eval在python中的意思 python中什么数据类型？
python中什么数据类型？
Python数字类型主要有int、long和float
1。Counter
Counter是dictionary对象的子类。collections模块中的counter（）函数接受Iterable，例如list或tuple，并返回counter字典。字典的键将是Iterable的唯一元素，每个键的值将是Iterable中元素的计数。
2. Defaultdict
此函数的工作原理与普通的Python字典完全相同，另外一个优点是当您试图访问一个不存在的密钥时，它不会抛出错误。
相反，它使用默认值初始化密钥。默认值是在创建defaultdict对象时根据作为参数传递的数据类型自动设置的。
3. Deque
队列是计算机科学中遵循先进先出原理的一种基本数据结构。简而言之，这意味着添加到队列的第一个对象也必须是要删除的第一个对象。我们只能在队列前面插入内容，只能从后面删除内容—在队列中间什么也做不了。集合库的Deque实现了该函数的优化版本。此实现的一个关键特性是保持队列大小，即如果队列的最大大小设置为10，则deque将根据FIFO原则添加和删除元素，以保持最大大小为10。这是迄今为止Python中队最好的实现。
在Python中创建常规元组时，它们的元素是通用的和未命名的。这迫使您记住每个元组元素的确切索引。Namedtuple就是这个问题的解决方案。
Namedtule（）返回一个元组，其中每个位置的名称是固定的，而Namedtule对象的名称是通用的。要使用namedtuple，首先为它创建一个模板。下面的代码创建一个名为“person”的命名元组模板，该模板具有“name”、“age”和“job”参数。
如何在python中引入高性能数据类型？
其实C本身并不难。困难的是程序员很少深入了解计算机硬件本身，如CPU的运行机制、寄存器操作、内存读写等，这些都是相应的底层硬件操作。。。C语言在这些地方用得比较多。。。有操作系统内核、编译器本身等，最基本的程序都是用C语言编写的，C语言是描述世界的基石。用C语言编写的基本库和代码块用不同的语言建立在不同的建筑物中。。。
为什么我之前学c学得云里雾里，学完python之后再回过头来看c，很多问题都一目了然了？
与C相比，这是Python的高级功能。在使用变量之前，您不需要定义变量的类型。这让初学者觉得很方便，但对于“老码农”来说，有一个很大的漏洞，只有在实际项目中使用的人才才有深刻的体会。
以前我在学习C的时候，也觉得先定义一个变量，然后再定义一个类型是非常麻烦的，因为我经常用一个变量，我就可以保证我不会犯什么类型的错误。我觉得首先定义它的类型不仅仅是一件事。
直到我做了几个项目，我才意识到在使用变量之前定义变量类型是多么必要。
最常见的例子是在实际项目中，为了便于以后的维护，变量名应该有一个易于理解的名称，比如teacher，中文意思是teacher，所以我会用这个词作为变量来定义teacher。
但是如果您在以下引用中编写techer，则不会在Python中报告错误。Python将它定义为一个新变量，这将导致如果程序不运行到这一行，您永远不会知道它是错误的。或者运行到这一行，程序可以正常运行，但始终得不到正确的结果。
这将使您花费大量时间来检查，这比在使用变量之前定义变量是int还是STR要花更多的时间
！在C中，尚未定义此变量。编译程序时，将报告错误。这样可以省去很多不必要的麻烦。
有时如果你不小心，你就不会犯错误。毕竟，在项目开发中，您需要与其他人合作来编写代码。你不能保证别人不会犯错。
虽然Python的语法比C的简单，但简单并不总是好的。对于程序来说，规则比简单更有效。
为什么Python不需要定义int double char等类型且可以直接高精度算法，而C 需要？
当然可以。
首先，python提供了许多可用于操作excel的库。例如，xlrd用于读取excel，xlwt用于编写excel，xlutils用于修改excel。
另外，Python中还有panda库，可以通过read轻松实现这一需求。table方法读取Excel中的表数据，然后使用panda处理表数据，最后将其写回Excel。
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