Преобразование типов данных в python 3

Python F-Строки: Детали

На данный момент мы узнали почему f-строки так хороши, так что вам уже может быть интересно их попробовать в работе. Рассмотрим несколько деталей, которые нужно учитывать:

Кавычки

Вы можете использовать несколько типов кавычек внутри выражений. Убедитесь в том, что вы не используете один и тот же тип кавычек внутри и снаружи f-строки.

Этот код будет работать:

Python

print(f»{‘Eric Idle’}»)
# Вывод: ‘Eric Idle’

И этот тоже:

Python

print(f'{«Eric Idle»}’)
# Вывод: ‘Eric Idle’

Вы также можете использовать тройные кавычки:

Python

print(f»»»Eric Idle»»»)
# Вывод: ‘Eric Idle’

Python

print(f»’Eric Idle»’)
# Вывод: ‘Eric Idle’

Если вам понадобиться использовать один и тот же тип кавычек внутри и снаружи строки, вам может помочь :

Python

print(f»The \»comedian\» is {name}, aged {age}.»)
# Вывод: ‘The «comedian» is Eric Idle, aged 74.’

Словари

Говоря о кавычках, будьте внимательны при работе со . Вы можете вставить значение словаря по его ключу, но сам ключ нужно вставлять в одиночные кавычки внутри f-строки. Сама же f-строка должна иметь двойные кавычки.

Вот так:

Python

comedian = {‘name’: ‘Eric Idle’, ‘age’: 74}

print(f»The comedian is {comedian}, aged {comedian}.»)
# Вывод: The comedian is Eric Idle, aged 74.

Обратите внимание на количество возможных проблем, если допустить ошибку в синтаксисе SyntaxError:

Python

>>> comedian = {‘name’: ‘Eric Idle’, ‘age’: 74}
>>> f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’
File «<stdin>», line 1
f’The comedian is {comedian}, aged {comedian}.’
^
SyntaxError: invalid syntax

Если вы используете одиночные кавычки в ключах словаря и снаружи f-строк, тогда кавычка в начале ключа словаря будет интерпретирован как конец строки.

Скобки

Чтобы скобки появились в вашей строке, вам нужно использовать двойные скобки:

Python

print(f»`74`»)

# Вывод: ‘{ 74 }’

Обратите внимание на то, что использование тройных скобок приведет к тому, что в строке будут только одинарные:

Python

print( f»{`74`}» )

# Вывод: ‘{ 74 }’

Однако, вы можете получить больше отображаемых скобок, если вы используете больше, чем три скобки:

Python

print(f»{{`74`}}»)

# Вывод: ‘`74`’

Бэкслеши

Как вы видели ранее, вы можете использовать бэкслеши в части строки f-string. Однако, вы не можете использовать бэкслеши в части выражения f-string:

Python

>>> f»{\»Eric Idle\»}»
File «<stdin>», line 1
f»{\»Eric Idle\»}»
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include a backslash

Вы можете проработать это, оценивая выражение заранее и используя результат в f-строк:

Python

name = «Eric Idle»
print(f»{name}»)

# Вывод: ‘Eric Idle’

Междустрочные комментарии

Выражения не должны включать комментарии с использованием символа #. В противном случае, у вас будет ошибка синтаксиса SyntaxError:

Python

>>> f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»
File «<stdin>», line 1
f»Eric is {2 * 37 #Oh my!}.»
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include ‘#’

Как создать строку

Строки всегда создаются одним из трех способов. Вы можете использовать одинарные, двойные и тройные скобки. Давайте посмотрим

Python

my_string = «Добро пожаловать в Python!»
another_string = ‘Я новый текст тут…’

a_long_string = »’А это у нас
новая строка
в троичных скобках»’

Строка с тремя скобками может быть создана с использованием трех одинарных скобок или трех двойных скобок. Так или иначе, с их помощью программист может писать строки в нескольких линиях. Если вы впишете это, вы увидите, что выдача сохраняет разрыв строк. Если вам нужно использовать одинарные скобки в вашей строке, то впишите двойные скобки. Давайте посмотрим на пример:

