这篇笔记我们介绍Python中的变量概念和基本数据类型。
高级编程语言中，变量是指向一个存储数据的内存区域的标识，Python中我们可以用如下方式定义变量。
i = 1
size = 3.14
name = 'apple'
Python的变量类型是自动推导的，我们无需指明，不过我们也可以主动使用类型标记来增强代码的可读性。
类型标记是Python3.6引入的新特性。类型标记用于帮助静态类型检查器提前发现代码中可能的错误，它在解释器运行阶段不起作用。如果变量使用了类型标记，那么这个变量就只能绑定标记规定的类型。
i: int = 1
size: float = 3.14
name: str = 'apple'
类型标记也可以制定多种数据类型，下面例子中size可以是浮点数或None。
size: float | None = None
注意：类型标记不是必须的，Python解释器也不会因为类型标记错误而拒绝执行代码！实际开发中，对于简单的可一眼看出类型的变量声明我们可以不加类型标记，但函数签名等关键位置则强烈推荐添加类型标记！
大多数编程语言都有常量（不可改变的量）概念，但Python中没有真正的“常量”，但我们可以用Upper Snake Case命名约定某个标识是常量。
MAX_POOL_SIZE = 3
PI = 3.14
掌握一门编程语言最重要的是先了解它的数据类型，这样我们才能定义变量并用这门语言进行运算，下面介绍Python的数据类型。
Python的整数类型类似C中的int类型，可以直接用1、100等字面量表示。对于十六进制字面量可以用0x前缀表示，二进制则可以使用0b，八进制则使用0o。
a: int = 1
b: int = 0xff
c: int = 0b1010
d: int = 0o123
Python默认支持大数运算，也就是说Python的整数没有范围，当整数值超过C能表示的最大int时，会自动使用大数运算的算法，浮点数也是如此。
Python支持双精度浮点数（即64位浮点数），支持约15-17位十进制小数位。Python语言中没有单精度浮点数的概念，现代CPU计算单精度浮点数和双精度浮点数的速度没有区别，且双精度浮点数精度更高，一般来说我们都是使用双精度浮点数，Python也仅提供了这一种浮点类型。
a: float = 3.14
不过要注意的是虽然Python语言本体仅支持双精度浮点数，但一些科学计算库支持更多的自定义数据类型，例如底层由C实现的Numpy就支持半精度浮点数float16、单精度浮点数float32、双精度浮点数float64、扩展精度浮点数float128、bfloat16等，这些库底层可能使用SIMD指令集甚至GPU等专用硬件，因此并不能一概而论。
另外要注意的是，和大部分其他编程语言一样，使用浮点数要注意精度丢失问题，例如计算0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3得到的结果可能是5.551115123125783e-17，这是因为内存中浮点数是以二进制形式存储数据的，对于某些浮点数存储时就不会是我们定义的精确值。如果用这种结果进行if相等判断结果可能就错了。
布尔值有两个，分别是True和False，布尔值只能用布尔运算符and、or和not。
result: bool = True
None表示空值，类似于其他语言的null，Python中None也是一种类型。判断一个变量是否是空值需要使用is运算符，例如if foo is None。
size: float | None = None