【Python入门与进阶】数据类型（一）数字类型-白红宇

【Python入门与进阶】数据类型（一）数字类型

阅读量：796 次

发布时间：2019-03-25

本文共 1566 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

数据类型在编程中扮演着重要角色，直接关系到变量占用的内存空间和性能表现。在Python中，变量并不需要事先声明类型，但每种数据类型仍然对应不同的内存大小，这种特性决定了我们在程序设计时需要注意数据类型的选择和使用。

数据类型概述

Python的数据类型种类繁多，但我们主要关注数字类型的应用。常见的数字类型包括：

整数（int）：可以处理很大的数值，且Python3中整数没有大小限制。

浮点数（float）：用于存储小数值，如1.23、3.14。

布尔值（bool）：只能是True或False。

除上述基础类型外，还有一些高级数据类型：

列表（list）：用于存储可变长度的序列。

元组（tuple）：与列表类似，但不可变。

字典（dict）：用于存储键值对。

集合（set）：用于存储唯一元素。

数字类型的分类

在数字类型中，Python将数值划分为三类：

整数

在Python中，所有整数都使用int类型表示。

Python3的int类型支持任意精度，能够处理非常大的数值。例如：
```
a = 10b = 20c = 999999999999999999999999999999999999999999999 ** 100d = -100
```

Python会自动为整数分配内存空间。

整数运算不会造成精度问题。

浮点数

在Python中，所有浮点数都使用float类型表示。例如：
```
c = 1.23d = 4.56
```

浮点运算可能会产生精度问题。例如：

c = 0.1 + 0.2print(c)  # 输出: 0.30000000000000004

这种精度问题通常可以通过将浮点数转换为整数来解决。例如：
```
money_pixel = 0.1 + 0.2  # 0.30000000000000004money_cent = int(money_pixel * 100)
```

复数

复数在Python中也有自己的类型，用于处理复杂数值。例如：
```
z = complex(3, 4)print(z)  # 输出: (3+4j)
```

数字类型的注意事项

分隔符写法

对于大数值，可以使用下划线作为分隔符，提升可读性。例如：
```
value = 123_456_789
```

这种写法在Python3中是有效的。

不同进制的数字表示

Python支持多种进制的数字表示：
- 二进制：以0b开头。
```
binary_num = 0b1010  # 表示十进制的10
```
- 八进制：以0o开头。
```
octal_num = 0o12  # 表示十进制的10
```
- 十六进制：以0x开头。
```
hex_num = 0x1a  # 表示十进制的26
```

-Hex的表示方式在日常编程中较少使用，但对调试和内存转换等场景有其优势。

浮点运算精度问题--numerical operations with floating points can lead to precision errors. For example:

c = 0.1 + 0.2  # 输出为0.30000000000000004

在涉及金融计算或精确值统计时，建议将浮点数转换为整数存储。例如：
```
money_pixel = 0.1 + 0.2  # 0.30000000000000004money_cent = int(money_pixel * 100)
```

总结

在编写Python程序时，正确选择和使用数据类型是非常重要的。了解不同数据类型的特点和限制，可以帮助我们更好地优化程序性能并避免潜在的错误。例如：

对于大整数，可以直接使用int类型，无需担心数值溢出问题。

对于浮点数，应谨记其运算可能存在的精度问题，并根据实际需求进行适当的类型转换。

对于不同进制的数字表示，仅仅在调试或特定场景下使用，使代码更易读和直观。

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