Python 类型转换
提示
- 类型转换概念:在 Python 中,类型转换指的是将数据从一种类型转换到另一种类型,例如从
int
转换为str
。 - 隐式与显式转换:隐式转换由 Python 自动完成,无需用户干预;显式转换需要用户使用特定函数手动执行,例如
int()
和float()
。 - 数据类型适配:在进行类型转换时,重要的是确保数据类型相容,以避免像
str
和int
相加时出现的错误。
在编程中,类型转换是指将一种类型的数据转换为另一种类型的过程。例如:将 int
类型数据转换为 str
。
Python 中有两种类型的类型转换。
- 隐式转换 - 自动类型转换
- 显式转换 - 手动类型转换
Python 隐式类型转换
在某些情况下,Python 会自动将一种数据类型转换为另一种。这被称为隐式类型转换。
示例 1:将整数转换为浮点数
让我们看一个例子,其中 Python 将较低数据类型(整数)提升为较高数据类型(浮点数),以避免数据丢失。
integer_number = 123
float_number = 1.23
new_number = integer_number + float_number
# 显示新值和结果数据类型
print("值:",new_number)
print("数据类型:",type(new_number))
输出
值: 124.23
数据类型: <class 'float'>
在上面的例子中,我们创建了两个变量:integer_number 和 float_number,分别为 int
和 float
类型。
然后我们将这两个变量相加,并将结果存储在 new_number 中。
可以看到 new_number 的值为 124.23,并且是 float
数据类型。
这是因为 Python 总是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。
注意:
- 如果我们尝试添加
str
和int
,我们会得到TypeError
。例如,'12' + 23
。在这种情况下,Python 无法使用隐式转换。 - Python 为这类情况提供了解决方案,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。
我们使用内置函数,如 int()
、float()
、str()
等来执行显式类型转换。
这种类型的转换也被称为类型铸造,因为用户改变(转换)了对象的数据类型。
示例 2:使用显式转换进行字符串和整数的相加
num_string = '12'
num_integer = 23
print("num_string 在类型铸造前的数据类型:",type(num_string))
# 显式类型转换
num_string = int(num_string)
print("num_string 在类型铸造后的数据类型:",type(num_string))
num_sum = num_integer + num_string
print("和:",num_sum)
print("num_sum 的数据类型:",type(num_sum))
输出
num_string 在类型铸造前的数据类型: <class 'str'>
num_string 在类型铸造后的数据类型: <class 'int'>
和: 35
num_sum 的数据类型: <class 'int'>
在上面的例子中,我们创建了两个变量:num_string 和 num_integer,分别为 str
和 int
类型值。注意代码,
num_string = int(num_string)
在这里,我们使用了 int()
来执行 num_string 到整数类型的显式类型转换。
在将 num_string 转换为整数值之后,Python 能够将这两个变量相加。
最后,我们得到了 num_sum 的值,即 35,数据类型为 int
。
需要记住的关键点
- 类型转换是将对象从一种数据类型转换为另一种数据类型的过程。
- 隐式类型转换是由 Python 解释器自动执行的。
- Python 在隐式类型转换中避免了数据丢失。
- 显式类型转换也称为类型铸造,对象的数据类型由用户使用预定义的函数转换。
- 在类型铸造中,可能会发生数据丢失,因为我们强制将对象转换为特定的数据类型。