基本数据类型
1.1 整型（int）
•	描述: 表示整数，没有小数部分。
•	示例: a = 5
•	特点: 可以表示正数、负数和零，范围根据系统架构的不同可能会有所变化。
1.2 浮点型（float）
•	描述: 表示带有小数部分的数。
•	示例: b = 3.14
•	特点: 在计算机内部使用二进制浮点数表示，可能会有精度问题。
1.3 复数型（complex）
•	描述: 表示复数，形如 a + bj，其中 a 和 b 是浮点数，j 是虚数单位。
•	示例: c = 2 + 3j
•	特点: 常用于科学计算和工程领域。
1.4 布尔型（bool）
•	描述: 只有两个值：True 和 False。
•	示例: d = True
•	特点: 通常用于条件判断，实际上是 int 的子类，True 相当于 1，False 相当于 0。
1.5 字符串型（str）
•	描述: 表示文本数据，包含一个或多个字符。
•	示例: e = "Hello, World!"
•	特点: 字符串是不可变的，即一旦创建就不能修改。支持索引和切片操作。
集合数据类型
2.1 列表（list）
•	描述: 有序的、可变的元素集合，可以包含不同数据类型的元素。
•	示例: f = [1, 2, 3, "a", "b", "c"]
•	特点: 支持索引、切片、添加、删除等操作。
2.2 元组（tuple）
•	描述: 有序的、不可变的元素集合，可以包含不同数据类型的元素。
•	示例: g = (1, 2, 3, "a", "b", "c")
•	特点: 一旦创建就不能修改，适用于需要保持数据完整性时使用。
2.3 集合（set）
•	描述: 无序的、不可重复的元素集合。
•	示例: h = {1, 2, 3, "a", "b", "c"}
•	特点: 主要用于成员资格测试和消除重复元素，支持集合运算如交集、并集、差集等。
2.4 字典（dict）
•	描述: 无序的、键值对（key-value）集合。
•	示例: i = {"name": "Alice", "age": 25}
•	特点: 键必须是不可变的类型，通常为字符串或数字，而值可以是任意类型。字典是可变的。
特殊数据类型
3.1 NoneType
•	描述: 表示空值或无值的对象。
•	示例: j = None
•	特点: 常用于函数没有返回值时，表示“无”。
3.2 range
•	描述: 表示不可变的数字序列，常用于循环。
•	示例: k = range(0, 10)
•	特点: 不直接生成列表，而是在迭代时才生成对应的值，节省内存。
3.3 bytes 和 bytearray
•	描述: 用于处理二进制数据。bytes 是不可变的，而 bytearray 是可变的。
•	示例: l = b'Hello' (bytes), m = bytearray(b'Hello')
•	特点: 常用于处理文件、网络数据等。
4. 类型转换
•	显式转换: 使用 int()、float()、str() 等函数将一种类型转换为另一种类型。
•	隐式转换: Python 会在表达式中自动转换类型以适应操作，例如 int 和 float 的混合运算。
5. 类型检查
•	type() 函数: 返回对象的类型。
•	isinstance() 函数: 用于判断一个对象是否是某个类型的实例。
6. 类型注解
•	描述: Python 3.5 引入了类型注解，用于明确指定函数参数和返回值的类型，有助于代码的可读性和维护。
•	示例: python def add(x: int, y: int) -> int: return x + y