不知不觉，python自学教程已经更新到第八篇了，再有几篇，基本的语法就介绍完了。 今天来总结一下数据类型有哪些需要注意的地方。
创新互联是专业的息烽网站建设公司，息烽接单;提供网站设计、成都做网站,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行息烽网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
元组是另一种经常使用到的数据类型，看上去和列表差不多。它们之间的区别在于列表是一个可变的数据类型，而元组是不可变的。
#元组
a=(1,2)
#列表
a=[1,2]
使用列表会更灵活，而元组支持的操作更少，有的人会认为没有必要用元组，直接用列表就可以了。
但正因为元组不可变，限制了功能，从效率上来讲它会更加快一些，而且，当你不想让用户去修改这个数据的时候，用元组会更合适，数据相对来说更加安全，不容易出bug。
使用元组的时候一定要记得在元素的后面加逗号，当一个元组只有一个元素的时候，后面不打逗号，是不能表示成元组的，而是元素本身的类型。
a=(1)#等于1
a=(1,)#这才是元组
在编程语言当中，浮点数的精度往往不能达到完全的精确，这会给我们编程带来一些问题，甚至呢可能带来很大的bug。比如说我们现在计算一个很简单的小数点的运算，0.1+0.2，大家可以先回答一下这个应该等于多少呢？
print(0.1+0.2)
很明显这是一个小学的数学题，但是呢，当我们交给Python去运算的话呢，我们得到结果并不是等于0.3而是等于
0.
这是计算机在表示十进制小数的时候会出现误差。
从直观的感受上看，这种精度好像造成不了太大的影响。但是，在对数据要求非常严格的情况下，这种误差会引发打的问题，尤其是在做测试的时候，如果你你的预期结果和实际结果都不相等，那么你测试用例肯定是不会通过的。
在操作银行、证券这类金融业务时，涉及到支付和钱的时候一定要有非常严格的精度控制。 此时，可以使用 decimal 模块来保持高精度，我们把需要操作的浮点数先转换成字符串，再作为参数传给 Decimal 类。
fromdecimalimportDecimal
print(Decimal("0.1")+Decimal("0.2"))
#0.3
在进行除法运算的时候，一定要牢记：被除数是不能等于0的。
当你把0作为一个被除数的时候，程序是会报错的。
print(3/0)
面试题当中列表问题出现的概率应该有80%以上，因为列表的操作非常频繁，而且比较容易出错，现在我们就来看一个经典问题：删除列表元素。
有一个列表如下，请删除列表当中的每一个元素，但是不能直接用clear方法。
names=["九柄","八柄","七柄","六柄","五柄"]
按照条件反射，我们一般会写一个 for 循环，然后依次执行remove方法或者 pop 方法来删除元素。但是这样得到的结果是不对的，总有几个元素删除不掉。
fornameinnames:
names.remove(name)
print(names)
#["八柄","六柄"]
为什么会删不干净呢？最核心的原因是：删除掉一个元素之后，这个列表发生了变化。
第1次，我们取到的元素是索引为0的 “九柄”， 它被删掉了之后， 接下来去取索引为 1 的元素，因为“九柄” 已经被删除，所以索引为0的元素已经被替换成 "八柄", 索引为1 的元素则为”七柄“， 七柄被删，八柄跳过去了，没有被删除。
然后，取索引为 2 的数据，为 ”五柄“， ”六柄“ 又被跳过了，从而造成删除不干净的情况。
从这个例子当中我们得出一个结论，不要在for循环当中去修改列表删除列表或者增加元素，这样非常容易出 bug。那上面的问题如果我们想解决怎么办呢？在我们去操作一个列表的时候，我们最好是做一个备份，不直接去修改原来的列表。
fornameinnames[:]:
names.remove(name)
print(names)
实际上大多数的可变类型虽然增加了灵活性，有更多的操作，但是更容易出bug。在我个人的编程过程当中，我会尽量使用不可变类型。
为了区分可变类型和不可变也行，我们举几个例子。
a = [1, 2, ("a", "b")]
此时，a 是列表，是可变类型，可以任意添加、修改其中的元素，比如把索引2的元素换成 c
a[2]="c"
#[1,2,'c']
但是，不能改 ("a", "b") 当中的元素，因为它是个元组。
a[2][0] = "c" # 报错
总的来说数据类型是难度比较低的内容，只有很多方法比较难记。在开始学Python的时候，可以从数据类型入手，这样比较容易增加信心，只要稍微努力一点，多记一些相关的方法，可以迅速上手写代码。
