一.基本数据类型

1.整形　

a=10

type(a)

Out[75]: int

a.bit_length() #字节长度
Out[76]: 4

整形相除会返回整形，想要返回浮点数，需要用浮点数相除
1./4
Out[79]: 0.25

2.浮点型

b=0.25

type(b)

Out[80]: float

浮点数表示成有理分式

　b.as_integer_ratio()
Out[81]: (1, 4)

那么怎么确定精度呢？ 需要引入decimal模块

import decimal
from decimal import Decimal

decimal.getcontext()
Out[82]: Context(prec=8, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[Inexact, Rounded], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])

可以看到 精度是28，还有最大值、最小值
可以改变精度

decimal.getcontext().prec=4 # 改变精度为4

e=Decimal(1)/Decimal(11) #计算1/11
print(e)

输出结果：
0.09091

确定精度为10：

decimal.getcontext().prec=10

e=Decimal(1)/Decimal(11)
print(e)

0.09090909091

3.字符串

字符串表示文本

t='this is a string'

t.capitalize()

Out[88]: 'This is a string'

按tab键可以有自动补全功能，可以查看内建方法。比如：图中有字符串的一些内建方法，capitalize等。

t.split()  #字符串的分割

Out[23]: ['this', 'is', 'a', 'string']  #结果分割为列表

查找

　t.find('a') #查找元素‘a’，返回元素位置，注意：python位置下标从0开始
　Out[25]: 8

　替换

去除操作

s='http://wwww.python.org'
s.strip('htp:/') #去除'htp:/'
Out[29]: 'wwww.python.org'

正则表达式 re的简单应用

import re

series="""
'01/18/2014 13:00:00',100,'1st', #三引号表示可以换行
'01/18/2014 13:00:00',110,'2nd',
'01/18/2014 13:00:00',120,'3rd',
"""

dt=re.compile(r"'[0-9/:\s]+'") #匹配规则：反斜杠表示转译
result=dt.findall(series)
print(result)

["'01/18/2014 13:00:00'", "'01/18/2014 13:00:00'", "'01/18/2014 13:00:00'"] #返回值是一个列表

接着把时间序列转化为datetime对象

from datetime import datetime

pydt=datetime.strptime(result[0].replace("'",""),'%m/%d/%Y %H:%M:%S')
pydt

Out[102]: datetime.datetime(2014, 1, 18, 13, 0)

type(pydt)

Out[103]: datetime.datetime

小注：

datetime模块的时间与字符串转化：

import datetime
from datetime import datetime

datetime.datetime.strftime()：由日期格式转化为字符串格式

datetime.datetime.now().strftime('%m-%d-%Y %H:%M:%S')

Out[105]: '05-02-2018 18:27:58'

datetime.datetime.strptime():由字符串格式转化为日期格式

datetime.datetime.strptime('05-16-2017 21:01:35', '%m-%d-%Y %H:%M:%S')
Out[107]: datetime.datetime(2018, 5, 2, 18, 27, 58)

具体参考：https://www.cnblogs.com/cindy-cindy/p/6720196.html

二.基本数据结构

1.元组：tpule

t=(1,2.5,'date')

t1=1,2.5,'date'

type(t1)

Out[3]: tuple

t1[2]

Out[4]: 'date'

只有两个方法 : 计数与下表返回索引
t.count(para)
t.index(para)

t.count(1)

Out[6]: 1

t.index(1)

Out[7]: 0

2.列表

列表的构建

l=[1,2,1.5]

l1=[x for x in range(10)]

l2=list(t)

print(l,'\n',l1,'\n',l2)

[1, 2, 1.5]

 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 [1, 2.5, 'date']

操作方法：

print('abc\ndef')  #\n  换行

abc

def

type(l1)

Out[10]: list

l.append([4,3])  #添加列表

l

Out[11]: [1, 2, 1.5, [4, 3]]

l.extend([1,3,6])  # 添加元素

l

Out[12]: [1, 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

l.insert(1,'date')

l

Out[13]: [1, 'date', 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

l.remove('date')

l

Out[14]: [1, 2, 1.5, [4, 3], 1, 3, 6]

p=l.pop(2)  # pop 方法 可用返回值接受

print(l,'\n',p)

[1, 2, [4, 3], 1, 3, 6]

 1.5

l[:2]

Out[16]: [1, 2]

3.字典

d={

   'name':'John',

   'sex':'male',

   'age':18,

   'country':'China'}

d['name']

Out[17]: 'John'

d.keys()  # 所有key组成的列表

Out[18]: dict_keys(['name', 'sex', 'age', 'country'])

d.values()

Out[19]: dict_values(['John', 'male', 18, 'China'])

d.items()  # 字典转化为 list list中元素是元组，元组由字典的key 和balue组合

Out[20]: dict_items([('name', 'John'), ('sex', 'male'), ('age', 18), ('country', 'China')])

print('{} is {}'.format(d['name'],d['age']))

John is 18

birth=True

if birth is True:

    d['age']+=1

print(d['age'])

19

字典的遍历

for i in d:

    print(i)

name

sex

age

country

for item in d.items():

    print(item)

('name', 'John')

('sex', 'male')

('age', 19)

('country', 'China')

for values in d.values():

    print(values)

John

male

19

China

4.集合

s=set(['u','i','du','du','u'])    

print(s)   

t=set(['du','u'])

t

{'i', 'u', 'du'}

Out[27]: {'du', 'u'}

交并补

s.union(t)

Out[29]: {'du', 'i', 'u'}

s.intersection(t)

Out[30]: {'du', 'u'}

s.difference(t)

Out[31]: {'i'}

5. 函数编程

简单的函数：

def f(x):

    return x**2

f(2)

Out[32]: 4

求偶数：

def even(x):

    return x%2==0

even(2)

Out[33]: True

map函数：
python3下的map()函数返回类型为iterators，不再是list

map（）的使用方法形如map(f(x),Itera).对，它有两个参数，第一个参数为某个函数，第二个为可迭代对象。

list(map(even,range(4)))

Out[34]: [True, False, True, False]

list(map(lambda x:x**2,range(4)))

Out[35]: [0, 1, 4, 9]

filter 函数：

过滤功能，刷选出符合条件的

list(filter(even,range(15)))

Out[36]: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce函数：
reduce（）的使用方法形如reduce(f(x),Itera).对，它的形式和map()函数一样。不过参数f（x）必须有两个参数。reduce()函数作用是：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

from functools import reduce

reduce(lambda x,y:x+y,range(5))

Out[37]: 10

其实就是类似下边的函数：

def cunsum(x):

    total=0

    for i in range(x):

        total+=i

    return total

cunsum(5)

Out[38]: 10

巴特西

python金融应用（二）基本数据类型和结构