Python黑帽编程2.2 数值类型
数值类型，说白了就是处理各种各样的数字，Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数，这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。
Python中的数值类型都是不可变类型，意味着创建、修改数字的值，都会产生新的对象，当然这是幕后的操作，编程过程中大可不必理会。
2.2.1 标准整型和长整型
标准整型等价于C中的有符号长整型（long），与系统的最大整型一致（如32位机器上的整型是32位，64位机器上的整型是64位），可以表示的整数范围在[-sys.maxint-1, sys.maxint]之间。整型字面值的表示方法有3种：十进制（常用）、八进制（以数字“0”开头）和十六进制（以“0x”或“0X”开头）。
# -*- coding:utf-8 -*-
a = 0101
print 'a='+str(a)
b=64
print 'b='+str(b)
c=-237
print 'c='+str(c)
d=0x80
print 'd='+str(d)
e=-0x92
print 'e='+str(e)
上面的代码输出结果为：
图2
长整型是整型的超集，可以表示无限大的整数（实际上只受限于机器的虚拟内存大小）。长整型字面值的后面带有字母“L”或“l”（推荐使用大写的“L”）。
长整型和标准整型，目前已经基本统一，当数学运算遇到整型异常的情况，在Python2.2以后的版本，会自动转换为长整型。例如：
图3
2.2.2 布尔型和布尔对象
布尔型其实是整型的子类型，布尔型数据只有两个取值：True和False，分别对应整型的1和0。
每一个Python对象都天生具有布尔值（True或False），进而可用于布尔测试（如用在if、while中）。
以下对象的布尔值都是False，除此之外是True：
None
False（布尔型）
0（整型0）
0L（长整型0）
0.0（浮点型0）
0.0+0.0j（复数0）
''（空字符串）
[]（空列表）
()（空元组）
{}（空字典）
用户自定义的 类实例，该类定义了方法 __nonzero__() 或 __len__()，并且这些方法返回0或False
下面我们通过几段代理来加深对布尔类型的认识。
# -*- coding:utf-8 -*-
#基本测试
print bool(1)
print bool(True)
print bool('0')
print bool([])
pring bool((1,))
结果如下：
图4
下面我们看看bool类型作为只有0和1取值的特殊整型的特性。
# -*- coding:utf-8 -*-
#使用bool数
foo = 42
bar = foo<42
print bar
print bar+10
print '%s' %bar
print '%d' %bar
运行结果如下：
图5
再来验证下没有_nonzero_()方法的对象，默认是True。
#无_nozero_()
class C:pass
c=C()
print bool(c)
运行结果如下：
图6
2.2.3 双精度浮点型
Python里的浮点型数字都是双精度，类似C语言的double类型。可以用十进制或者科学计数法表示。下面我们看一些典型的浮点型数字。
# -*- coding:utf-8 -*-
print 0.0
print -777.
print -5.555567119
print 96e3 * 1.0
print -1.609E-19
运行结果如下：
图7
2.2.4 复数
在Python中，有关复数的概念如下：
l 虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。
l 复数由实数部分和虚数部分组成。
l 表示虚数的语法：real+imagj.
