Преобразование типов и приведение типов в Python с примерами

Опубликовано: 2020-02-19

Python имеет много типов данных, и как программист вы должны знать, как преобразовать один тип данных Python в другой. Python имеет множество встроенных функций для этой задачи. И в этом простом руководстве мы рассмотрим их, чтобы помочь вам лучше понять преобразования типов.

Изучив это руководство, вы узнаете, как преобразовывать строки в целые числа и наоборот. Итак, без лишних слов, приступим.

Оглавление

Типы данных в Python

Прежде чем мы начнем обсуждение преобразования типов в Python, давайте кратко рассмотрим все типы данных, присутствующие в этом языке:

Целые числа

Целочисленные значения могут быть сколь угодно длинными. Как и в математике, целые числа в Python тоже являются цифрами. Но у вас не может быть бесконечно длинных целых чисел, если у вас нет суперкомпьютера. Python рассматривает любое число без префикса как целое число. Эти числа также включают десятичные цифры.

Числа с плавающей запятой

Плавающие числа в Python — это числа, которые записываются с десятичной точкой для разделения дробных цифр и целых чисел. Некоторые примеры чисел с плавающей запятой: 4.3, 9.18 и т. д. Вы также можете добавить «e» для экспоненциального представления в Python.

Сложные числа

Комплексные числа в Python имеют следующий формат: (действительная часть + мнимая часть). Некоторые примеры комплексных чисел: (3+2i), (8-2x) и т. д.

Струны

Строки могут быть любым набором символов в Python. Их называют ул. Вы можете написать их, используя кавычки. Вы можете использовать как одинарные, так и двойные кавычки для записи строк в Python. Строки могут быть любыми символами, заключенными в кавычки, например, «91», «привет» и т. д.

Как и в случае с целыми числами, в строках нет ограничений на длину символов. Строки бывают разных типов, например строки в тройных кавычках, необработанные строки и многие другие. Однако, если мы начнем обсуждать строки и их виды, эта статья будет слишком длинной.

Логический тип данных

Последний тип данных, который нам осталось обсудить, — это логический тип данных. Логические данные могут иметь одно из двух значений: true и false. Логические значения очень важны в Python по многим причинам. Вы можете использовать логические значения для определения истинности объектов и значений.

Читайте: Заработная плата разработчиков Python в Индии в 2020 году

Когда вы узнаете больше о логических операторах в Python, вам придется иметь дело с булевыми объектами и значениями.

Таким образом, это были все типы данных, присутствующие в Python. Узнайте больше о типах данных в Python. Помимо этих типов данных, Python также имеет множество встроенных функций, которые помогают ему выполнять различные задачи. Нам также потребуется использовать несколько встроенных функций для реализации преобразования типов. Ознакомьтесь с нашими программами по обработке и анализу данных, чтобы узнать о различных типах конверсий.

Теперь, когда мы обсудили типы данных, мы можем перейти к преобразованию типов.

Различные виды преобразования типов в Python

В Python есть два типа преобразования типов. Они следующие:

Скрытый

В этом случае Python автоматически преобразует тип данных в другой тип. Вы, пользователь, не обязаны участвовать в этом процессе. Вот пример неявного преобразования целого числа в число с плавающей запятой в Python:

число_целое = 18

num_flo = 1,8

num_new = num_int + num_flo

print("тип данных num_int:",type(num_int))

print("тип данных num_flo:",type(num_flo))

print("Значение num_new:",num_new)

print("тип данных num_new:",type(num_new))

Вывод приведенного выше кода будет следующим:

тип данных num_int: <класс 'int'>

тип данных num_flo: <класс 'float'>

Значение num_new: 19,8

тип данных num_new: <class 'float'>

Как видите, нам нужно было только добавить num_flo и num_int вместе с num_new, чтобы получить желаемый результат. Мы преобразовали целое число 18 в число с плавающей запятой 19,8 с помощью нескольких строк кода. Здесь важно отметить, что Python автоматически превращал целое число в число с плавающей запятой.

Явный

В случае явного преобразования типов мы используем функции для преобразования. Помните встроенные функции, о которых мы упоминали ранее? Они пригодятся в этом разделе. Другое название явных преобразований типов — приведение типов. Он имеет такое имя, потому что вы, пользователь, приводите тип данных соответствующего объекта.

Есть некоторые функции преобразования типов, с которыми вы должны быть знакомы, чтобы выполнять приведение типов в Python. Int(a,base) — популярная функция, поскольку она может преобразовать любой тип данных в целое число. float() может превратить любой тип данных в число с плавающей запятой. oct() преобразует целые числа в восьмеричные строки, а hex() преобразует целые числа в шестнадцатеричные строки.

