Conversión de tipos y conversión de tipos en Python explicados con ejemplos

Python tiene muchos tipos de datos y, como programador, debe saber cómo convertir un tipo de datos de Python en otro. Python tiene muchas funciones integradas para esta tarea. Y en esta guía simple, los revisaremos para ayudarlo a comprender mejor las conversiones de tipo.

Una vez que haya terminado con esta guía, sabrá cómo convertir cadenas en números enteros y viceversa. Así que sin más preámbulos, comencemos.

Tipos de datos en Python

Antes de comenzar nuestra discusión sobre la conversión de tipos en Python, echemos un breve vistazo a todos los tipos de datos presentes en este lenguaje:

enteros

Los valores enteros pueden ser tan largos como desee. Al igual que en matemáticas, los números enteros en Python también son dígitos. Pero no puedes tener números enteros indefinidamente largos a menos que tengas una supercomputadora. Python trata cualquier número sin prefijo como un número entero. Estos números también incluyen dígitos decimales.

Números de punto flotante

Los flotantes en Python son números que se escriben con un punto decimal para separar los dígitos fraccionarios y el entero. Algunos ejemplos de números de punto flotante son 4.3, 9.18, etc. También puede agregar 'e' para la notación científica en Python.

Números complejos

Los números complejos en Python siguen este formato: (la parte real + la parte imaginaria). Algunos ejemplos de números complejos son (3+2i), (8-2x), etc.

Instrumentos de cuerda

Las cadenas pueden ser cualquier conjunto particular de caracteres en Python. Se les conoce como str. Puedes escribirlos usando comillas. Puede usar comillas simples y comillas dobles para escribir cadenas en Python. Las cadenas pueden ser cualquier carácter colocado entre comillas, como '91', "hola", etc.

Al igual que los números enteros, no hay límite para la longitud de los caracteres en las cadenas. Las cadenas son de varios tipos, como cadenas entre comillas triples, cadenas sin procesar y muchas otras. Sin embargo, si empezáramos a discutir las cadenas y sus tipos, este artículo sería demasiado extenso.

Tipo de datos booleanos

El último tipo de datos que nos queda por discutir es el tipo de datos booleano. Los datos booleanos pueden tener uno de dos valores, que son verdadero y falso. Los valores booleanos son bastante esenciales en Python por muchas razones. Puede utilizar valores booleanos para determinar la veracidad de objetos y valores.

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A medida que aprenda más sobre los operadores lógicos en Python, tendrá que lidiar con objetos y valores booleanos.

Así que estos eran todos los tipos de datos presentes en Python. Obtenga más información sobre los tipos de datos en Python. Además de estos tipos de datos, Python también tiene muchas funciones integradas que lo ayudan a realizar una variedad de tareas. También necesitaremos usar algunas funciones integradas para implementar la conversión de tipo. Consulte nuestros programas de ciencia de datos para conocer varios tipos de conversiones.

Ahora que hemos discutido los tipos de datos, podemos pasar a la conversión de tipos.

Diferentes tipos de conversiones de tipos en Python

Hay dos tipos de conversiones de tipo en Python. Ellos son los siguientes:

Implícito

En este caso, Python convierte un tipo de datos en otro tipo automáticamente. Usted, el usuario, no tiene que involucrarse en este proceso. Aquí hay un ejemplo de conversión implícita de entero a flotante en Python:

num_int = 18

num_flo = 1.8

num_nuevo = num_int + num_flo

imprimir ("tipo de datos de num_int:", tipo (num_int))

imprimir ("tipo de datos de num_flo:", tipo (num_flo))

print(“Valor de num_nuevo:”,num_nuevo)

imprimir ("tipo de datos de num_new:", tipo (num_new))

La salida del código anterior sería la siguiente:

tipo de datos de num_int: <clase 'int'>

tipo de datos de num_flo: <clase 'float'>

Valor de num_nuevo: 19.8

tipo de datos de num_new: <clase 'flotante'>

Como puede ver, solo tuvimos que agregar num_flo y num_int junto con num_new para obtener el resultado deseado. Convertimos el entero 18 en un flotante 19.8 a través de unas pocas líneas de código. Lo más importante a tener en cuenta aquí es que Python convirtió el número entero en flotante automáticamente.