Python

my_string = «I’m a Python programmer!»
otherString = ‘Слово «Python» обычно подразумевает змею’
tripleString = «»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»

Данный код демонстрирует то, как вы можете вписать одинарные или двойные скобки в строку. Существует еще один способ создания строки, при помощи метода str. Как это работает:

Python

my_number = 123
my_string = str(my_number)

Если вы впишете данный код в ваш интерпретатор, вы увидите, что вы изменили значение интегратора на строку и присвоили ее переменной my_string. Это называется кастинг, или конвертирование. Вы можете конвертировать некоторые типы данных в другие, например числа в строки. Но вы также заметите, что вы не всегда можете делать обратное, например, конвертировать строку вроде ‘ABC’ в целое число. Если вы сделаете это, то получите ошибку вроде той, что указана в этом примере:

Python

int(‘ABC’)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘ABC’

Мы рассмотрели обработку исключений в другой статье, но как вы могли догадаться из сообщения, это значит, что вы не можете конвертировать сроки в цифры. Тем не менее, если вы вписали:

Python

x = int(«123»)

То все должно работать

Обратите внимание на то, что строка – это один из неизменных типов Python. Это значит, что вы не можете менять содержимое строки после ее создания

Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:

Python

my_string = «abc»
my_string = «d»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: ‘str’ object does not support item assignment

Здесь мы пытаемся изменить первую букву с «а» на «d«, в итоге это привело к ошибке TypeError, которая не дает нам сделать это. Теперь вы можете подумать, что присвоение новой строке то же значение и есть изменение строки. Давайте взглянем, правда ли это:

Python

my_string = «abc»
a = id(my_string)
print(a) # 19397208

my_string = «def»
b = id(my_string)
print(b) # 25558288

my_string = my_string + «ghi»
c = id(my_string)
print(c) # 31345312

Проверив id объекта, мы можем определить, что когда мы присваиваем новое значение переменной, то это меняет тождество

Обратите внимание, что в версии Python, начиная с 2.0, строки могут содержать только символы ASCII. Если вам нужен Unicode, тогда вы должны вписывать u перед вашей строкой

Пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
my_unicode_string = u»Это юникод!»

В Python, начиная с версии 3, все строки являются юникодом.

Число с плавающей запятой

Число с плавающей запятой содержит десятичные точки. Он может быть положительным или отрицательным.

Мы можем использовать функцию float(), чтобы получить представление объекта с плавающей запятой. В объекте должен быть реализован метод __float __(), который возвращает число с плавающей запятой.

x = 10.50
print(x)
print(type(x))

x = float("10.50")
print(x)
print(type(x))


class Data:
    id = 0.0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __float__(self):
        return float(self.id)


d = Data(10.50)

x = float(d)
print(x)
print(type(x))

d = Data(10)
x = float(d)
print(x)
print(type(x))

Вывод:

10.5
<class 'float'>
10.5
<class 'float'>
10.5
<class 'float'>
10.0
<class 'float'>

String обеспечивает реализацию метода __float __(). Вот почему мы можем легко преобразовать строку в float.

Если объект не реализует метод __float __(), мы получаем сообщение об ошибке как:

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Data'

Если метод объекта __float __() не возвращает число с плавающей запятой, мы получаем сообщение об ошибке как:

TypeError: Data.__float__ returned non-float (type int)

Мы также можем определить число с плавающей запятой в экспоненциальной нотации, используя «e» или «E». Здесь число после «E» обозначает степень до 10.

x = 10.5e2
print(x)

x = 10.5E2
print(x)

Выход:

1050.0
1050.0

Пояснение: 10,5E2 = 10,5 * pow (10, 2) = 10,5 * 100 = 1050,0

Python для систем счисления

• bin(y) — целое число преобразовывается в двоичную строку.
• hex(y) — целое число преобразовывается в шестнадцатеричную строку.
• oct(y) — целое число преобразовывается в восьмеричную строку.