l 实数部分和虚数部分都是浮点型。
l 虚数部分必须有后缀j或J。
下面是几个复数的例子：
print 64.375+1j
print 1.23e-045+6.7e+089j
运行结果如下：
图8
2.2.5 十进制浮点型
十进制浮点通常称为decimal类型，主要应用于金融计算。双精度浮点型使用的是底和指数的表示方法，在小数表示上精度有限，会导致计算不准确，decimal采用十进制表示方法，看上去可以表示任意精度。
下面我们看一下十进制浮点的例子。
from decimal import *
dec=Decimal('.1')
print dec
print Decimal(.1)
print dec +Decimal(.1)
使用decimal类型，首先要引入decimal模块，然后通过Decimal类来初始化一个Decimal对象。
运行结果如下：
图9
2.2.6 操作符
下表是主要的操作类型，供参考。
| 操作 |
说明 |
bool |
int |
long |
float |
complex |
| x ** y |
指数运算 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| +x |
符号不变 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| -x |
符号取反 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| ~x |
按位取反 |
√ |
√ |
√ |
||
| x * y |
乘法 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x / y |
除法 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x // y |
地板除 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x % y |
取余 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x + y |
加法 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x - y |
减法 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| x << y |
位左移 |
√ |
√ |
√ |
||
| x >> y |
位右移 |
√ |
√ |
√ |
||
| x & y |
按位与 |
√ |
√ |
√ |
||
| x ^ y |
按位异或 |
√ |
√ |
√ |
||
| x | y |
按位或 |
√ |
√ |
√ |
||
| abs(x) |
取绝对值 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| bin(x) |
整型->二进制字符串 |
√ |
√ |
√ |
||
| bool(x) |
布尔型转换 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| chr(x) |
ASCII码->单字符串 |
√ |
√ |
√ |
||
| complex(re, im) |
实部为re，虚部为im的复数 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| divmod(x, y) |
除法及取余 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| float(x) |
浮点转换函数 |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
| hex(x) |
整型->十六进制字符串 |
√ |
√ |
√ |
||
| int(x) |
整型转换 |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
| long(x) |
长整型转换 |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
| pow(x) |
指数运算 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| oct(x) |
整型->八进制字符串 |
√ |
√ |
√ |
||
| round(x[, n]) |
保留n位小数并四舍五入 |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
| unichr(x) |
ASCII码->Unicode单字符串 |
√ |
√ |
√ |
|
在Python中同时支持不同数值类型的数字进行混合运算，数字类型不一致怎么做运算？这个时候就涉及到强制类型转换问题。这种操作不是随意进行的，它遵循以下基本规则:
首先，如果两个操作数都是同一种数据类型，没有必要进行类型转换。仅当两个操作数类型不一致时，Python才会去检查一个操作数是否可以转换为另一类型的操作数。如果可以，转换它并返回转换结果。
由于某些转换是不可能的，比如果将一个复数转换为非复数类型，将一个浮点数转换为整数等等，因此转换过程必须遵守几个规则。要将一个整数转换为浮点数，只要在整数后面加个.0就可以了。要将一个非复数转换为复数，则只需要要加上一个“0j”的虚数部分。
这些类型转换的基本原则是：整数转换为浮点数，非复数转换为复数。在 Python 语言参考中这样描述coerce()方法：
如果有一个操作数是复数，另一个操作数被转换为复数。
否则，如果有一个操作数是浮点数，另一个操作数被转换为浮点数。
否则, 如果有一个操作数是长整数，则另一个操作数被转换为长整数；
否则，两者必然都是普通整数，无须类型转换。
数字类型之间的转换是自动进行的，程序员无须自己编码处理类型转换。Python 提供了 coerce() 内建函数来帮助你实现这种转换。
转换流程图如下图所示：
图10
2.2.7转换工厂
函数 int(), long(), float() 和 complex() 用来将其它数值类型转换为相应的数值类型。从Python2.3开始，Python 的标准数据类型添加了一个新成员：布尔（Boolean）类型。从此 true 和false 现在有了常量值即 True 和 False(不再是1和0)。
下面是使用工厂函数的简单例子。
图11
2.2.8 进制转换
目前我们已经看到Python支持8进制、十进制和十六进制整型，同时还提供了oct()和hex()内建函数来返回八进制和十六进制字符串。
图12
2.2.9 ASII 转换
chr函数和ord函数分别用来将数字转换为字符，和字符转换为数字。
图13
2.2.10 小结
本节对Python数值类型做个比较全面的讲解，网络编程过程中会有大量的数值运算。
更高级的科学计算，推荐大家了解下两个著名的第三方包，NumPy和SciPy。
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