Explícito

En el caso de conversión de tipo explícita, usamos funciones para propósitos de conversión. ¿Recuerdas las funciones integradas que mencionamos antes? Serán útiles en esta sección. Otro nombre para las conversiones de tipo explícitas es encasillamiento. Tiene este nombre porque usted, el usuario, convierte el tipo de datos del objeto en cuestión.

Hay algunas funciones de conversión de tipos con las que debe estar familiarizado para realizar el encasillado en Python. Int(a,base) es una función popular ya que puede convertir cualquier tipo de datos en un número entero. float() puede convertir cualquier tipo de datos en un número de coma flotante. oct() convierte números enteros en cadenas octales y hex() convierte números enteros en cadenas hexadecimales.

Aquí hay un ejemplo de conversión de tipos usando oct():

c = oct(80)

imprimir ("Salida: ", final ="")

imprimir (c)

Y la salida sería:

Salida: 0o120

Cuando trabaje con estas funciones, recuerde que la sintaxis para dicha conversión debe ser:

(tipo_de_datos_deseado)(expresión)

Hay muchos tipos de conversiones de tipo que puede realizar en Python. Sin embargo, hay dos tipos de ellos, en los que realizará más. Convertir cadenas en números enteros y viceversa puede ser un excelente punto de partida. Entonces, analicemos cada una de esas conversiones de tipo por separado para comprender mejor este tema:

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Convertir cadena a int Python

Puede convertir una cadena a int Python a través de la función int(). Te da un entero decimal con solo un clic. Asume que la expresión que ingresó es un entero decimal, pero si no lo es, devolverá un ValueError. Y no queremos eso. Puede mencionar el sistema numérico que necesita dando al valor una base para evitar este problema.

Entonces, si está convirtiendo una cadena a int en Python, puede hacer esto:

int(“5”)

O bien, puede agregar una base para diferentes tipos de cadenas:

int(“5”, base=10)

Ahora analicemos el reverso de esta conversión, es decir, cuando necesita convertir un número entero en una cadena.

Convirtiendo int a String Python

Puede usar la función str() para convertir números enteros en cadenas. Solo sigue la sintaxis que mencionamos antes:

cadena(5)

Las cadenas pueden convertir números enteros en expresiones decimales si usa un literal binario. Sin embargo, al igual que con la función int, si lo requiere, puede agregar más información para diferentes conversiones. Puede obtener resultados octales, binarios e incluso hexadecimales con esta función.

Después de un poco de práctica, también puede realizar tareas más complejas con la conversión de tipos. Aquí hay un ejemplo de cómo agregar una cadena con un número entero mediante el encasillado:

núm_int = 256

num_cadena = “64”

print(“Tipo de datos de num_int:”,tipo(num_int))

print(“Tipo de datos de num_str antes de Type Casting:”,type(num_str))

num_str = int(num_str)

print(“Tipo de datos de num_str después de Type Casting:”,type(num_str))

num_sum = num_int + num_str

print(“Suma de num_int y num_str:”,num_sum)

print(“Tipo de datos de la suma:”,type(num_sum))

La salida del código anterior sería esta:

Tipo de datos de num_int: <clase 'int'>

Tipo de datos de num_str antes de Type Casting: <class 'str'>

Tipo de datos de num_str después de Type Casting: <clase 'int'>

Suma de num_int y num_str: 320

Tipo de datos de la suma: <clase 'int'>

Como puedes ver, es muy divertido. Siéntase libre de experimentar con conversiones de tipo y ampliar su base de conocimientos.

Conclusión

Esperamos que hayas aprendido mucho de este artículo. Realizar conversiones de tipo es una de las muchas cosas que puede hacer con las funciones de Python.

Si está leyendo este artículo, lo más probable es que tenga la ambición de convertirse en un desarrollador de Python. Si está interesado en aprender Python y quiere ensuciarse las manos con varias herramientas y bibliotecas, consulte el Diploma PG en ciencia de datos de IIIT-B.