Рассмотрим примеры работы с системами счисления:

bin(17) # '0b10001'
oct(17) # '0o21'
hex(17) # '0x11'

Задание Python 1_2: Даны две переменные. Запросить их значение. Выполнить основные арифметические действия с переменными, целочисленное деление, возведение в квадрат. Осуществить перевод в системы счисления (в 8-ю и 16-ю). Вывести результат.

Задание Python 1_3: Найти длину окружности L и площадь круга S заданного радиуса R:

L=2*pi*R, S=pi*R2.

В качестве значения использовать 3.14.

* Из задачника М. Э. Абрамян

Задание Python 1_4: Даны три точки A, B, C на числовой оси. Найти длины отрезков AC и BC и их сумму.
* Из задачника М. Э. Абрамян

Пример: Дано двузначное число. Найти сумму и произведение его цифр.
* Из задачника М. Э. Абрамян

Решение:

import math
print('Введите двузначное число: ')
A = int(input())
Res = (A // 10) + math.fmod(A, 10)
print('Сумма его цифр равна: ', int(Res))
Res = (A // 10) * math.fmod(A, 10)
print('Произведение его цифр равно: ', int(Res))

Задание Python 1_5: Дано двухзначное целое число. Вывести сначала его правую цифру, а затем левую.

** Сделайте задание повышенной сложности: необходимо поменять местами цифры числа и вывести результирующее число (вывести не отдельные цифры, а именно число). Например, число , а результат — число .

* Из задачника М. Э. Абрамян

Последовательности

Ещё одно понятие из математики. Там, последовательность – есть нумерованный набор элементов, в котором возможны их повторения, а порядок имеет значение. Определение Питона схоже с математическим: здесь последовательностью зовётся упорядоченная коллекция объектов.

str (строка)

Строки, пожалуй, единственный объект, который может сравниться по степени своей используемости с числовым типом данных. Тавтологическое, но полное определение, справедливое для Python звучит так:

Важность строк велика в первую очередь для людей, ведь понятно, что вся письменная речь может рассматриваться, как множество строк. А так как человеку свойственно обмениваться информацией именно в виде набора слов, то можно говорить о практически неограниченном количестве областей применения строкового типа данных

Строки, строки everywhere!

list (список)

Список – это ещё один вид последовательностей… Здесь стоит остановиться и отметить, что последовательности в Python бывают изменяемыми и неизменяемыми. Список – изменяемая последовательность, а строки и кортежи – нет. Таким образом, список можно определить, как упорядоченную и изменяемую коллекцию, состоящую из объектов произвольных типов.

Само название списков говорит об их предназначении быть объектами для хранения наборов данных. Список покупок, подарков, результатов матчей, ip клиентов или объектов типа Student. Списки в Python – это эдакие массивы из прочих языков «на максималках».

tuple (кортеж)

Кортежи в языке Python можно рассматривать, как неизменяемые списки со всеми вытекающими:

Использование кортежей оправдано, когда разработчику важна скорость работы или неизменяемость элементов последовательности.

Изменяемые и неизменяемые объекты

Объекты данных вышеперечисленных типов хранятся в памяти компьютера для обработки. Некоторые из этих значений могут быть изменены во время обработки, но содержимое других не может быть изменено после того, как они созданы в памяти.

Числовые значения, строки и кортежи неизменны, что означает, что их содержимое не может быть изменено после создания.

С другой стороны, набор элементов в объекте списка или словаря может быть изменен. Можно добавлять, удалять, вставлять и переставлять элементы в списке или словаре. Следовательно, они являются изменчивыми объектами.

Неизменяемые типы данных в Python1. Числовой2. Строка3. Кортеж

Изменяемые типы данных в Python1. Список 2. Словарь3. Набор

Числовые типы данных в Python

При программировании, если вы говорите, что переменная имеет числовое значение, вы неоднозначны. Это происходит потому, что числа могут быть либо целыми числами, либо плавающими точками (плавающими точками)

Python имеет много полезных встроенных типов данных. Переменные Python могут хранить различные типы данных в зависимости от типа данных переменной.

Решателям задач полезно понять несколько основных типов данных Python, чтобы написать хорошо сконструированный код.

