1. Python 内置数据类型
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，支持多种数据类型，提供了插入式高级数据结构，包括：列表、元组、字典和集合等内置数据类型。
1.1 列表
列表是 Python 中最常用的数据类型之一，是一种有序的、可变的集合。列表中的元素可以是不同的数据类型，包括整型、浮点型、字符串、列表等任意数据类型。
以下是列表的基本操作:
创建一个空列表：
list1 = []创建一个具有初始值的列表：
list2 = [1, 2, 3, "python"]添加元素：
list1.append(1)删除元素：
list2.remove("python")访问列表元素：
element = list2[0]1.2 元组
元组与列表类似，是一种有序的、不可变的集合。元组中的元素可以是不同的数据类型，包括整型、浮点型、字符串、元组等任意数据类型。
以下是元组的基本操作:
创建一个空元组：
tuple1 = ()创建一个具有初始值的元组：
tuple2 = (1, 2, 3, "python")访问元组元素：
element = tuple2[0]1.3 字典
字典是一种键值对应的数据结构，无序、可变、且元素唯一。字典中的键必须是不可变的数据类型，值可以是任意类型。
以下是字典的基本操作:
创建一个空字典：
dict1 = {}创建一个具有初始值的字典：
dict2 = {'name': 'Tom', 'age': 18}添加元素：
dict1['name'] = 'Tom'删除元素：
del dict2['age']访问字典元素：
value = dict2['name']1.4 集合
集合是一组无序、不重复的元素。集合支持集合间的运算，如并集、交集、差集等。集合中的元素必须是不可变的数据类型。
以下是集合的基本操作:
创建一个空集合：
set1 = set()创建一个具有初始值的集合：
set2 = {1, 2, 3, "python"}添加元素：
set1.add(1)删除元素：
set2.remove("python")判断元素是否在集合中：
exists = "python" in set22. Python 内置方法
除了以上的数据类型，Python 也支持内置的一些方法，用于操作不同的数据类型。
2.1 列表方法
以下是列表常用的一些方法:
append(object)：在列表末尾添加一个元素。
list1 = [1, 2, 3]
list1.append(4)
print(list1) # [1, 2, 3, 4]
extend(iterable)：将一个可迭代对象中的元素添加到列表末尾。
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list1.extend(list2)
print(list1) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
insert(index, object)：在指定的位置插入一个元素。
list1 = [1, 2, 3]
list1.insert(0, 0)
print(list1) # [0, 1, 2, 3]
remove(object)：删除列表中第一个指定的元素。
list1 = [1, 2, 3, 1]
list1.remove(1)
print(list1) # [2, 3, 1]
pop([index])：删除并返回列表中指定位置的元素。
list1 = [1, 2, 3]
element = list1.pop(0)
print(element) # 1
print(list1) # [2, 3]
sort(key=None, reverse=False)：对列表进行排序。
list1 = [3, 1, 2]
list1.sort()
print(list1) # [1, 2, 3]
reverse()：反转列表中的元素。
list1 = [1, 2, 3]
list1.reverse()
print(list1) # [3, 2, 1]
2.2 字典方法
以下是字典常用的一些方法:
keys()：返回字典中所有键的列表。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}
keys = dict1.keys()
print(keys) # dict_keys(['name', 'age'])
values()：返回字典中所有值的列表。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}
values = dict1.values()
print(values) # dict_values(['Tom', 18])
items()：返回字典中所有键值对的元组列表。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}
items = dict1.items()
print(items) # dict_items([('name', 'Tom'), ('age', 18)])
get(key, default=None)：返回指定键的值，如果键不存在则返回默认值。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}
value = dict1.get('name', 'Unknown')
print(value) # Tom
value = dict1.get('gender', 'Unknown')
print(value) # Unknown
pop(key[, default])：删除指定键的值，并返回该值。如果键不存在，则返回默认值（如果指定了）或引发 KeyError。
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18}
value = dict1.pop('name')
print(value) # Tom
print(dict1) # {'age': 18}
2.3 集合方法
以下是集合常用的一些方法:
add(elem)：向集合添加一个元素。
set1 = {1, 2, 3}
set1.add(4)
print(set1) # {1, 2, 3, 4}
remove(elem)：删除集合中的一个元素，如果指定的元素不存在则引发 KeyError。
set1 = {1, 2, 3}
set1.remove(3)
print(set1) # {1, 2}
update(*others)：将多个集合合并到一个集合中，别名为 union()。
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
set1.update(set2)
print(set1) # {1, 2, 3, 4, 5}
intersection(*others)：返回多个集合的交集，别名为 intersection_update()。
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
intersection = set1.intersection(set2)
print(intersection) # {3}
difference(*others)：返回多个集合的差集，别名为 difference_update()。
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
difference = set1.difference(set2)
print(difference) # {1, 2}
总结
Python 内置的数据类型和方法提供了快速、方便的数据结构和操作，使得 Python 成为一种易于学习和使用的编程语言。根据不同的需求，选择合适的数据类型和方法可以大大提高程序的效率和可读性。