Python 数据类型转换：示例指南

在该示例中，将整数值 a_int 与浮点值 b_float 相加，结果在未显式指示编译器的情况下自动转换为浮点值 c_sum。这就是隐式数据转换。

为什么不把浮点数转换为整数呢？

这是由于计算机科学中更广泛的类型提升概念。简单来说，这是编译器的一种防御机制：在不丢失信息的前提下，将数据转换为一个更“高”类型，从而尽可能允许进行运算。

这意味着不会进行从浮点到整数的转换，因为那样编译器需要去掉小数部分，从而导致信息丢失。

Python 显式数据类型转换

显式数据类型转换（常称为类型转换，type casting）是指您有意地将一个值从一种数据类型转换为另一种数据类型。这种方式使您可以直接控制转换，因为您在代码中明确指定目标数据类型。当 Python 提供的自动（隐式）转换不满足您的需求时，这种方法最常用。

显式转换的语法为：

target_data_type(expression)

例如，如果您想把浮点数转换为整数，可以这样写：

int(3.14)  # Converts 3.14 to 3

注意：虽然显式转换非常有用，但也可能导致信息丢失。例如，将浮点数转换为整数会丢弃其小数部分。理解这些后果很重要，以避免程序出现意外结果。

下面我们来看看一些常用的显式数据类型转换。

Python 原始与非原始数据结构

原始数据结构是数据处理的基石，包含纯粹、简单的数据值。Python 有四种原始变量类型：

• 整数（Integers）
• 浮点数（Float）
• 字符串（Strings）
• 布尔值（Boolean）

非原始数据结构不仅存储单个值，而是以多种形式存储值的集合。在 Python 中，常见的非原始数据结构包括：

• 列表（Lists）
• 元组（Tuples）
• 字典（Dictionaries）
• 集合（Sets）

您可以通过 DataCamp 的 Data Structures in Python Tutorial 进一步了解它们。

原始数据结构的转换

Python 整数与浮点数转换

整数和浮点数是处理数字的数据类型。

要将整数转换为浮点数，请使用 Python 的 float() 函数。类似地，如果您想将浮点数转换为整数，可以使用 int() 函数。

a_int = 3
b_int = 2

# Explicit type conversion from int to float
c_float_sum = float(a_int + b_int)
print(c_float_sum)

5.0

a_float = 3.3
b_float = 2.0

# Explicit type conversion from float to int
c_int_sum = int(a_float + b_float)
print(c_int_sum)

c_float_sum = a_float + b_float
print(c_float_sum)

5
5.3

浮点精度问题与 Decimal 模块

Python 中的浮点运算可能产生精度问题：

print(0.1 + 0.2)  # Output: 0.30000000000000004

为避免此问题，请使用 Decimal 模块：

from decimal import Decimal

print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2'))  # Output: 0.3

Python 实数到复数的转换

您可以使用 complex(real,imag) 将整数转换为复数。它需要两个整数（实部和虚部），并将实数转换为复数。

real = 2
imag = 5
print(complex(real, imag))

(2+5j)

Python 与字符串相关的数据类型转换

字符串是由一个或多个字符（字母、数字、符号）组成的集合。您可能经常需要在字符串与数字之间进行转换。

price_cake = 15
price_cookie = 6
total = price_cake + price_cookie
print("The total is: " + total  + "$")

 
---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-12-54bd76b9b4bd> in <module>()
      2 price_cookie = 6
      3 total = price_cake + price_cookie
----> 4 print("The total is: " + total  + "$")


TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly

上述示例会抛出 TypeError，提示编译器无法隐式地将整数值转换为字符串。

程序此时应当如何处理，您也许有直觉判断。然而，编译器不一定能确定，所以提供了显式类型转换机制，让您能清楚表达意图。以下展示了如何使用 str() 函数在 Python 中将整数转换为字符串：

price_cake = 15
price_cookie = 6
total = price_cake + price_cookie
print("The total is: " + str(total)  + "$")

The total is: 21$

当您将浮点数转换为字符串时，做法也是类似的。

在 Python 中，只要可行，您也可以将字符串转换为整数和浮点数。来看示例：

price_cake = '15'
price_cookie = '6'

