Question

1．变量革命

上面的运算中出现的数据，无论是1和5.2这样的数值，还是True和False这样的布尔值，都会在运算结束后消失。有时，我们想把数据存储到存储器中，以便在后面的程序中重复使用。计算机存储器中的每个存储单元都有一个地址，就像是门牌号。我们可以把数据存入特定门牌号的隔间，然后通过门牌号来提取之前存储的数据。

但用内存地址来为存储的地址建索引，其实并不方便：

• 内存地址相当冗长，难以记忆。
• 每个地址对应的存储空间大小固定，难以适应类型多变的数据。
• 对某个地址进行操作前，并不知道该地址的存储空间是否已经被占用。

随着编程语言的发展，开始有了用变量的方式来存储数据。变量和内存地址类似，也起到了索引数据的功能。新建变量时，计算机在空闲的内存中开辟存储空间，用来存储数据。和内存地址不同的是，根据变量的类型，分配的存储空间会有大小变化。程序员给变量起一个变量名，在程序中作为该变量空间的索引。数据交给变量，然后在需要的时候通过变量的名字来提取数据。比如下面的Python程序：

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v = "Vivian"
print(v)     #打印出"Vivian"

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在上面的程序中，我们把数值10交给变量 v 保存，这个过程称为赋值（Assignment）。Python中用等号=来表示赋值。借助赋值，一个变量就建立了。从硬件的角度来看，给变量赋值的过程，就是把数据存入内存的过程。变量就像能装数据的小房间，变量名是门牌号。赋值操作是让某个客人前往该房间。

“让Vivian入住到v字号房。”

在随后的加法运算中，我们通过变量名 v 取出了变量所包含的数据，然后通过print()打印出来。变量名是从内存中找到对应数据的线索。有了存储功能，计算机就不会犯“失忆症”了。

“v字号房住的是谁？”

“是Vivian呀。”

酒店的房间会有不同的客人入住或离开。变量也是如此。我们可以给一个变量赋其他的值。这样，房间里的客人就变了。

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v = "Tom"
print(v)     #打印出"Tom"

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在计算机编程时，经常设置许多变量，让每个变量存储不同功能的数据。例如，电脑游戏中可能记录玩家拥有的不同资源的数目，就可以用不同的变量记录不同的资源。

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gold  = 100    # 100个金子
wood  = 20     # 20个木材
wheat = 29     # 29个小麦

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在游戏过程中，可以根据情况增加或者减少某种资源。例如，玩家选择伐木，就增加5个木材。这个时候，就可以对相应变量执行加5的操作。

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wood  = wood + 5
print(wood)     # 打印出25

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计算机先执行赋值符号右边的运算。原有的变量值加5，再赋予给同一个变量。在游戏进行的整个过程中，变量 wood 起到了追踪木材数据的作用。玩家的资源数据被妥善地存储起来。

变量名直接参与运算，这是迈向抽象思维的第一步。在数学上，用符号来代替数值的做法称为代数。今天的很多中学生都会列出代数方程，来解决“鸡兔同笼”之类的数学问题。但在古代，代数是相当先进的数学。欧洲人从阿拉伯人那里学到了先进的代数，利用代数的符号系统，摆脱了具体数值的桎梏，更加专注于逻辑和符号之间的关系。在代数的基础上发展出近代数学，为近代的科技爆炸打下了基础。变量也让编程有了更高一层的抽象能力。

变量提供的符号化表达方式，是实现代码复用的第一步。比如之前计算购房所需现金的代码：

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860000*(0.15 + 0.2)

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当我们同时看多套房时，860000这个价格会不断变动。为了方便，我们可以把程序写成：

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total       = 860000
requirement = total*(0.15 + 0.2)
print(requirement)         # 打印结果301000.0

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这样，每次在使用程序时，只需更改860000这个数值就可以了。当然，我们还会在未来看到更多的复用代码的方式。但变量这种用抽象符号代替具体数值的思维，具有代表性的意义。

2．变量的类型

数据可能有很多不同的类型，例如5这样的整数、5.9这样的浮点数、True和False这样的布尔值，还有第1章中见过的字符串"Hello World!"。在Python中，我们可以把各种类型的数据赋予给同一个变量。比如：

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var_integer = 5
print(var_integer)           # a存储的内容为整数5
var_string = "Hello World!"
print(var_string)            # a存储的内容变成字符串"Hello World!"

