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Python基础之数据类型相关知识总结

作者:程序猿中的BUG

众所周知,在Python中,常用的数据类型有三种,分别是字符串、整数和浮点数.在Python基础学习的过程中,数据类型是初学者常常容易混淆的一个基础知识点,本文为大家详细总结了三种数据类型的概念、数据类型的查询以及更为复杂的数据转化,需要的朋友可以参考下

1、字符串

(1)概念

字符串英文名string,简称str。 字符串就是由一个个字符连接起来的组合, 你平时所见的字母、数字、汉字、符号都是字符。

字符串可以用来表示词、语句、甚至是数学公式。简单概括一下,所有单引号、双引号、三引号中的内容就是字符串,无论引号里面内容是中文、英文、法文、数字、符号、甚至是火星文。

代码演示1:

name='小明'

代码演示2:

print("hello")

在上面的代码中,小明和hello都属于字符串类型。

(2)字符串拼接

字符串拼接的方法简单的很,就是利用字符串拼接符号+,将需要拼接的变量连接在一起。需要注意的是,只有字符串与字符串才能拼接。

比如:

Python数据类型

2、整数

整数英文为integer, 简称int。整数是正整数、零和负整数的统称。说白了,就是没有小数点的数字。而且不带引号,直接用print()函数打印。

代码演示:

Python数据类型

注意:整数中不能出现其他文字、字母、符号!

3、浮点数

(1)概念

浮点数,英文称为float。在Python中,将带有小数点的纯数字定义为浮点数。浮点数是我们从常见的数据类型之一。

简单来讲,浮点数就是比整数多了一个小数点。比如3.1415926、95.27、999.00等等。

(2)特点

浮点数虽说比整数多一个小数点,但是它存在一个bug。因为浮点数的特点,导致它在计算机内运算时,结果不是那么精确,会有四舍五入的差。

举个例子:

Python数据类型

为什么打印出来的不是0.46,而是一个比0.46小的数字呢? 这是因为Python计算浮点数时,会把0.35与0.11转换成二进制数。二进制数由0和1表示,逢2进1。

(3)二进制转换

0.35(十进制) = 0.010110011001100110011001100110011001100110011001100111(二进制)

0.11(十进制)= 0.00011100001010001111010111000010100011110101110000101001(二进制)

在这个十进制转换二进制过程中,产生了误差,这样就造成了我们与结果的误差。然后,这两个二进制数字相加后,在将得到的二进制结果转换成十进制小数。

4、数据类型的查询—type()函数

只需要把查询的内容放进括号里就可以使用type()函数了。但是对于Python而言,你只是下了一个查询类型的命令,type()函数已经执行结束,所以想要在终端显示查询结果,你还需要补全代码,将type()函数查询结果 放进print() 中,例print(type(name))。

比如:

Python数据类型

5、数据转化

(1)Str()函数

Str()函数不管你之前属于啥类型,只要到了它的括号里,就把任何数据都转成字符串类型。另外也可以不用Str()函数,直接用引号完成字符串的转化。

(2)int()函数

但是关于int()函数的使用,只有字符串中的内容是纯数字时,才能够使用int()函数进行强制转换。对于文字、英文、火星文都不能使用int()进行转换;浮点数形式的字符串也是不能使用int()强制转换的,但是浮点数是可以使用int()函数来转换。

int()函数的本质是将数据转换整数,对于浮点数,就是取整处理,也就是只拿走整数部分,不会做四舍五入操作。

(3)float()函数

float()函数的使用和str()、int()的方法一致,也是将需要转换的数据放在括号里。float()函数可以将整数和字符串转换成浮点数类型,但前提是,这个字符串中的内容一定是数字形式。

(4)总结

到现在为止,所有的转换数据类型的方法都讲完了。

下面,我们来总结一下这个三个函数。Str()函数可以把任何文本转化为字符串;

int()函数只能转化不带小数点纯数字的字符串,在转化浮点数的时候会取整抹零;

float()函数只能转化数字形式的字符串,转化整数时会在后面加零。

6、标准数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型:

Python3 的六个标准数据类型中:

关于Python的数据类型基础学习就到这里了,以上这些学习笔记的内容,只是我们开始探究数据的开始,,以后你还会学习更加复杂的代码及命令

到此这篇关于Python基础之数据类型相关知识总结的文章就介绍到这了,更多相关Python数据类型内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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