Python基础知识 -【Python数据类型转换】

Python数据类型转换

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，你只需要将数据类型作为函数名即可，在下一章节 Python3 数据类型转换 会具体介绍。

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。

Python int() 函数

描述

int() 函数用于将一个字符串或数字转换为整型。
语法

以下是 int() 方法的语法:

1. class int(x, base=10)

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参数

    x -- 字符串或数字。
    base -- 进制数，默认十进制。

返回值

返回整型数据。

实例

以下展示了使用 int() 方法的实例：

1. >>>int()               # 不传入参数时，得到结果0
   
2. 0
   
3. >>> int(3)
   
4. 3
   
5. >>> int(3.6)
   
6. 3
   
7. >>> int('12',16)        # 如果是带参数base的话，12要以字符串的形式进行输入，12 为 16进制
   
8. 18
   
9. >>> int('0xa',16)  
   
10. 10  
    
11. >>> int('10',8)  
    
12. 8

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Python str() 函数

描述

str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式。

语法

以下是 str() 方法的语法:

1. class str(object='')

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参数

    object -- 对象。

返回值

返回一个对象的string格式。
实例

以下展示了使用 str() 方法的实例：

1. >>>s = 'RUNOOB'
   
2. >>> str(s)
   
3. 'RUNOOB'
   
4. >>> dict = {'runoob': 'runoob.com', 'google': 'google.com'};
   
5. >>> str(dict)
   
6. "{'google': 'google.com', 'runoob': 'runoob.com'}"
   
7. >>>

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Python repr() 函数

描述

repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式。
语法

以下是 repr() 方法的语法:

1. repr(object)

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参数

    object -- 对象。

返回值

返回一个对象的 string 格式。
实例

以下展示了使用 repr() 方法的实例：

1. >>> s = 'RUNOOB'
   
2. >>> repr(s)
   
3. "'RUNOOB'"
   
4. >>> dict = {'runoob': 'runoob.com', 'google': 'google.com'};
   
5. >>> repr(dict)
   
6. "{'google': 'google.com', 'runoob': 'runoob.com'}"
   
7. >>>

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Python3 tuple 函数

描述

tuple 函数将可迭代系列（如列表）转换为元组。

语法

以下是 tuple 的语法:

1. tuple( iterable )

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参数

    iterable -- 要转换为元组的可迭代序列。

返回值

返回元组。
实例

以下展示了使用 tuple 的实例：

1. >>>list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu']
   
2. >>> tuple1=tuple(list1)
   
3. >>> tuple1
   
4. ('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu')

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Python3 List list()方法

描述

list() 方法用于将元组或字符串转换为列表。

注：元组与列表是非常类似的，区别在于元组的元素值不能修改，元组是放在括号中，列表是放于方括号中。
语法

list()方法语法：

1. list( seq )

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参数

    seq -- 要转换为列表的元组或字符串。

返回值

返回列表。
实例

以下实例展示了 list()函数的使用方法：

1. #!/usr/bin/python3
   
2. 
   
3. aTuple = (123, 'Google', 'Runoob', 'Taobao')
   
4. list1 = list(aTuple)
   
5. print ("列表元素 : ", list1)
   
6. 
   
7. str="Hello World"
   
8. list2=list(str)
   
9. print ("列表元素 : ", list2)

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以上实例输出结果如下：

1. 列表元素 :  [123, 'Google', 'Runoob', 'Taobao']
   
2. 列表元素 :  ['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'W', 'o', 'r', 'l', 'd']

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Python set() 函数

描述

set() 函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。
语法

set 语法：

1. class set([iterable])

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参数说明：

    iterable -- 可迭代对象对象；

返回值

返回新的集合对象。
实例

以下实例展示了 set 的使用方法：

1. >>>x = set('runoob')
   
2. >>> y = set('google')
   
3. >>> x, y
   
4. (set(['b', 'r', 'u', 'o', 'n']), set(['e', 'o', 'g', 'l']))   # 重复的被删除
   
5. >>> x & y         # 交集
   
6. set(['o'])
   
7. >>> x | y         # 并集
   
8. set(['b', 'e', 'g', 'l', 'o', 'n', 'r', 'u'])
   
9. >>> x - y         # 差集
   
10. set(['r', 'b', 'u', 'n'])
    
11. >>>

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Python dict() 函数

描述

dict() 函数用于创建一个字典。
语法

dict 语法：

1. class dict(**kwarg)
   
2. class dict(mapping, **kwarg)
   
3. class dict(iterable, **kwarg)

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参数说明：

    **kwargs -- 关键字。
    mapping -- 元素的容器，映射类型（Mapping Types）是一种关联式的容器类型，它存储了对象与对象之间的映射关系。
    iterable -- 可迭代对象。

返回值

返回一个字典。
实例

以下实例展示了 dict 的使用方法：

1. >>>dict()                        # 创建空字典
   
2. {}
   
3. >>> dict(a='a', b='b', t='t')     # 传入关键字
   
4. {'a': 'a', 'b': 'b', 't': 't'}
   
5. >>> dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))   # 映射函数方式来构造字典
   
6. {'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
   
7. >>> dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])    # 可迭代对象方式来构造字典
   
8. {'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
   
9. >>>

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只使用关键字参数创建字典

实例

1. numbers = dict(x=5, y=0)
   
2. print('numbers =', numbers)
   
3. print(type(numbers))
   
4. 
   
