引言
今天我開始了第一天對Python知識點的深度整理工作，應該是處於一個邊梳理邊學習邊分享的狀態吧。若出現任何錯誤，希望各位博主大大不吝賜教，也歡迎大家踊躍在下方評論，在討論中共同進步。
我發現，在很多的教材上，作者習慣於將字符串呀，元組呀等等概念及用法一股腦地塞給讀者，而往往忽略了各個數據類型之間用法的重疊以及不同之處的區分。這樣帶來的結果往往是：初次接觸編程的讀者在讀完這一章後可能會出現思維上的混亂。什麼概念是兩個數據類型共同享有的，什麼方法這個數據類型能用而那個數據類型不能用往往是令我們這些凡人頭暈目眩的地方。今天，我所做的第一個步驟是參考北科大嵩天教授的一本Python3教材對字符串，元組，列表，集合，字典等組合數據類型進行一個大體框架的梳理，後續更新的博文會對這些概念進行詳細地學習和整理。
組合數據類型是什麼
首先，什麼是組合數據類型？似乎在C語言等其他編程語言的學習過程中我們從未接觸到有關於它的系統概念，那麼通過百度組合數據類型這個關鍵詞我們發現這個概念是和Python這門語言捆綁在一起的，所以我覺得有必要對其進行一個批註。在實際的應用過程中，尤其是當今的大數據時代，我們通常要面對的並不是單一變量，單一數據，而是大批量的數據，若將眼前衆多的數據進行逐一處理顯然不能滿足我們的高效性，那麼將衆多數據羅列起來，用一條或者多條Python語句對其進行批量化處理，必然會大大提高運行效率，簡化我們的開發工作。組合數據類型正是滿足了我們這樣地一個需求，應運而生。回過頭來，不管是字符串，還是元組、列表、集合、字典等等，它們只是類型不同，亦即給我們提供的籮筐不同而已，但是它們的共性是都屬於組合數據類型，都是爲了將數據系統羅列以便於我們進行大批量處理。有人說，這不是和C語言中的數組一樣嗎？我覺得有必要強調的一點是，C語言提供的數組其中存儲的是基本數據類型相同的變量，int類型的數組內部存儲的都是int類型的變量，float類型的數組內部存儲的都是float類型的變量；而Python提供的組合數據類型則更爲方便寬泛，它可以爲多個同類型或不同類型的數據提供單一表示，我覺得這樣的一個不同點是Python令我們眼前一亮也是值得我們去使用的一點。
組合數據類型的分類框架
囉裏吧嗦說完組合數據類型，接下來我想做的是對這麼組合數據類型中的概念進行一個簡單分類：
首先，組合數據類型包括三大類，分別是序列類型、集合類型、映射類型；
我們再進行細分：
序列類型包括字符串，元組，列表；
集合類型包括集合；
映射類型包括字典。
序列類型、集合類型與映射類型
Python對於序列類型、集合類型以及映射類型都提供了大量的可直接調用的方法，詳細的各類方法的使用我會在後續更新的博文中進行解釋，這裏我們簡單地對三者留下一些印象。值得一提的是，這三者在我們的高中數學中都有對應的數學模型，大家可以在腦海中進行一一對應。
序列類型：序列對應於數學中的數列，它是一串有序的元素向量，當我們想要鎖定數列中的某一個數值時，通過下標索引便可以準確地找出我們所需要的那個值。 序列類型相比於集合類型在實際應用中使用頻率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元組都可以進行的操作，諸如索引、分片、序列相加、乘法、成員資格、長度、最小值、最大值等方法後面都會進行舉例說明。 集合類型：集合類型中的元素存在無序性，無法通過下標索引鎖定集合類型中的每一個數值，且相同元素在集合中唯一存在。非常值得我們注目的一點是：集合中的元素類型只能是固定的數據類型，即其中不能存在可變數據類型。固定數據類型諸如整數、浮點數、字符串、元組等可以作爲集合中的存儲元素；而由於列表、字典以及集合類型的可變性，它們不可作爲集合中的數據元素。集合類型與其他類型的最大的不同之處在於它不包含重複元素，因此，當面對一維數據進行去重或進行數據重複處理時，一般通過集合去完成。 映射類型：在數學中，我們由映射這個概念引出數學函數，即變量x通過一定的表達式可以得到它所對應的y。映射類型的典型代表是字典，我們知道，當我們使用字典時，只需要查字典前面的關鍵詞即可找到該關鍵詞對應的內容，Python中的字典正是運用了這樣一個道理。因此映射類型是鍵值對的集合，也存在無序性，通過鍵我們可以找出該鍵對應的值，換一個角度來講，鍵代表着一個屬性，值則代表着這個屬性代表的內容。
後續：有關序列，集合以及映射的方法，字符串、元組、列表、集合、字典也會在後續的博文中逐一細細介紹。 總結一下第一天的寫博文感受：寫博文是一件很累、很耗時間但是挺有自豪感的事情，寫一篇有內容的博文需要自己先對想要學習、介紹的內容在腦子裏先有一個簡單的思路輪廓，然後再組織好語言將其一點一滴地組合起來。期間也會遇到自己模糊不清的概念通過查詢大量他人的資料把它們弄懂。我希望每天都有條件可以給自己騰出這樣一點時間進行自我充電和分享。凡事貴在堅持，不被生活的浪潮沖垮內心的追求吧還是，希望和各位同仁們共勉！