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前言：

Python 是一种高级编程语言，以其简洁的语法、丰富的内置库和动态类型系统而闻名。在 Python 中，数据类型是编程的基础，它们定义了数据的结构和行为。下面从不同的维度，对Python中的数据类型进行讲解。

一、数据类型

1、弱类型与强类型

在强类型的编程语言中，定义变量时要指明变量的类型，而且赋值的数据也必须是相同类型的，C语言、C++、Java 是强类型语言的代表。和强类型语言相对应的是弱类型语言，Python、JavaScript、PHP 等脚本语言一般都是弱类型的。弱类型语言具有的特点：

• 隐式类型转换： Python在变量使用的过程中允许自动进行类型转换，而无需显式指定类型。这意味着，Python会在运行时根据上下文自动将数据类型从一种转换为另一种，以支持不同的操作。
• 变量类型动态性： 在Python中，变量的类型不是固定的，可以在程序执行过程中根据需要动态改变。这意味着同一个变量可以在不同的时间点上持有不同类型的数据，如先是一个整数，然后是一个字符串。这种动态类型特性使得Python代码更加灵活，但在某些情况下也可能导致类型相关的错误。
• 与强类型语言的对比： 与强类型语言（如C、C++、Java等）相比，Python在类型系统方面更加宽松。在强类型语言中，定义变量时必须明确指定变量的类型，且赋值的数据也必须是相同类型的。而在Python中，则无需进行这样的显式类型声明，从而提高了编程的灵活性和效率。

2、变量没有类型，数据有类型

在 Python 中，说变量没有类型，数据有类型是一种对 Python 动态类型系统的一种直观解释。在 Python（以及许多其他动态类型语言中）中，变量本身并不直接存储类型信息。相反，变量存储的是对对象的引用，而这些对象则具有类型。当你将一个值赋给一个变量时，你实际上是在创建一个对象，并让变量引用这个对象。

数据的类型：

在 Python 中，每个对象都有一个类型，这个类型定义了对象可以拥有的属性和方法，以及它可以参与的操作。例如，整数（int）类型的对象可以参与算术运算，而字符串（str）类型的对象则可以参与字符串拼接等操作。

变量的动态性：

由于变量只是对象的引用，因此你可以在任何时候改变变量所引用的对象，从而使变量“看起来”像是改变了类型。这种灵活性是 Python 动态类型系统的一个关键特性。例如：

x = 10  # x 现在引用一个整数对象  
print(type(x))  # 输出 <class 'int'>  x = "Hello, World!"  # 现在 x 引用一个字符串对象  
print(type(x))  # 输出 <class 'str'>

类型的动态检查：

Python 是一种动态类型语言，这意味着类型检查（如果有的话）是在运行时进行的，而不是在编译时。Python 提供了内置函数 type() 来检查对象的类型，以及 isinstance() 函数来检查对象是否是某个类型的实例。

注意： Python 中万物皆对象。

3、不可变类型和可变类型

Python的数据类型可以分为不可变类型和可变类型。不可变类型包括整数、浮点数、布尔值和元组，一旦创建，其值就不能改变。可变类型包括列表、字典和集合，它们的值可以在创建后修改。