5. empty = dict()
   
6. print('empty =', empty)
   
7. print(type(empty))

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以上实例输出结果为：

1. numbers = {'y': 0, 'x': 5}
   
2. <class 'dict'>
   
3. empty = {}
   
4. <class 'dict'>

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使用可迭代对象创建字典

实例

1. # 没有设置关键字参数
   
2. numbers1 = dict([('x', 5), ('y', -5)])
   
3. print('numbers1 =',numbers1)
   
4. 
   
5. # 设置关键字参数
   
6. numbers2 = dict([('x', 5), ('y', -5)], z=8)
   
7. print('numbers2 =',numbers2)
   
8. 
   
9. # zip() 创建可迭代对象
   
10. numbers3 = dict(dict(zip(['x', 'y', 'z'], [1, 2, 3])))
    
11. print('numbers3 =',numbers3)

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以上实例输出结果为：

1. numbers1 = {'y': -5, 'x': 5}
   
2. numbers2 = {'z': 8, 'y': -5, 'x': 5}
   
3. numbers3 = {'z': 3, 'y': 2, 'x': 1}

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使用映射来创建字典

映射类型（Mapping Types）是一种关联式的容器类型，它存储了对象与对象之间的映射关系。

实例

1. numbers1 = dict({'x': 4, 'y': 5})
   
2. print('numbers1 =',numbers1)
   
3. 
   
4. # 以下代码不需要使用 dict()
   
5. numbers2 = {'x': 4, 'y': 5}
   
6. print('numbers2 =',numbers2)
   
7. 
   
8. # 关键字参数会被传递
   
9. numbers3 = dict({'x': 4, 'y': 5}, z=8)
   
10. print('numbers3 =',numbers3)

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以上实例输出结果为：

1. numbers1 = {'x': 4, 'y': 5}
   
2. numbers2 = {'x': 4, 'y': 5}
   
3. numbers3 = {'x': 4, 'z': 8, 'y': 5}

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Python chr() 函数

描述

chr() 用一个范围在 range（256）内的（就是0～255）整数作参数，返回一个对应的字符。
语法

以下是 chr() 方法的语法:

1. chr(i)

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参数

    i -- 可以是10进制也可以是16进制的形式的数字。

返回值

返回值是当前整数对应的 ASCII 字符。
实例

以下展示了使用 chr() 方法的实例：

1. >>>print chr(0x30), chr(0x31), chr(0x61)   # 十六进制
   
2. 0 1 a
   
3. >>> print chr(48), chr(49), chr(97)         # 十进制
   
4. 0 1 a

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Python3 数据类型转换

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

1. num_int = 123
   
2. num_flo = 1.23
   
3. 
   
4. num_new = num_int + num_flo
   
5. 
   
6. print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
   
7. print("num_flo 数据类型为:",type(num_flo))
   
8. 
   
9. print("num_new 值为:",num_new)
   
10. print("num_new 数据类型为:",type(num_new))

复制代码

以上实例输出结果为：

1. num_int 数据类型为: <class 'int'>
   
2. num_flo 数据类型为: <class 'float'>
   
3. num_new: 值为: 124.23
   
4. num_new 数据类型为: <class 'float'>

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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

1. num_int = 123
   
2. num_str = "456"
   
3. 
   
4. print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
   
5. print("num_str 数据类型为:",type(num_str))
   
6. 
   
7. print(num_int+num_str)

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以上实例输出结果为：

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

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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

1. x = int(1)   # x 输出结果为 1
   
2. y = int(2.8) # y 输出结果为 2
   
3. z = int("3") # z 输出结果为 3

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float() 强制转换为浮点型：

实例

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

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str() 强制转换为字符串类型：

实例

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

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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

1. num_int = 123
   
2. num_str = "456"
   
3. 
   
4. print("num_int 数据类型为:",type(num_int))
   
5. print("类型转换前，num_str 数据类型为:",type(num_str))
   
6. 
   
7. num_str = int(num_str)    # 强制转换为整型
   
8. print("类型转换后，num_str 数据类型为:",type(num_str))
   
9. 
   
10. num_sum = num_int + num_str
    
11. 
    
12. print("num_int 与 num_str 相加结果为:",num_sum)
    
13. print("sum 数据类型为:",type(num_sum))

复制代码

以上实例输出结果为：

1. num_int 数据类型为: <class 'int'>
   
2. 类型转换前，num_str 数据类型为: <class 'str'>
   
3. 类型转换后，num_str 数据类型为: <class 'int'>
   
4. num_int 与 num_str 相加结果为: 579
   
5. sum 数据类型为: <class 'int'>

复制代码