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变量与数据类型

变量是程序中用来存储数据的"名字"。Python 的变量机制非常灵活：它采用动态类型，同一个变量可以在不同时刻引用不同类型的对象。本节将系统讲解 Python 变量的命名规则、赋值方式、内置基本数据类型，以及 Python 3.10+ 引入的类型注解基础。

变量命名规则​

Python 的变量命名遵循以下规则：

  • 只能由字母、数字、下划线组成
  • 不能以数字开头
  • 区分大小写（age 与 Age 是不同的变量）
  • 不能使用 Python 关键字（如 if、for、class 等）
# 合法命名
name = "Alice"
user_age = 18
_private = "秘密"
student2 = "Bob"
userName = "Charlie"  # 驼峰命名（Python 中更推荐下划线命名 snake_case）

# 非法命名（取消注释会报错）
# 2user = "Tom"      # 不能以数字开头
# user-name = "Tom"  # 不能包含连字符
# for = 10           # 不能使用关键字

:::tip 推荐的命名风格 Python 官方风格指南 PEP 8 推荐使用 snake_case（下划线小写）命名变量与函数，如 user_age、max_count；类名使用 CamelCase（如 MyClass）；常量使用全大写（如 MAX_VALUE）。 :::

查看所有关键字​

可以使用 keyword 模块查看 Python 的全部保留关键字：

import keyword

print(keyword.kwlist)
# ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', ...]

print(len(keyword.kwlist))  # 当前关键字数量

动态类型​

Python 是动态类型语言：变量本身没有类型，它只是一个"标签"，可以贴在任何类型的对象上。同一变量可在运行时引用不同类型的对象。

x = 10           # 此时 x 引用一个 int
print(type(x))   # <class 'int'>

x = "hello"      # 现在 x 引用一个 str
print(type(x))   # <class 'str'>

x = [1, 2, 3]    # 现在 x 引用一个 list
print(type(x))   # <class 'list'>

:::warning 注意区分"变量无类型"与"对象有类型" 在 Python 中，变量没有类型，对象才有类型。变量只是一个指向对象的引用（名字）。这也是为什么同一个变量可以反复绑定到不同类型的对象上。 :::

使用 type() 查看类型​

type() 是查看对象类型最直接的方式：

print(type(42))         # <class 'int'>
print(type(3.14))       # <class 'float'>
print(type("Python"))   # <class 'str'>
print(type(True))       # <class 'bool'>
print(type(None))       # <class 'NoneType'>

如果要做"类型判断"，推荐使用 isinstance() 而不是直接比较 type()：

x = 5

# 不推荐
print(type(x) == int)  # True，但不支持子类

# 推荐：支持继承关系判断
print(isinstance(x, int))  # True

# isinstance 支持传入元组判断多种类型
print(isinstance(x, (int, float, str)))  # True

:::info isinstance 与 type 的差异 isinstance() 会考虑继承关系，例如 True 既是 bool 也是 int 的实例（bool 是 int 的子类）；而 type(True) == int 返回 False。一般做类型判断时优先用 isinstance()。 :::

基本数据类型总览​

Python 内置的基本数据类型如下：

类型名类型示例
int整数42, 0, -7, 1_000_000
float浮点数3.14, -0.5, 2.0
complex复数1+2j, 3j
str字符串"hello", 'a'
bool布尔值True, False
NoneType空值None
age = 25                 # int
height = 1.75            # float
name = "Alice"           # str
is_student = True        # bool
result = None            # NoneType

print(age, height, name, is_student, result)
print(type(age), type(height), type(name), type(is_student), type(result))

:::tip 数字下划线分隔 Python 3.6+ 支持在数字字面量中使用下划线作为分隔符，提高大数字的可读性：1_000_000 等价于 1000000，0xFF_FF 等价于 0xFFFF。 :::

多重赋值​

Python 支持在一行内为多个变量同时赋值，这是非常实用的特性：

# 同时给多个变量赋值
a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c)  # 1 2 3

# 交换两个变量的值（无需中间变量）
a, b = b, a
print(a, b)  # 2 1

# 给多个变量赋同一个值
x = y = z = 0
print(x, y, z)  # 0 0 0

:::warning 多重赋值数量必须一致 多重赋值要求左右两侧的元素数量一致，否则会抛出 ValueError：

a, b = 1, 2, 3  # ValueError: too many values to unpack

:::

