【Python入门篇】——Python基础语法(数据类型与数据类型转换)

简介: 【Python入门篇】——Python基础语法(数据类型与数据类型转换)

1. 数据类型

1.1 理解数据类型

数据类型

在学习字面量的时候,我们了解到:数据是有类型的。

目前在入门阶段,我们主要接触如下三类数据类型:

string、int、float这三个英文单词,就是类型的标准名称


1.2 type()语句

如何验证数据的类型呢?

我们可以通过type()语句来得到数据的类型:

语法:type(被查看类型的数据)

type()语句的使用方式

  1. 在print语句中,直接输出类型信息:
print(type("辭七七"))
print(type(666))
print(type(13.14))


运行结果


str是string的缩写

  1. 用变量存储type()的结果(返回值):
# 使用变量存储type()语句的结果
string_type = type("辭七七")
# 用string_type接收type("辭七七")的内容
int_type = type(666)
float_type = type(13.14)
print(string_type)
print(int_type)
print(float_type)


运行结果:

查看的都是<字面量>的类型,能查看变量中存储的数据类型吗?

答案当然是:可以

# 使用type()语句,查看变量中存储的数据类型信息
name = "辭七七"
name_type = type(name)
print(name_type)

观察结果:


我们通过type(变量)可以输出类型,这是查看变量的类型还是数据的类型?

答案:变量存储的数据的类型。因为,变量无类型,但是它存储的数据有

就像我们可能会说:字符串变量

但要知道,不是变量是字符串,而是它存储了:字符串

1.3 总结

  1. 使用什么语句可以查看数据的类型?
    type()
  2. 如下代码,name_type变量可以存储变量name的类型信息,是因为什么?
    因为type()语句会给出结果(返回值)
  3. 变量有没有类型?
    答案:没有,字符串变量表示变量存储了字符串而不是表示变量就是字符串


2. 数据类型转换

我们知道数据类型之间,在特定的场景下,是可以相互转换的,如字符串转数字、数字转字符串等

那么,我们为什么要转换它们呢?

因为数据类型转换,将会是我们以后经常使用的功能。

如:

  • 从文件中读取的数字,默认是字符串,我们需要转换成数字类型
  • 后续学习的input()语句,默认结果是字符串,若需要数字也需要转换
  • 将数字转换成字符串用以写出到外部系统
  • 等等

2.1 常见的转换语句

和我们前面学习的type()语句一样,这三个语句,都是带有结果的(返回值)

我们可以用print直接输出或用变量存储结果值

下面让我们看一下代码来感受一下

# 转换成字符串
num_str = str(20)
print(type(num_str), num_str)
float_str = str(13.16)
print(type(float_str), float_str)
# 将字符串转换成数字
num = int("11")
print(type(num), num)
num2 = float("13.14")
print(type(num2), num2)
# 整数转浮点数
float_num = float(20)
print(type(float_num), float_num)


运行结果:

通过结果可以看到浮点数转整数会丢失精度


2.2 类型转换注意事项

类型转换不是万能的,我们需要注意:

  1. 任何类型,都可以通过str(),转换成字符串
  2. 字符串内必须真的是数字,才可以将字符串转换为数字

代码演示,如果字符串内不是数字转换会出错

2.3 总结

  1. 字符串、整数、浮点数类型转换的语句是什么?
  2. 任何类型都可以转换成字符串,对不对?
    答案: 正确
  3. 字符串可以随意转换成数字,对不对?
    答案: 错误,字符串内必须只有数字才可以
  4. 浮点数转整数会怎么样?
    丢失精度,也就是小数部分

好了关于【Python入门篇】Python基础语法(数据类型与数据类型转换),七七今天就先分享到这里,如果这篇文章对大家有帮助,请佬佬们点个赞再走吧!如果发现什么问题,欢迎评论区留言!💕💕

目录
相关文章
|
9天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
6天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
5天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
18 3
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 开发者
Python编程入门:理解基础语法与编写第一个程序
【10月更文挑战第37天】本文旨在为初学者提供Python编程的初步了解,通过简明的语言和直观的例子,引导读者掌握Python的基础语法,并完成一个简单的程序。我们将从变量、数据类型到控制结构,逐步展开讲解,确保即使是编程新手也能轻松跟上。文章末尾附有完整代码示例,供读者参考和实践。
|
8天前
|
人工智能 数据挖掘 程序员
Python编程入门:从零到英雄
【10月更文挑战第37天】本文将引导你走进Python编程的世界,无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中受益。我们将从最基础的语法开始讲解,逐步深入到更复杂的主题,如数据结构、面向对象编程和网络编程等。通过本文的学习,你将能够编写出自己的Python程序,实现各种功能。让我们一起踏上Python编程之旅吧!
|
9天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python编程入门:从基础到实战
【10月更文挑战第36天】本文将带你走进Python的世界,从基础语法出发,逐步深入到实际项目应用。我们将一起探索Python的简洁与强大,通过实例学习如何运用Python解决问题。无论你是编程新手还是希望扩展技能的老手,这篇文章都将为你提供有价值的指导和灵感。让我们一起开启Python编程之旅,用代码书写想法,创造可能。
|
6月前
|
人工智能 Java Python
python入门(二)安装第三方包
python入门(二)安装第三方包