bool：True或的布尔值False。逻辑运算，如and，or，not可以针对布尔值进行。
x or y # 如果x为False，则y否则为x x and y # 如果x为False，则x否则为y not x # 如果x为True，则为False，否则为True
在Python2.x和Python 3.x中，布尔值也是int。该bool类型是一个子int类型，True并且False是其唯一的实例：
issubclass(bool, int) # 真正 isinstance(True, bool) # 真正 isinstance(False, bool) # 真正
如果布尔值用于算术运算，则将使用它们的整数值（1和0forTrue和False）返回整数结果：
True + False == 1 # 1 + 0 == 1 True * True == 1 # 1 * 1 == 1
int：整数
a = 2
b = 100
c = 123456789
d = 38563846326424324
Python中的整数具有任意大小。
注意：在旧版本的Python中，提供了一种long类型，该类型不同于int。两者已经统一。
float：浮点数；精度取决于实现和系统体系结构，对于CPython，float数据类型对应于C double。
a = 2.0
b = 100.e0
c = 123456789.e1
complex：复数
a = 2 + 1j
b = 100 + 10j
的<，<=，>和>=运营商将提高一个TypeError当任何操作数是复数例外。
str：一个unicode字符串。的类型'hello'
bytes：一个字节字符串。的类型b'hello'
str：一个字节字符串。的类型'hello'
bytes：的同义词 str
unicode：一个unicode字符串。的类型u'hello'
Python区分有序序列和无序集合（例如set和dict）。
字符串（str，bytes，unicode）是这样的序列
reversed：str具有reversed功能的倒序
a = reversed('hello')
tuple：n任何类型（n >= 0）的值的有序集合。
a = (1, 2, 3)
b = ('a', 1, 'python', (1, 2))
b[2] = 'something else' # 返回TypeError
支持索引；一成不变 如果所有成员都是可哈希的，则可哈希
list：n值的有序集合（n >= 0）
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 1, 'python', (1, 2), [1, 2]]
b[2] = 'something else' # 允许的
不可散列；易变的。
set：唯一值的无序集合。项目必须是可哈希的。
a = {1, 2, 'a'}
dict：唯一键值对的无序集合；键必须是可哈希的。
a = {1: 'one',
2: 'two'}
b = {'a': [1, 2, 3],
'b': 'a string'}
如果对象的哈希值在其生命周期内从未改变（需要一个__hash__()方法），并且可以与其他对象（需要一个__eq__()方法）进行比较，则该对象是可哈希的。比较相等性的可哈希对象必须具有相同的哈希值。
结合内置数据类型，内置名称空间中有少量内置常量：
True：内置类型的真实值 bool
False：内置类型的假值 bool
None：用于表示信号不存在的单例对象。
Ellipsis或...：在任何地方的Python3 +核心中使用，在Python2.7 +中作为数组符号的一部分使用有限。numpy并且相关的软件包将其用作数组中的“包括所有内容”的引用。
NotImplemented：用于向Python表示特殊方法不支持特定参数的单例，Python会尝试其他替代方法（如果有）。
a = None #没有值将被分配。以后可以分配任何有效的数据类型
None没有任何自然顺序。使用排序比较操作符（<，<=，>=，>）不再被支持，将引发TypeError。
None始终小于任何数字（None < -32计算为True）。
在python中，我们可以使用内置函数来检查对象的数据类型type。
a = '123' print(type(a)) # Out: <class 'str'> b = 123 print(type(b)) # Out: <class 'int'>
在条件语句中，可以使用来测试数据类型isinstance。但是，通常不鼓励依赖变量的类型。
i = 7 if isinstance(i, int): i += 1 elif isinstance(i, str): i = int(i) i += 1
有关type()和之间的区别的信息，isinstance()请参见：Python中isinstance和类型之间的区别
测试是否属于NoneType：
x = None
if x is None:
print('Not a surprise, I just defined x as None.')您可以执行显式数据类型转换。
例如，“ 123”是str类型，可以使用int函数将其转换为整数。
a = '123' b = int(a)
可以使用float函数从浮点字符串（例如“ 123.456”）进行转换。
a = '123.456' b = float(a) c = int(a) # ValueError：int()的无效文字，基数为10：“ 123.456” d = int(b) # 123
您还可以转换序列或集合类型
a = 'hello'
list(a) # ['你好']
set(a) # {'o'，'e'，'l'，'h'}
tuple(a) # （'你好'）在引号前面有一个字母标签，您可以知道要定义的字符串类型。
b'foo bar'：bytes在Python 3中产生结果，str在Python 2中产生结果
u'foo bar'：str在Python 3中产生结果，unicode在Python 2中产生结果
'foo bar'：结果 str
r'foo bar'：结果即所谓的原始字符串，其中无需转义特殊字符，输入时一切都按原样进行
normal = 'foo\nbar' # 富 # 酒吧 escaped = 'foo\\nbar' # 富\nbar raw = r'foo\nbar' # 富\nbar
如果可以更改对象，则称为可变对象。例如，当您将列表传递给某个函数时，可以更改列表：
def f(m): m.append(3) #在列表中添加一个数字。这是一个突变。 x = [1, 2] f(x) x == [1, 2] # 现在为假，因为已将一项添加到列表中
如果无法以任何方式更改对象，则称为不可变对象。例如，整数是不可变的，因为无法更改它们：
def bar(): x = (1, 2) g(x) x == (1, 2) # 永远为True，因为没有函数可以更改对象（1、2）
请注意，变量本身是可变的，因此我们可以重新分配变量 x，但这不会更改x先前指向的对象。它只是x指向一个新对象。
实例可变的数据类型称为可变数据类型，对于不可变的对象和数据类型也类似。
不可变数据类型的示例：
int，long，float，complex
str
bytes
tuple
frozenset
可变数据类型的示例：
bytearray
list
set
dict