# String concatenation
total = price_cake + price_cookie
print("The total is: " + total + "$")

# Explicit type conversion to integer
total = int(price_cake) + int(price_cookie)
print("The total is: " + str(total)  + "$")

The total is: 156$
The total is: 21$

我们来分解一下这段代码。

price_cake 和 price_cookie 起初是字符串。接着您需要求和，因此必须先将它们转换为相应的整数值。否则，编译器会认为您要进行的是字符串连接，而不是数值加法。最后，您需要将该值放入展示用的字符串中，因此又要把总价转换为字符串，以便与其余显示信息拼接。

希望这个例子能帮助您理解数据类型转换的重要性。即使这是一个非常小的例子，也足以说明其用处。

注意：当将字符串转换为整数或浮点数时，您是否注意到“只要可行”这句话？这是因为并非总能把字符串转换为数字并对其进行数值运算。编译器知道这一点，因此当您尝试这么做时会报错。请看下面的示例：

price_cake = 'fifteen'
price_cookie = 'six'
total = int(price_cake) + int(price_cookie)

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-25-80591b8accda> in <module>()
      1 price_cake = 'fifteen'
      2 price_cookie = 'six'
----> 3 total = int(price_cake) + int(price_cookie)


ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'fifteen'

总结：Python 原始数据类型转换

非原始数据结构的转换

Python 转换为元组与列表

与整数和浮点数类似，您也可以在列表与元组之间相互转换。

还记得元组和列表是什么吗？Python 中的 列表 和 元组 用于存储同类项的集合。二者的区别在于，元组是不可变的，这意味着一旦定义，您无法在其中删除、添加或编辑任何值。

为什么要把列表转换为元组？

因为元组是不可变的数据类型，能为您编写的程序带来显著的优化。

那为什么又要把元组转换为列表？

也许您想对初始元组进行修改。那么可以先将其转换为列表，修改后再转回元组。

在 Python 中，您可以使用 tuple() 函数将传入的值转换为元组，类似地使用 list() 函数将元组转换为列表：

a_tuple = ('a', 1) ,('f', 2), ('g', 3)
b_list = [1,2,3,4,5]

print(tuple(b_list))
print(list(a_tuple))

(1, 2, 3, 4, 5)
[('a', 1), ('f', 2), ('g', 3)]

同样，以下展示了如何在 Python 中将字符串转换为列表或元组：

dessert = 'Cake'

# Convert the characters in a string to individual items in a tuple
print(tuple(dessert))

# Convert a string into a list
dessert_list = list(dessert)
dessert_list.append('s')
print(dessert_list)

('C', 'a', 'k', 'e')
['C', 'a', 'k', 'e', 's']

Python 转换为字典与集合

您可以使用 dict() 函数将元组转换为字典，使用 set() 将列表转换为集合。

print(dict(a_tuple))
print(set(b_list))

{'a': 1, 'f': 2, 'g': 3}
{1, 2, 3, 4, 5}

与其他转换函数类似，您只需提供函数名即可将任意数据类型转换为字典和集合。

使用 dataclasses 处理结构化数据（Python 3.7+）

相比字典或元组，dataclasses 提供了更好的结构化数据处理方式。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float
    in_stock: bool

item = Product("Laptop", 799.99, True)
print(item)  # Output: Product(name='Laptop', price=799.99, in_stock=True)

总结：Python 非原始数据结构转换

Unicode、二进制、八进制与十六进制整数

数制指的是用于表示任意数值的符号或字符的数量。我们日常使用的数制称为十进制。在十进制系统中，您使用 0 至 9 共十个符号来表示任意数量。Unicode、二进制、十六进制与八进制指的是不同的数制。

当符号用尽时，您会进到下一位。在十进制中，要表示比 9 大 1 的数，就写作 10，表示一位“十”和零个“个”。然而在其他数制中不尽相同。例如，在只使用 0 和 1 两个符号的二进制中，当符号用尽时就要进位。因此二进制计数为：0、1、10、11、100、101，等等。

接下来我们将在后续部分更详细地了解这些数制。

Python 中的二进制转十进制

二进制整数是以二为底的数字系统中的数。这意味着在二进制中只使用 0 和 1 两个符号来表示数字。从 0 开始计数，很快就会用尽符号：0、1、???

