数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。白话讲就是给不同的对象进行分类。
数据类型包括原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数据类型、参考类型以及函数类型等等。
以上都是广义概念的数据类型。在Python的世界，数据类型分两种，内置的和自定义的。
内置的包括数字、字符串、布尔、列表、元组、字典、Bytes、集合这些常用的以及一些不太常用的数据类型。而自定义的，一般以类的形式，根据需要组合以上内置类型成为独特的数据类型。
那么，有同学想过为什么编程语言要设置不同的数据类型吗？
原因之一，更好的分配管理内存,节省不必要的开支。如果没有数据类型的区别，那么所有的对象都必须按体积最大的对象所必须大小的房子分配空间，也就是内存空间，这样的浪费太严重了。有了数据类型，计算机就可以根据类型预定义的空间需求分配大小，合理开支。内存节省精简了，还能提高读取速度和运行效率。
原因之二，方便统一管理，提供同样的API。这样，我们可以为同一数据类型，提供同样的操作，限制其它不允许的行为。也易于查找错误，定位问题。
原因之三，区分数据类型，更贴切人类对自然事物的分类管理习惯。我们人类对事物都进行了各种分类，植物是植物、动物是动物，书是书，笔是笔。分类了之后，我们很自然的知道书可以读，笔可以写。数据类型也一样，让我们对抽象的数据有了可分辨的行为和自然的记忆。
数据类型是Python语言非常重要的部分（哪部分不重要？），尤其是不同数据类型所支持的原生操作，更是重中之重，需要熟练的背在脑海里。很多时候，写大型项目时，不需要你多复杂的技巧，只需要用这些数据操作方法就可以。
打卡
分析得很透彻
都重要，又乐了