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可以看到，后赋予给变量的值替换了变量原来的值。Python能自由改变变量类型的特征被称为动态类型（Dynamic Typing）。并不是所有的语言都支持动态类型。在静态类型（Static Typing）的语言中，变量有事先说明好的类型。特定类型的数据必须存入特定类型的变量。相比于静态类型，动态类型显得更加灵活便利。

即使是可以自由改变，Python的变量本身还是有类型的。我们可以用type()这一函数来查看变量的类型。比如说：

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var_integer = 10
print(type(var_integer))

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输出结果是^(1)^{#ch1-back}：

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<class 'int'>

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int是整数integer的简写。除此之外，还会有浮点数（Float）、字符串（String，简写为str）、布尔值（Boolean，简写为bool）。常见的类型包括：

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>>>a = 100     # 整型
>>>a = 100.0   # 浮点型
>>>a = 'abc'   # 字符串。也可以使用双引号"abc"标记字符串。
>>>a = True    # 布尔值

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计算机需要用不同的方式来存储不同的类型。整数可以直接用二进制的数字表示，浮点数却用额外记录小数点的位置。每种数据所需的存储空间也不同。计算机的存储空间以位（bit）为单位，每一位能存储一个0或1的数字。为了记录一个布尔值，我们只需让1代表真值，0代表假值就可以。所以布尔值的存储只需要1位。对于整数4来说，变换成二进制位100。为了存储它，存储空间至少要有3位，分别记录1、0、0。

为了效率和实用性，计算机在内存中必须要分类型存储。静态类型语言中，新建变量必须说明类型，就是这个道理。动态类型的语言看起来不需要说明类型，但其实是把区分类型的工作交给解释器。当我们更改变量的值时，Python解释器也在努力工作，自动分辨出新数据的类型，再为数据开辟相应类型的内存空间。Python解释器贴心的服务让编程更加方便，但也把计算机的一部分能力用于支持动态类型上。这也是Python的速度不如C语言等静态类型语言的一个原因。

3．序列

Python中一些类型的变量，能像一个容器一样，收纳多个数据。本小节讲的序列（Sequence）和下一小节的词典（Dictionary），都是容器型变量。我们先从序列说起。就好像一列排好队的士兵，序列是有顺序的数据集合。序列包含的一个数据被称为序列的一个元素（element）。序列可以包含一个或多个元素，也可以是完全没有任何元素的空序列。

序列有两种，元组（Tuple）和列表（List）。两者的主要区别在于，一旦建立，元组的各个元素不可再变更，而列表元素可以变更。所以，元组看起来就像一种特殊的表，有固定的数据。因此，有的翻译也把元组称为“定值表”。创建元组和表的方式如下：

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>>>example_tuple = (2, 1.3, "love", 5.6, 9, 12, False)   # 一个元组
>>>example_list= [True, 5, "smile"]                      # 一个列表
>>>type(example_tuple)   # 结果为'tuple'
>>>type(example_list)    # 结果为'list'

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可以看到，同一个序列可以包含不同类型的元素，这也是Python动态类型的一个体现。还有，序列的元素不仅可以是基本类型的数据，还可以是另外一个序列。

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>>>nest_list = [1,[3,4,5]]     # 列表中嵌套另一个列表

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由于元组不能改变数据，所以很少会建立一个空的元组。而序列可以增加和修改元素，所以Python程序中经常会建立空表：

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>>>empty_list = []              # 空列表

