元组使用小括号，列表使用方括号。
创建
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用
tup1 = ('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 )
tup3 = "a", "b", "c", "d"
print(tup1) #('Google', 'Runoob', 1997, 2000)
print(tup2) #(1, 2, 3, 4, 5)
print(tup3) #('a', 'b', 'c', 'd')
基本操作
和列表的操作很相似，下面说一个几天特殊的地方：
1.del可以删除某个元组，不过不可以删除元组的某个条目。
2.不可以修改，或许元组会更快，感觉的，没有实际测试。
3.由于元组不可以修改，虽然同样有一些方法，不过和修改相关的方法就没有了。
Sets（集合）
回想一下数学里面的集合，合、交、差、补等运算是不是一下子回想起来了，这里的集合也有这些方法。
和Java的集合类似，一个无序不重复元素集（与列表和元组不同，集合是无序的，也无法通过数字进行索引）。
更具体的说明，如果必要会在单独说明。
Dictionary（字典）
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中，键必须是唯一的，但值则不必。
和ES中的JSON的差不多，操作也很像，不过区别也很大，内置方法很多，具体还是一样，看文档去。
删除字典元素
可以用del删除一个条目或字典，也可以用clear()方法清空字典（比如现在有字段dict，就是：dict.clear()）。
原因如下：
出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。
比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数：
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100
而python是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差。
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[Python3]计算高精确度的浮点数方法
decimal 模块的"getcontext"和"Decimal"方法
getcontext().prec = 2 #设置精度
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decimal模块中，可以通过整数，字符串或原则构建decimal.Decimal对象。如果是浮点数，特别注意因为浮点数本身存在误差，需要先将浮点数转化为字符串。
当然精度提升的同时，肯定带来的是性能的损失。在对数据要求特别精确的场合（例如财务结算），这些性能的损失是值得的。但是如果是大规模的科学计算，就需要考虑运行效率了。毕竟原生的float比Decimal对象肯定是要快很多的。
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浮点数和整数的比较
值相等，地址不同
