python数据类型之间的区别是什么?

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学习任何编程语言，数据类型都是不可缺少的入门知识，在python中也是如此。python的数据类型有字符串、整型、列表、元组、字典、布尔型等多种，那么你知道python数据类型之间的区别是什么吗?本篇文章为大家详细的讲解一下。

set集合和dict字典的区别

set没有对应的value值，两者都是可变类型，即不可哈希;两者的内部元素是不可变类型，即可哈希，都无索引，不可进行切片和根据索引进行的操作。

set集合和list列表的区别

相同点

都是可变类型

不同点

set集合是无序且元素唯一

set集合取得元素只能for循环，否则因为是无序的，无索引

list列表是有序且元素不唯一，可以根据索引进行切片

list列表是分离式结构的动态顺序表

set集合主要用于测试数据和数据的交、并、差等此类型的和去重操作

set集合本质区别和dict字典相同

list列表和dict字典的区别

相同点

可变类型、可迭代

不同点

dict字典的key必须是不可变对象

dict字典需要的存储空间大于list列表

查询效率字典远高于列表

tuple元组和list列表的区别

不同点

tuple对象创建后就不可变

创建对象的方式：list = “元素”] tuple=(“元素”,)

相同点

可迭代

tuple元组、字符串、数字

不可变类型，可哈希;不可以进行更改元素

元组可以包含可变类型

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大数据技术专业就业前景

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计，普通高校此次新增了2072个本科专业，其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。

新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。

而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。

大数据技术专业就业方向

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。