Python поддерживает четыре различных числовых типа: целые числа, длинные, плавающие и комплексные числа. Кроме того, булевы являются подтипом простых целых чисел. Целые числа или int-это положительные или отрицательные целые числа без десятичной точки. Длинные целые числа имеют неограниченную точность, а float представляют собой действительные числа и записываются с десятичной точкой, разделяющей целые и дробные части. Комплексные числа имеют действительную и мнимую части, a + bc, где a-действительная часть, а b-мнимая.

Язык программирования Python предоставляет четыре числовых типа данных. Они заключаются в следующем.

• int – Все числа без дробной части (Пример – 10). Для int нет верхнего предела.
• float – Все числа с дробной частью (Пример – 10.5). Он точен до 15 знаков после запятой
• комплекс – Все числа с действительной и мнимой частями (Пример – 5 + 10j).
• bool – логические значения True и False.

Целые Типы данных

• int – Целые числа со знаком
• long – Длинные целые числа для представления более высоких значений

Как и в математике, целые числа в компьютерном программировании-это целые числа, которые могут быть положительными, отрицательными или 0 (…, -1, 0, 1, …). Целое число также может быть известно как int. Как и в других языках программирования, вы не должны использовать запятые в числах из четырех цифр или более, поэтому, когда вы пишете 1000 в своей программе, запишите ее как 1000.

Мы можем вывести целое число таким простым способом:

Выход

Мы также можем делать математику с целыми числами в Python:

Выход:

Целые числа могут использоваться многими способами в программах Python, и по мере дальнейшего изучения языка у вас будет много возможностей работать с целыми числами и больше понимать этот тип данных.

Типы данных Чисел с плавающей Запятой

Тип данных float используется для представления десятичных значений.

Это значение представлено классом float. Это вещественное число с плавающей точкой. Он задается десятичной точкой. Необязательно, символ e или E, за которым следует положительное или отрицательное целое число, может быть добавлен для указания научной нотации.

Чтобы убедиться, что переменная является плавающей точкой, а не целым числом, даже если это целое число, конечная десятичная точка. используется

Обратите внимание на разницу, когда десятичная точка идет после целого числа:

Типы данных комплексных чисел

Комплексные числа задаются как <код><действительная часть>+<мнимая часть>j.

Например:

>>> 2+3j
(2+3j)
>>> type(2+3j)

Логические Типы Данных

Логическое значение-это такой тип данных, который есть почти в каждом языке программирования, как и Python. Boolean в Python может иметь два значения – Правда или Ложь. Эти значения можно использовать для присвоения и сравнения.

Логические типы данных похожи на монету. В какой-то момент мы либо находили голову, либо хвост, так что Логическое значение либо возвращало True, либо False. Есть две константы, true и false, эти константы используются для присвоения значения логическому типу данных.

Пример 1 Логический Тип данных:

;>

Выход:

Пример 2 Логический Тип данных:

Выход:

Примечание: Python обрабатывает Истинное значение как 1, а Ложное-как 0. Таким образом, приведенный выше пример возвращает 2(1+0+1).

Пример 3 Логический Тип данных:

Выход:

Числовой тип данных в Python

Python поддерживает целые числа, числа с плавающей точкой (так же называемые числами с плавающей запятой) и комплексные числа. Они определены как int, float и комплексный класс в Python.

Целые числа и числа с плавающей точкой разделены наличием или отсутствием десятичной точки. 5 — целое число, тогда как 5.0 — число с плавающей точкой.

Комплексные числа записываются в виде x + yj, где x — действительная часть, а y — мнимая часть.

Мы можем использовать функцию type(), чтобы узнать, какому классу принадлежит переменная или значение, и функцию isinstance(), чтобы проверить, принадлежит ли она определенному классу.

a = 5

# результат: <class 'int'>
print(type(a))

# результат: <class 'float'>
print(type(5.0))

# результат: (8+3j)
c = 5 + 3j
print(c + 3)

# результат: True
print(isinstance(c, complex))

блок 1

Хотя целые числа могут быть любой длины, число с плавающей запятой является точным только до 15 десятичных знаков (16-е место — неточно).

