Python数字、字符串、列表三类基础类型需理解行为边界与转换惯性：数字优先用float()再转int()或round()，精度计算用Decimal("str")；字符串拼接用f-string或format()，切片注意split/rsplit差异；列表推导式聚焦单一目的，去重用dict.fromkeys()，展平用嵌套推导式；混合操作时注意格式化与安全转换。
Python里数字、字符串、列表这三类基础数据类型，用对了能少写一半代码，出错率也低。关键不是记语法，而是理解它们的“行为边界”和“转换惯性”。
数字：别在int和float之间硬转，先看来源
从用户输入、文件读取或API返回的数字，大概率是字符串。直接int("3.14")会报错，但float("3.14")可以。需要整数？先转float再用int()截断，或用
round()四舍五入——注意int()不四舍五入，只去小数部分。
- 处理可能带空格或单位的数字字符串（如" 42kg "），先strip()再用re.findall(r'[\d.]+', s)提取数字部分
- 做精确计算（比如金额），避开float，改用decimal.Decimal，初始化时传字符串：Decimal("19.99")
- 判断一个值是否为数字类型，用isinstance(x, (int, float, Decimal))，别用type(x) == int——因为子类可能失效
字符串：切片和format比+拼接更稳，split/rsplit要分清场景
字符串不可变，每次+都生成新对象。简单拼接用f-string（Python 3.6+），含逻辑或复用变量时用str.format()。路径、SQL语句这类结构化文本，优先用pathlib.Path或sqlalchemy.text()，别手拼。
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split()默认按空白切，且合并连续空白；split(' ')才严格按单个空格——处理制表符或多余空格时容易踩坑
- 想从右往左切（比如取文件扩展名），用rsplit('.', 1)，第二个参数限制切1次，避免a.b.c.txt被切成三段
- 检查字符串是否全数字，用s.isdigit()，但它不认负号和小数点；需要更准的判断，用s.replace('.','').replace('-','').isdigit()或正则
列表：推导式不是炫技，是让逻辑一目了然
列表推导式本质是for循环的压缩写法，但可读性取决于“是否聚焦单一目的”。别在一个推导式里又过滤又转换还调函数——拆成两步更清晰。
- 需要同时获取索引和值？用enumerate(my_list)，别写for i in range(len(my_list)):
- 去重且保持顺序：用list(dict.fromkeys(my_list))，比set()快，也不依赖第三方库
- 二维列表展平（如[[1,2],[3,4]]→[1,2,3,4]）：用[item for row in matrix for item in row]，不是[item for item in row for row in matrix]——顺序错了结果就乱
三者混合：字符串和列表互转要留心分隔符，数字进字符串别忘格式化
数字转字符串，别只记得str(3.1415)。需要补零、对齐、千分位，直接用f"{n:05d}"或f"{n:,}"。字符串转列表，list("abc")得['a','b','c']，但"a,b,c".split(",")才是你想要的分割。
- 把数字列表转为逗号字符串：", ".join(map(str, [1, 2, 3]))，map()比推导式稍快，尤其大数据量
- 从字符串解析多行数字：[int(line) for line in data.strip().splitlines() if line.strip()]，自动跳过空行和纯空白行
- JSON里常见["1","2","3"]这种字符串数字列表，转成真数字用[int(x) for x in str_list]，但加try/except兜底非法值
round()四舍五入——注意int()不四舍五入，只去小数部分。