基础篇 · Foundations lv.1 入门 kp-004

内置数据类型总览

前置知识：kp-003

1. 一句话定义

Python 一切皆对象，内置类型可分为数值、序列、映射、集合、布尔/空值五大族，每族又按可变 / 不可变一分为二——这一刀切分了后面大部分行为差异。

2. 为什么重要

"选对容器 + 知道可不可变"是写 Python 的两大日常决策。可变性决定：能否作字典键、传参副作用、是否需要拷贝。本知识点建立全景地图，细节由后续专文展开。

3. 前置知识

kp-003（名字绑定，理解"类型属于对象"）。

4. 核心概念（五大族）

族	不可变	可变	专文
数值	`int` `float` `complex` `bool`（int 的子类）	—	—
序列	`str` `tuple` `bytes`	`list` `bytearray`	kp-008 / kp-009
映射	—	`dict`	kp-010
集合	`frozenset`	`set`	kp-010
空值	`None`（NoneType 唯一实例）	—	—

其他常用内置：range（不可变序列，惰性）、type、函数也是对象。

5. 原理与机制

可变 vs 不可变的本质：不可变对象的值在创建后不能改变（对它"修改"实际是生成新对象），因此可以安全地被哈希、被共享；可变对象允许原地修改（id 不变、内容变了）。

python

s = "hi"
print(id(s))
s += "!"           # 绑定到了新字符串对象
print(id(s))       # id 变了

lst = [1]
print(id(lst))
lst.append(2)
print(id(lst))     # id 不变，内容变了

数值精度：int 任意精度（不会溢出）；float 是 IEEE 754 双精度，0.1 + 0.2 != 0.3，比较用 math.isclose；需要精确小数（钱）用 decimal.Decimal。

6. 关键事实（模型/图示）

text

        ┌── 不可变：int float str tuple frozenset bytes range ──► 可哈希，可作 dict 键
对象 ───┤
        └── 可变：  list dict set bytearray               ──► 不可哈希，原地修改

type(x) 查类型；isinstance(x, T) 查归属（优先用它，兼顾子类）。

7. 直观类比

不可变对象像铅字（活字印刷）：刻好了就只能复制和重排，改一个字要新刻一枚；可变对象像白板：当场擦改，同一块板被所有人引用，谁都别假设它还是上次看到的内容。

8. 实例与案例

python

# dict 键必须可哈希
d = {(1, 2): "ok"}     # tuple 作键 ✔
# d = {[1]: "no"}      # TypeError: list 不可哈希

# 浮点比较
import math
math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)   # True

# 类型转换
int("42"), float("3.5"), str(3), list("abc")   # 42, 3.5, '3', ['a','b','c']

9. 常见误区

bool 是独立类型 —— 它是 int 的子类，True == 1、False == 0 成立。
用 == 比较 float —— 用 math.isclose 或 Decimal。
以为 str 可以像 list 一样改 —— 字符串不可变，所有"修改"方法都返回新串。
tuple 元素不可变 ≠ tuple 深处不可变 —— t = (1, [2]); t[1].append(3) 合法且危险（哈希会失败）。

10. 自测题

为什么 list 不能作 dict 的键而 tuple 通常可以？
s = "a"; s = s + "b" 中 id(s) 会变吗？说明发生了什么。
如何安全比较两个浮点数？

参考答案

dict 键需要可哈希；不可变类型可哈希，list 可变故不可哈希。
会变；字符串拼接创建了新对象，名字 s 重新绑定到它。
math.isclose(a, b) 或改用 decimal.Decimal 精确运算。

11. 与其他知识点的关系

kp-009 列表与元组：序列族专文。
kp-010 字典与集合：哈希原理。
kp-028 深浅拷贝：可变类型的复制语义。

12. 延伸阅读

Python 官方文档 Built-in Types：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/stdtypes.html
Fluent Python 第 2 章