Вот пример преобразования типов с помощью oct():

с = окт (80)

печать («Вывод: «, end =»»)

печать (с)

И вывод будет:

Выход: 0o120

При работе с этими функциями помните, что синтаксис для такого преобразования должен быть:

(требуемый_тип_данных)(выражение)

В Python можно выполнять множество преобразований типов. Тем не менее, есть два их вида, которые вы будете выполнять чаще всего. Преобразование строк в целые числа и наоборот может стать отличной отправной точкой. Итак, давайте обсудим каждое из этих преобразований типов отдельно, чтобы лучше понять эту тему:

Читайте: Идеи и темы проекта Python Developer

Преобразование строки в int Python

Вы можете преобразовать строку в int Python с помощью функции int(). Это дает вам десятичное целое число одним щелчком мыши. Он предполагает, что введенное вами выражение является десятичным целым числом, но если это не так, он вернет ValueError. А мы этого не хотим. Вы можете указать требуемую систему счисления, задав значение базы, чтобы избежать этой проблемы.

Итак, если вы конвертируете строку в int в Python, вы можете сделать это:

интервал ("5")

Или вы можете добавить базу для разных типов строк:

интервал («5», основание = 10)

Теперь давайте обсудим обратное этому преобразованию, т.е. когда вам нужно преобразовать целое число в строку.

Преобразование в String Python

Вы можете использовать функцию str() для преобразования целых чисел в строки. Просто следуйте синтаксису, который мы упоминали ранее:

ул(5)

Строки могут преобразовывать целые числа в десятичные выражения, если вы используете двоичный литерал. Однако, как и в случае с функцией int, при необходимости вы можете добавить дополнительную информацию для различных преобразований. С помощью этой функции вы можете получить восьмеричные, двоичные и даже шестнадцатеричные результаты.

После небольшой практики вы сможете выполнять и более сложные задачи с преобразованием типов. Вот пример добавления строки с целым числом посредством приведения типов:

число_целое = 256

num_str = «64»

print("Тип данных num_int:", type(num_int))

print("Тип данных num_str до приведения типов:", type(num_str))

num_str = целое (num_str)

print("Тип данных num_str после приведения типов:", type(num_str))

num_sum = num_int + num_str

print("Сумма num_int и num_str:",num_sum)

print("Тип суммы:",type(num_sum))

Вывод приведенного выше кода будет таким:

Тип данных num_int: <класс 'int'>

Тип данных num_str до приведения типов: <class 'str'>

Тип данных num_str после приведения типов: <class 'int'>

Сумма num_int и num_str: 320

Тип данных суммы: <class 'int'>

Как видите, это очень весело. Не стесняйтесь экспериментировать с преобразованиями типов и расширяйте свою базу знаний.

Заключение

Мы надеемся, что вы многому научились из этой статьи. Выполнение преобразований типов — одна из многих вещей, которые вы можете делать с функциями Python.

Если вы читаете эту статью, скорее всего, у вас есть амбиции стать разработчиком Python. Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B PG по науке о данных.

Чем в программировании явные преобразования отличаются от неявных преобразований?

Неявное преобразование типа — это преобразование типа, которое определяется пользователем и заставляет выражение иметь определенный тип. Когда в выражении объединяются несколько типов данных, компилятор выполняет неявное преобразование типов. Явное преобразование, также известное как приведение, — это когда мы явно преобразуем один тип данных в другой, выполняя соответствующую функцию для типа данных, в который мы хотим преобразовать. Без помощи программиста выполняется неявное преобразование типов.

Чем приведение типов отличается от преобразования типов?

Целевой тип данных должен быть меньше исходного типа данных при преобразовании одного типа данных в другой. Однако при преобразовании одного типа данных в другой исходные данные должны быть меньше конечного типа данных. Программист должен вручную привести тип данных одного типа к другому типу. Преобразование одного типа данных в другой не требует вмешательства программиста, поскольку компилятор автоматически компилирует его во время выполнения программы. Существует вероятность того, что данные или информация будут потеряны во время приведения типов. При преобразовании небольшого типа данных в большой тип данные вряд ли будут потеряны.

Что эффективнее в Python — кортежи или списки?

Кортеж — это набор объектов Python, разделенных запятыми, и из-за его статической природы кортеж работает быстрее, чем список. Кортежи также более эффективны с точки зрения памяти, чем списки. Когда дело доходит до эффективности времени, кортежи имеют незначительное преимущество перед списками, особенно когда речь идет о поиске значения. Если у вас есть данные, которые не должны быть изменены в первую очередь, тип данных кортежа должен быть предпочтительнее, чем список. Мы можем создать список кортежей, что означает, что члены кортежа могут быть заключены в список и, следовательно, следовать тем же характеристикам, что и список Python. Поскольку кортежи Python занимают меньше места, создание списка кортежей более практично.