【Python】Python系列教程-- Python3 数据类型转换（六）

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-10-12 08:56 80阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  前言
 *   *  隐式类型转换
     *  显式类型转换

## 前言 ##

往期回顾：

*  [Python系列教程–Python3介绍（一）][Python_Python3]
 *  [Python系列教程–Python3 环境搭建（二）][Python_Python3 1]
 *  [Python系列教程–Python3 VScode（三）][Python_Python3 VScode]
 *  [Python系列教程–Python3 基础语法（四）][Python_Python3 2]
 *  [Python系列教程–Python3 基本数据类型（五）][Python_Python3 3]

有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。

Python 数据类型转换可以分为两种：

*  隐式类型转换 - 自动完成
 *  显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换

### 隐式类型转换 ###

在隐式类型转换中，Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型，不需要我们去干预。

以下实例中，我们对两种不同类型的数据进行运算，较低数据类型（整数）就会转换为较高数据类型（浮点数）以避免数据丢失。

实例

num_int = 123
    num_flo = 1.23
    
    num_new = num_int + num_flo
    
    print("datatype of num_int:",type(num_int))
    print("datatype of num_flo:",type(num_flo))
    
    print("Value of num_new:",num_new)
    print("datatype of num_new:",type(num_new))

以上实例输出结果为：

num_int 数据类型为: <class 'int'>
    num_flo 数据类型为: <class 'float'>
    num_new: 值为: 124.23
    num_new 数据类型为: <class 'float'>

代码解析：

*  实例中我们对两个不同数据类型的变量 num\_int 和 num\_flo 进行相加运算，并存储在变量 num\_new 中。
 *  然后查看三个变量的数据类型。
 *  在输出结果中，我们看到 num\_int 是 整型（integer） ， num\_flo 是 浮点型（float）。
 *  同样，新的变量 num\_new 是 浮点型（float），这是因为 Python 会将较小的数据类型转换为较大的数据类型，以避免数据丢失。

我们再看一个实例，整型数据与字符串类型的数据进行相加：

实例

num_int = 123
    num_str = "456"
    
    print("Data type of num_int:",type(num_int))
    print("Data type of num_str:",type(num_str))
    
    print(num_int+num_str)

以上实例输出结果为：

num_int 数据类型为: <class 'int'>
    num_str 数据类型为: <class 'str'>
    Traceback (most recent call last):
      File "/runoob-test/test.py", line 7, in <module>
        print(num_int+num_str)
    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

从输出中可以看出，整型和字符串类型运算结果会报错，输出 TypeError。 Python 在这种情况下无法使用隐式转换。

但是，Python 为这些类型的情况提供了一种解决方案，称为显式转换。

### 显式类型转换 ###

在显式类型转换中，用户将对象的数据类型转换为所需的数据类型。 我们使用 int()、float()、str() 等预定义函数来执行显式类型转换。

int() 强制转换为整型：

实例
    x = int(1)   # x 输出结果为 1
    y = int(2.8) # y 输出结果为 2
    z = int("3") # z 输出结果为 3
    float() 强制转换为浮点型：

实例

x = float(1)     # x 输出结果为 1.0
    y = float(2.8)   # y 输出结果为 2.8
    z = float("3")   # z 输出结果为 3.0
    w = float("4.2") # w 输出结果为 4.2

str() 强制转换为字符串类型：

实例

x = str("s1") # x 输出结果为 's1'
    y = str(2)    # y 输出结果为 '2'
    z = str(3.0)  # z 输出结果为 '3.0'

整型和字符串类型进行运算，就可以用强制类型转换来完成：

实例

num_int = 123
    num_str = "456"
    
    print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
    print("类型转换前，num_str 数据类型为:",type(num_str))
    
    num_str = int(num_str)    # 强制转换为整型
    print("类型转换后，num_str 数据类型为:",type(num_str))
    
    num_sum = num_int + num_str
    
    print("num_int 与 num_str 相加结果为:",num_sum)
    print("sum 数据类型为:",type(num_sum))
    以上实例输出结果为：
    
    num_int 数据类型为: <class 'int'>
    类型转换前，num_str 数据类型为: <class 'str'>
    类型转换后，num_str 数据类型为: <class 'int'>
    num_int 与 num_str 相加结果为: 579
    sum 数据类型为: <class 'int'>

以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>int(x [,base])</td> 
   <td>将x转换为一个整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>float(x)</td> 
   <td>将x转换到一个浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>complex(real [,imag])</td> 
   <td>创建一个复数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>str(x)</td> 
   <td>将对象 x 转换为字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>repr(x)</td> 
   <td>将对象 x 转换为表达式字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>eval(str)</td> 
   <td>用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tuple(s)</td> 
   <td>将序列 s 转换为一个元组</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>list(s)</td> 
   <td>将序列 s 转换为一个列表</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>set(s)</td> 
   <td>转换为可变集合</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>dict(d)</td> 
   <td>创建一个字典。d 必须是一个 (key, value)元组序列。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>frozenset(s)</td> 
   <td>转换为不可变集合</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>chr(x)</td> 
   <td>将一个整数转换为一个字符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ord(x)</td> 
   <td>将一个字符转换为它的整数值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hex(x)</td> 
   <td>将一个整数转换为一个十六进制字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>oct(x)</td> 
   <td>将一个整数转换为一个八进制字符串</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[Python_Python3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980776
[Python_Python3 1]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980858
[Python_Python3 VScode]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980893
[Python_Python3 2]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130981255
[Python_Python3 3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130999519