Đây không phải là kiểu dữ liệu được hỗ trợ trong Python

Các mô-đun được mô tả trong chương này cung cấp nhiều loại dữ liệu chuyên biệt như ngày và giờ, mảng loại cố định, hàng đợi heap, hàng đợi hai đầu và liệt kê

Python cũng cung cấp một số kiểu dữ liệu dựng sẵn, cụ thể là,

L = list[range[10]]
L
3,
L = list[range[10]]
L
4,
L = list[range[10]]
L
5 và
L = list[range[10]]
L
6, và
L = list[range[10]]
L
7. Lớp
L = list[range[10]]
L
8 được sử dụng để chứa các chuỗi Unicode và các lớp
L = list[range[10]]
L
9 và
# Python code
result = 0
for i in range[100]:
    result += i
00 được sử dụng để chứa dữ liệu nhị phân

Các mô-đun sau đây được ghi lại trong chương này

  • # Python code
    result = 0
    for i in range[100]:
        result += i
    
    01 — Các loại ngày và giờ cơ bản
    • Đối tượng nhận thức và ngây thơ
    • hằng số
    • Các loại có sẵn
      • Tài sản chung
      • Xác định xem một đối tượng là Aware hay Naive
    • # Python code
      result = 0
      for i in range[100]:
          result += i
      
      02 đối tượng
      • Ví dụ về cách sử dụng.
        # Python code
        result = 0
        for i in range[100]:
            result += i
        
        02
    • L = list[range[10]]
      L
      
      41 đối tượng
      • Ví dụ về cách sử dụng.
        L = list[range[10]]
        L
        
        41
    • # Python code
      result = 0
      for i in range[100]:
          result += i
      
      01 đối tượng
      • Ví dụ về cách sử dụng.
        # Python code
        result = 0
        for i in range[100]:
            result += i
        
        01
    • L = list[range[10]]
      L
      
      45 đối tượng
      • Ví dụ về cách sử dụng.
        L = list[range[10]]
        L
        
        45
    • L = list[range[10]]
      L
      
      47 đối tượng
    • L = list[range[10]]
      L
      
      48 đối tượng
    • Hành vi
      L = list[range[10]]
      L
      
      49 và
      L = list[range[10]]
      L
      
      50
      • Mã định dạng
        L = list[range[10]]
        L
        
        49 và
        L = list[range[10]]
        L
        
        50
      • Chi tiết kỹ thuật
  • L = list[range[10]]
    L
    
    53 — Hỗ trợ múi giờ IANA
    • Sử dụng
      L = list[range[10]]
      L
      
      54
    • Nguồn dữ liệu
      • Định cấu hình nguồn dữ liệu
        • Cấu hình thời gian biên dịch
        • cấu hình môi trường
        • cấu hình thời gian chạy
    • Lớp
      L = list[range[10]]
      L
      
      54
      • biểu diễn chuỗi
      • Số sê-ri dưa chua
    • Chức năng
    • Toàn cầu
    • Ngoại lệ và cảnh báo
  • L = list[range[10]]
    L
    
    56 — Các chức năng chung liên quan đến lịch
  • L = list[range[10]]
    L
    
    57 — Kiểu dữ liệu vùng chứa
    • L = list[range[10]]
      L
      
      58 đối tượng
      • L = list[range[10]]
        L
        
        58 Ví dụ và Công thức
    • L = list[range[10]]
      L
      
      60 đối tượng
    • L = list[range[10]]
      L
      
      61 đối tượng
      • L = list[range[10]]
        L
        
        61 Bí quyết
    • L = list[range[10]]
      L
      
      63 đối tượng
      • L = list[range[10]]
        L
        
        63 Ví dụ
    • L = list[range[10]]
      L
      
      65 Chức năng xuất xưởng cho các bộ dữ liệu có trường được đặt tên
    • L = list[range[10]]
      L
      
      66 đối tượng
      • L = list[range[10]]
        L
        
        66 Ví dụ và Công thức
    • L = list[range[10]]
      L
      
      68 đối tượng
    • L = list[range[10]]
      L
      
      69 đối tượng
    • L = list[range[10]]
      L
      
      70 đối tượng
  • L = list[range[10]]
    L
    
    71 — Lớp cơ sở trừu tượng cho vùng chứa
    • Bộ sưu tập Các lớp cơ sở trừu tượng
    • Bộ sưu tập Các lớp cơ sở trừu tượng – Mô tả chi tiết
    • Ví dụ và Bí quyết
  • L = list[range[10]]
    L
    
    72 — Thuật toán xếp hàng heap
    • Ví dụ cơ bản
    • Ghi chú triển khai hàng đợi ưu tiên
    • Học thuyết
  • L = list[range[10]]
    L
    
    73 — Thuật toán chia đôi mảng
    • Ghi chú hiệu suất
    • Tìm kiếm danh sách được sắp xếp
    • ví dụ
  • L = list[range[10]]
    L
    
    74 — Mảng giá trị số hiệu quả
  • L = list[range[10]]
    L
    
    75 - Tài liệu tham khảo yếu
    • Đối tượng tham chiếu yếu
    • Thí dụ
    • đối tượng hoàn thiện
    • So sánh các bộ hoàn thiện với các phương pháp
      L = list[range[10]]
      L
      
      76
  • L = list[range[10]]
    L
    
    77 — Tạo kiểu động và đặt tên cho các kiểu dựng sẵn
    • Tạo kiểu động
    • Các loại phiên dịch tiêu chuẩn
    • Các lớp và chức năng tiện ích bổ sung
    • Chức năng tiện ích Coroutine
  • L = list[range[10]]
    L
    
    78 — Thao tác sao chép nông và sâu
  • L = list[range[10]]
    L
    
    79 — Máy in dữ liệu đẹp
    • Đối tượng PrettyPrinter
    • Thí dụ
  • L = list[range[10]]
    L
    
    80 — Triển khai thay thế
    L = list[range[10]]
    L
    
    81
    • Đối tượng đại diện
    • Phân lớp đối tượng Repr
  • L = list[range[10]]
    L
    
    82 — Hỗ trợ liệt kê
    • Nội dung mô-đun
    • Loại dữ liệu
      • Tên
        L = list[range[10]]
        L
        
        83 được hỗ trợ
      • Tên
        L = list[range[10]]
        L
        
        84 được hỗ trợ
    • Tiện ích và trang trí
    • ghi chú
  • L = list[range[10]]
    L
    
    85 — Chức năng hoạt động với các cấu trúc dạng đồ thị
    • ngoại lệ

Khoa học và tính toán dựa trên dữ liệu hiệu quả đòi hỏi phải hiểu cách dữ liệu được lưu trữ và thao tác. Phần này phác thảo và đối chiếu cách các mảng dữ liệu được xử lý bằng chính ngôn ngữ Python và cách NumPy cải thiện điều này. Hiểu được sự khác biệt này là nền tảng để hiểu phần lớn nội dung xuyên suốt phần còn lại của cuốn sách.

Người dùng Python thường bị thu hút bởi tính dễ sử dụng của nó, một phần trong số đó là tính năng gõ động. Trong khi một ngôn ngữ kiểu tĩnh như C hoặc Java yêu cầu mỗi biến phải được khai báo rõ ràng thì một ngôn ngữ kiểu động như Python lại bỏ qua đặc tả này. Ví dụ: trong C, bạn có thể chỉ định một thao tác cụ thể như sau

/* C code */
int result = 0;
for[int i=0; i

Chủ Đề