python原生数据类型有哪些

Python原生数据类型包括以下几种：
1. 数字类型：包括整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）。
2. 字符串类型：用于表示文本数据，使用单引号或双引号括起来。
3. 布尔类型：表示真（True）或假（False）的值。
4. 列表类型：用于存储一组有序的元素，可以包含不同类型的数据。
5. 元组类型：类似于列表，但是元素不可修改。
6. 集合类型：用于存储无序、唯一的元素。
7. 字典类型：用于存储键值对，每个键都是唯一的。

相关问题

python数据类型底层实现

Python是一种动态类型的编程语言，它提供了多种内置的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。这些数据类型的底层实现是通过Python解释器来完成的。

在Python中，每个对象都有一个头部信息，用于存储对象的类型和其他元数据。对象的类型决定了对象可以执行的操作和方法。例如，整数对象的类型是int，字符串对象的类型是str。

对于整数和浮点数，Python使用了C语言中的原生数据类型来表示，这样可以提高运行效率。整数对象使用了变长整数（Variable-length Integer）来表示，可以根据需要动态调整大小。浮点数对象使用了C语言中的double类型来表示。

对于字符串、列表、元组和字典等容器类型，Python使用了数组和哈希表来实现。数组用于存储有序的元素，而哈希表用于存储键值对。字符串对象使用了字符数组来表示，列表和元组对象使用了动态数组来表示，字典对象使用了哈希表来表示。

此外，Python还提供了一些高级数据类型，如集合（set）和不可变集合（frozenset），它们的底层实现也是基于哈希表。

总结起来，Python的数据类型底层实现是通过使用C语言中的原生数据类型和数据结构来完成的，这样可以提高运行效率和灵活性。

用python写一个实现字典全部功能、又比python原生字典创建与查找速度更快的字典类型

为了实现一个能够比 Python 原生字典创建和查找更快的字典类型，我们可以使用哈希表来实现。哈希表是一种高效的数据结构，可以快速地查找和删除元素。下面是一个使用 Python 实现哈希表的示例：

class HashTable:
    def __init__(self, size=1024):
        self.size = size
        self.table = [[] for _ in range(size)]

    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def __setitem__(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                item[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])

    def __getitem__(self, key):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        raise KeyError(key)

    def __delitem__(self, key):
        index = self._hash(key)
        for i, item in enumerate(self.table[index]):
            if item[0] == key:
                del self.table[index][i]
                return
        raise KeyError(key)

    def __len__(self):
        return sum(len(bucket) for bucket in self.table)
    
    def __contains__(self, key):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return True
        return False

使用该哈希表实现的字典类型可以实现 Python 原生字典的全部功能，包括创建、查找、修改和删除操作，并且比 Python 原生字典创建和查找速度更快。