解包赋值​

解包（unpacking）是 Python 中非常优雅的特性，可以从任何可迭代对象中提取元素赋给多个变量。

列表/元组解包​

point = (3, 4)
x, y = point
print(x, y)  # 3 4

colors = ["red", "green", "blue"]
r, g, b = colors
print(r, g, b)  # red green blue

星号解包（*）​

使用 * 可以收集剩余的元素为一个列表：

first, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first)  # 1
print(rest)   # [2, 3, 4, 5]

*head, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(head)  # [1, 2, 3, 4]
print(last)  # 5

first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first, middle, last)  # 1 [2, 3, 4] 5

函数返回值解包​

def get_user_info():
    return "Alice", 25, "Beijing"

name, age, city = get_user_info()
print(name, age, city)  # Alice 25 Beijing

类型注解基础（Python 3.10+）​

Python 依然是动态类型语言，但从 Python 3.5 开始引入了类型注解（Type Hints），可以在变量、函数参数、返回值上添加类型提示。类型注解不会影响运行，但可以被静态类型检查工具（如 mypy、pyright）检查，提升代码可读性与可维护性。

变量类型注解​

# 基本写法：变量名: 类型 = 值
name: str = "Alice"
age: int = 25
height: float = 1.75
is_active: bool = True

# 类型注解只是"提示"，运行时仍可赋其他类型（但会被检查工具警告）
name = 123  # 运行不会报错，但 mypy 会警告
print(name)

:::info 类型注解不会强制运行时检查 类型注解不会在运行时强制校验类型，它只是给开发者和工具看的"说明"。要让类型真正被校验，需要使用 mypy 等静态检查工具。Python 3.10+ 引入了 int | str 这种简洁的联合类型语法（替代旧版的 Union[int, str]）。 :::

Python 3.10+ 的联合类型语法​

# Python 3.10+：使用 | 表示"或"类型
def process(value: int | str) -> str:
    return f"处理: {value}"

print(process(42))      # 处理: 42
print(process("hello")) # 处理: hello

# 列表类型注解
from typing import Optional

def find_user(user_id: int) -> str | None:
    if user_id == 1:
        return "Alice"
    return None

result: str | None = find_user(2)
print(result)  # None

容器类型注解​

from typing import Sequence

# 使用内置 list/dict/tuple/set 类型注解（Python 3.9+）
names: list[str] = ["Alice", "Bob"]
scores: dict[str, int] = {"Alice": 90, "Bob": 85}
point: tuple[int, int] = (3, 4)
unique_ids: set[int] = {1, 2, 3}

print(names, scores, point, unique_ids)

实战：个人信息卡片​

下面用一个综合示例巩固本章知识，包含变量、多类型、解包与类型注解：

def build_profile(name: str, age: int, height: float, tags: list[str]) -> dict:
    """构建用户信息字典"""
    return {
        "name": name,
        "age": age,
        "height": height,
        "tags": tags,
        "adult": age >= 18,
    }


# 解包函数返回值
profile: dict = build_profile(
    name="Alice",
    age=25,
    height=1.68,
    tags=["python", "music"],
)

# 多重赋值 + 解包
name, age = profile["name"], profile["age"]
print(f"姓名: {name}, 年龄: {age}")

# 星号解包
*_, last_tag = profile["tags"]
print(f"最后一个标签: {last_tag}")

# 类型检查
print(f"profile 类型: {type(profile).__name__}")
print(f"age 是 int 吗: {isinstance(age, int)}")

运行结果：

姓名: Alice, 年龄: 25
最后一个标签: music
profile 类型: dict
age 是 int 吗: True

小结​

  • Python 变量命名只能用字母、数字、下划线，且不能以数字开头，不能与关键字冲突。
  • Python 是动态类型语言：变量没有类型，对象才有类型；可用 type() 查看，用 isinstance() 判断。
  • 基本数据类型包括 int、float、complex、str、bool、NoneType。
  • 支持多重赋值和解包赋值（含星号 * 收集），让代码更简洁。
  • Python 3.10+ 的类型注解（如 int | str、list[str]）能显著提升代码可读性，配合 mypy 等工具可实现静态类型检查。