此时已经没有更多符号。您不会写 2，因为 2 在二进制中不存在。相反，您会使用 1 和 0 的特殊组合。在二进制系统中，1000 等于十进制的 8。在二进制中使用 2 的幂，因此 8 基本上是：(1(2^3)) + (0(2^2)) + (0(2^1)) + (0(2^0)) = 8。1 和 0 的位置决定了 2 应被提升到的幂次。

为了更清楚，我们看一个更复杂的例子：

Binary Number = 1001111
Decimal value = (1*(2^6)) + (0*(2^5)) + (0*(2^4)) + (1*(2^3)) + (1*(2^2)) + (1*(2^1)) + (1*(2^0))
              = 79

在 Python 中，您可以直接使用 bin() 函数将十进制值转换为对应的二进制表示。

类似地，使用 int() 函数可以将二进制转换为十进制。int() 的第二个参数是要转换数字的进制，对二进制来说就是 2。

a = 79

# Base 2(binary)
bin_a = bin(a)
print(bin_a)
print(int(bin_a, 2)) #Base 2(binary)

0b1001111
79

Python 中的八进制转十进制

八进制是另一种比常规十进制更少符号的数制。它以 8 为底，使用 0、1、2、3、4、5、6、7 八个符号来表示所有数量。7 之后是 10，因为 8 在八进制中不存在。

就像在二进制中使用 2 的幂来确定数值一样，在八进制中您将使用 8 的幂。

在八进制中，10 等于十进制的 8。分解如下：(1(8^1)) + (0(8^0)) = 8。

更复杂的例子：

Octal Number = 117
Decimal value = (1*(8^2)) + (1*(8^1)) + (7*(8^0))
              = 79

在 Python 中，您可以使用 oct() 函数把十进制值转换为对应的八进制表示。或者，您也可以结合正确的进制（八进制为 8）使用 int() 函数。

a = 79

# Base 8(octal)
oct_a = oct(a)
print(oct_a)
print(int(oct_a, 8))

0o117
79

Python 中的十六进制转十进制

十六进制是以 16 为底的数制。与二进制和八进制不同的是，它在十进制数字之外还使用了六个额外的符号。

但 9 之后是什么？

当需要超过常规数字符号时，就会使用字母。因此在十六进制中，完整的符号列表为 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E、F。

沿用前面的例子：

Hexadecimal Number = 4F
Decimal value = (4*(16^1)) + (F*(16^0))
              = 79

在 Python 中，您可以使用 hex() 函数将十进制值转换为对应的十六进制表示，或使用以 16 为底的 int() 函数进行十六进制到十进制的转换。

a = 79

# Base 16(hexadecimal)
hex_a = hex(a)
print(hex_a)
print(int(hex_a, 16))

0x4f
79

将 Unicode 转为字符

Python 的 chr() 用于将 Unicode 整数转换为字符串。Unicode 是一种被广泛接受的字符编码，用于显示各种语言的书面文本。

我们向 chr() 函数提供了多个 Unicode 整数以显示 “DATACAMP”。您也可以使用 ord() 将单个字符转换为 Unicode 整数。

print(
    chr(68),
    chr(65),
    chr(84),
    chr(65),
    chr(67),
    chr(65),
    chr(77),
    chr(80),
)

D A T A C A M P

总结：Python 数制转换

恭喜，您完成了！

恭喜！您已经了解了 Python 中的数据类型转换，主要借助内置方法。这将帮助您在处理不同数据类型时更加灵活，从而更高效地编写程序。

我们还有一门优秀的课程 Intermediate Python for Data Science，其中您将学习如何使用 matplotlib 绘图，以及如何处理字典与广受欢迎的 pandas DataFrame。您还将看到如何使用循环来控制程序流程。课程末尾还包含一个案例研究，您可以应用所学并将知识付诸实践！