Числа, с которыми мы имеем дело каждый день, — это десятичная система счисления. Но программистам часто приходится работать с двоичными, шестнадцатеричными и восьмеричными системами счисления.

В Python мы можем представить эти числа, поместив префикс перед этим числом. Ниже перечислены эти префиксы.

• Двоичный «0b» или «0B»
• Восьмеричный ‘0o’ или ‘0O’
• Шестнадцатеричный ‘0x’ или ‘0X’

# результат: 107
print(0b1101011)

# результат: 253 (251 + 2)
print(0xFB + 0b10)

# результат: 13
print(0o15)

12 ответов

Лучший ответ

Вы можете строку цифрами , используя метод ,

86

Vishnu Upadhyay
9 Ноя 2014 в 06:57

ВЫХОД

Ayush Singh
4 Июл 2019 в 12:55

Может быть небольшая проблема с кодом из ответа Вишну. Если в строке нет цифр, она вернет ValueError. Вот мое предложение избежать этого:

1

M.Danilchenko
8 Авг 2017 в 07:10

Я новичок в кодировании. Это моя попытка ответить на вопросы. Использовал версию Python3.7 без импорта каких-либо библиотек.

Этот код извлекает и возвращает десятичное число из строки, состоящей из наборов символов, разделенных пробелами (словами).

Внимание: в случае наличия более одного числа возвращается последнее значение. Kaouther Ghabri St

Clair
18 Июл 2019 в 11:59

Kaouther Ghabri St. Clair
18 Июл 2019 в 11:59

Если формат такой простой (пробел отделяет число от остальных), то

Сделал бы это

7

6502
12 Фев 2016 в 07:58

Ваше регулярное выражение выглядит правильно. Вы уверены, что не ошиблись с именами переменных? В приведенном выше коде вы смешиваете и .

8

hellobenallan
9 Ноя 2014 в 06:48

Чтобы извлечь одно число из строки, вы можете использовать , который возвращает первое совпадение (или ):

4

Eugene Yarmash
23 Янв 2019 в 08:13

Чтобы получить все числовые вхождения.

* Функция split для преобразования строки в список, а затем понимание списка, которое может помочь нам перебирать список и функция цифр помогает получить цифру из строки.

Использовать понимание списка + isdigit ()

Чтобы извлечь числовые значения из строки в Python

* Найти список всех целых чисел в строке, разделенных строчными буквами, используя метод .

* Преобразуйте каждое число в виде строки в десятичное число, а затем найдите его максимум.

1

Ayush Singh
4 Июл 2019 в 12:59

Мой ответ не требует никаких дополнительных библиотек, и его легко понять. Но вы должны заметить, что если в строке более одного числа, мой код объединит их вместе.

Eugene Yarmash
20 Сен 2019 в 09:54

Этот код работает нормально. Определенно есть другая проблема:

29

Irshad Bhat
9 Ноя 2014 в 06:48

7

Bernard
27 Апр 2019 в 23:58

Выше решения, кажется, принимают целые числа. Вот небольшая модификация для разрешения десятичных дробей:

(Не учитывает — подписывает, и предполагает, что любой период правильно помещен в цифровую строку, а не просто какой-то период на английском языке. Он не создан, чтобы быть неразрушимым, но работал для моего случая данных.)

1

thund
3 Июн 2019 в 22:50

Целое число

Целые числа — это целые числа. Они могут быть положительными или отрицательными. Они должны быть без десятичных значений.

Мы можем использовать функцию int(), чтобы получить целочисленное представление объекта. В объекте должен быть реализован метод __int __(), который возвращает целое число.

Давайте рассмотрим несколько примеров.

x = 10
print(type(x))

x = int("10")
print(type(x))


class Data:
    id = 0

    def __init__(self, i):
        self.id = i

    def __int__(self):
        return self.id


d = Data(10)

x = int(d)
print(x)
print(type(x))

Вывод:

<class 'int'>
<class 'int'>
10
<class 'int'>

Класс String предоставляет метод __int __(), поэтому мы можем легко преобразовать строку в int с помощью метода int().