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既然序列也用于储存数据，那么我们不免要读取序列中的数据。序列中的元素是有序排列，所以可以根据每个元素中的位置来找到对应元素。序列元素的位置索引称为下标（Index）。Python中序列的下标从0开始，即第一个元素的对应下标为0。这一规定有历史原因在里面，是为了和经典的C语言保持一致。我们尝试引用序列中的元素：

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>>>example_tuple[0]    # 结果为2
>>>example_list[2]     # 结果为'smile'
>>>nest_list[1][2]     # 结果为5

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表的数据可变更，因此可以对单个元素进行赋值。你可以通过下标，来说明想对哪个元素赋予怎样的值：

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>>>example_list[1] = 3.0
>>>example_list           # 列表第二个元素变成3.0

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元组一旦建立就不能改变，所以你不能对元组的元素进行上面的赋值操作。

对于序列来说，除了可以用下标来找到单个元素外，还可以通过范围引用的方式，来找到多个元素。范围引用的基本样式是：

序列名\[下限:上限:步长\]

下限表示起始下标，上限表示结尾下标。在起始下标和结尾下标之间，按照步长的间隔来找到元素。默认的步长为1，也就是下限和上限之间的每1个元素都会出现在结果中。引用的多个元素将成为一个新的序列。下面是一些范围引用的例子。

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>>>example_tuple[:5]              # 从小标0到下标4，不包括下标5的元素
>>>example_tuple[2:]              # 从下标2到最后一个元素
>>>example_tuple[0:5:2]           #下标为0，2，4的元素。
>>>sliced = example_tuple[2:0:-1] # 从下标2到下标1
>>>type(sliced)                 # 范围引用的结果还是一个元组

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上面都是用元组的例子，表的范围引用效果完全相同。在范围引用的时候，如果写明上限，那么这个上限下标指向的元素将不包括在结果中。

此外，Python还提供了一种尾部引用的语法，用于引用序列尾部的元素：

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>>>example_tuple[-1]             # 序列最后一个元素
>>>example_tuple[-3]             # 序列倒数第三个元素
>>>example_tuple[1:-1]           # 序列的第二个到倒数第二个元素

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正如example_tuple[1:-1]这个例子，如果是范围引用，那么上限元素将不包含在结果中。

序列的好处是可以有序地储存一组数据。一些数据本身就有有序性，比如银行提供的房贷利率，每年都会上下浮动。这样的一组数据就可以存储在序列中：

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interest_tuple = (0.01, 0.02, 0.03, 0.035, 0.05)

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4．词典

词典从很多方面都和表类似。它同样是一个可以容纳多个元素的容器。但词典不是以位置来作为索引的。词典允许用自定义的方式来建立数据的索引：

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>>>example_dict = {"tom":11, "sam":57,"lily":100}
>>>type(example_dict)         # 结果为'dict'

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词典包含有多个元素，每个元素以逗号分隔。词典的元素包含两部分，键（Key）和值（Value）。键是数据的索引，值是数据本身。键和值一一对应。比如上面的例子中，"tom"对应11，"sam"对应57，"lily"对应100。由于键值之间的一一对应关系，所以词典的元素可以通过键来引用。

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>>>example_dict["tom"]        # 结果为11

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在词典中修改或增添一个元素的值：

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>>>example_dict["tom"]   = 30
>>>example_dict["lilei"] = 99
>>>example_dict  #结果为{"tom": 30, "lily": 100, "lilei": 99, "sam": 57}

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构建一个新的空的词典：

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>>>example_dict = {}
>>>example_dict        # 结果为{}

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词典不具备序列那样的连续有序性，所以适于存储结构松散的一组数据。比如首付比例和税率可以存在同一个词典中：

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rate = {"premium": 0.2, "tax": 0.15}

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在词典的例子中，以及大部分的应用场景中，我们都使用字符串来作为词典的键。但其他类型的数据，如数字和布尔值，也可以作为词典的键值。本书将在后面讲解，究竟哪些数据可以作为词典的键值。