Если объект не реализует метод __int __(), функция int() выдает ошибку TypeError.

Обычно целые числа определяются на основе 10. Но мы также можем определять их в двоичном, восьмеричном и шестнадцатеричном формате.

i = 0b1010
print(i)  # 10

i = 0xFF
print(i)  # 255

i = 0o153
print(i)  # 107

Плюсы и минусы подсказок типов

Преимущества использования подсказок типов:

• Это отличный способ документировать код.
• Подсказки типов могут сделать IDE и линтеры более отзывчивыми.
• Повышают качество разрабатываемого кода.

В то же время подсказки типов имеют и недостатки:

• Увеличивается объем кода.
• Подсказки типов увеличивают время, затрачиваемое на разработку.
• Они работают только в Python 3.5+.
• Могут привести к потерям времени при запуске кода. Особенно если вы импортируете модульtyping.

Когда необходимо использовать подсказки типов:

• При написании объемного кода.
• При создании библиотек, предназначенных для использования другими разработчиками.
• При написании модульных тестов.

Встроенные подсказки типов

В Python можно добавить подсказку для следующих типов данных:

• Int.
• Float.
• Bool.
• Str.
• Bytes.

Они могут использоваться как в функциях, так и в аннотациях переменных. Концепция аннотации переменной была добавлена ​​в Python 3.6.

Несколько примеров:

x: int # переменная с именем x без инициализации

y: float = 1.0 # переменная типа float, инициализированная значением 1,0

z: bool = False

a: str = ‘Подсказка типа Hello’

Можно добавить подсказку типа в переменную, не инициализируя ее, как это было сделано в первой строке кода. Другие три строки кода демонстрируют, как аннотировать каждую переменную и правильно их инициализировать.

Подсказки типов для наборов

Коллекция в Python представляет собой группу элементов. Поддерживаемые типы коллекций и последовательностей: list, dict, tuple и set. Но нельзя комментировать переменные, используя эти встроенные типы. Вместо этого вы должны использовать модуль typing.

Рассмотрим несколько примеров:

>>> from typing import List
>>> names: List = 
>>> names

Мы создали list с одной str в нем. Это указывает, что вы создаете list, состоящий из строк. Также можно указать тип каждого элемента в списке:

>>> from typing import List
>>> names: List = 

Подсказки для кортежей похожи на подсказки списков:

>>> from typing import Tuple
>>> s: Tuple = (5, 3.14, 'hello')

Подсказки типов для словарей отличаются тем, что в них не нужно указывать тип ключа и значения:

>>> from typing import Dict
>>> d: Dict = {'one': 1}

Если коллекция имеет непостоянный размер, можно использовать кортежи:

>>> from typing import Tuple
>>> t: Tuple = (4, 5, 6)

Значение подсказки, которое является None

Иногда значение переменной нужно инициализировать как None. Для этого можно использовать Optional:

>>> from typing import Optional
>>> result: Optional = my_function()

Если значение переменной не может быть None, нужно добавить в код assert:

>>> assert result is not None 

Подсказки типов для функций

Использование подсказок в функциях аналогично их применению для переменных. Но при этом вы также можете добавить в функцию тип возвращаемого значения:

def adder(x: int, y: int) -> None:
print(f'The total of {x} + {y} = {x+y}')

В этом примере adder() принимает два аргумента: x и y. Они оба должны быть целыми числами. Тип возвращаемого значения None указывается с помощью -> после заключительных скобок, но перед двоеточием.

Допустим, что нужно присвоить переменной функцию adder(). Вы можете аннотировать переменную Callable следующим образом:

from typing import Callable
def adder(x: int, y: int) -> None:
print(f'The total of {x} + {y} = {x+y}')
a: Callable, None] = adder

Переменная Callable принимает список аргументов для функции. Это также позволяет указать тип возвращаемого значения.

Рассмотрим еще один пример, в котором мы передаем более сложные аргументы:

from typing import Tuple, Optional
def some_func(x: int, y: Tuple, 
z: Optional: = None): -> Optional:
if x > 10:
return None
return 'You called some_func'

Мы создали функцию some_func(), которая принимает три аргумента:

• int;
• tuple строк из двух элементов;
• необязательный аргумент float, который по умолчанию является

При использовании подсказок типа в функции со значением по умолчанию нужно добавить пробел до и после знака равенства.

Это также возвращает либо None, либо строку.

Функции type() и ‘isinstance() в Python

Тип переменной в Python можно определить при помощи встроенной функции . Функция может использоваться во время выполнения программы в целях отладки, чтобы точно идентифицировать типы используемых переменных. Давайте проверим тип переменной:

Приведенный выше код выдает в качестве результата ‘int’. Тип данных переменной является целочисленным, и функция определяет его именно таким образом.

При помощи функции в языке Python можно определить, является ли данный объект () экземпляром класса (). Возвращается булево значение ( или ).

Приведенный выше код выдает в качестве результата . Поскольку тип данных переменной строковый, то данная переменная является экземпляром класса и функция это удостоверяет.

Преобразование типа

Процесс преобразования значения одного типа данных (целое число, строка, число с плавающей запятой и т.д.) в другой тип данных называется преобразованием типа. Python имеет два способа преобразования типов:

• Неявное преобразование типов
• Явное приведение типов

Неявное преобразование типов

При неявном преобразовании типов Python автоматически преобразует один тип данных в другой тип данных. Этот процесс не требует участия пользователя.

Давайте рассмотрим пример, в котором Python способствует преобразованию младшего типа данных (целое число) в более высокий тип данных (число с плавающей запятой), чтобы избежать потери данных.

Пример 1: преобразование целого числа в число с плавающей точкой

num_int = 123
num_float = 1.23

num_new = num_int + num_float

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_float:",type(num_float))

print("значение num_new:",num_new)
print("тип данных num_new:",type(num_new))

блок 1

Давайте рассмотрим этот пример преобразования типа подробнее:

1. мы добавляем две переменные num_int и num_float, сохраняя значение в num_new
2. мы выводим тип данных всех трех объектов соответственно
3. в выводе мы можем видеть, что тип данных num_int является целым числом, тип данных num_float — это число с плавающей точкой
4. кроме того, мы можем видеть, что num_new имеет тип данных float, потому что Python всегда преобразует меньший тип данных в больший тип данных, чтобы избежать потери данных

Подробнее преобразование типа int в float и обратно, рассмотрено в статье Числа в Python.

Теперь давайте попробуем добавить строку и целое число и посмотрим, как Python отнесется к этому.

Пример 2: сложение строкового (более высокого) типа данных и целочисленного (более низкого) типа данных

num_int = 123
num_str = "456"

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_str:",type(num_str))

print(num_int+num_str)

Если запустить приведенный выше пример, вы сначала увидите вывод типа данных двух наших переменных, а затем сообщение об ошибке. В данном случае, интерпретатор «не понял» что ему делать со значениями двух переменных, так как сложить число и строку не представляется возможным. Однако у Python есть решение для такого типа ситуаций, которое известно как явное преобразование.

Явное приведение типов

В явном преобразовании типов пользователи сами преобразуют тип данных объекта в требуемый тип данных. Мы используем предопределенные функции, такие как int(), float(), str() и т.д., чтобы выполнить явное преобразование типов.

Это преобразование типов также называется явным приведением типов, поскольку пользователь явно преобразует (изменяет) тип данных объектов.

Typecasting может быть выполнен путем назначения требуемой функции типа данных для выражения.

Пример 3: добавление строки и целого числа с использованием явного преобразования

num_int = 123
num_str = "456"

print("тип данных num_int:",type(num_int))
print("тип данных num_str до приведения типа :",type(num_str))

num_str = int(num_str)
print("тип данных num_str после приведения типа:",type(num_str))

num_sum = num_int + num_str

print("сумма num_int и num_str:",num_sum)
print("тип данных num_sum:",type(num_sum))

Вводная информация о строках

Как и во многих других языках программирования, в Python есть большая коллекция функций, операторов и методов, позволяющих работать со строковым типом.

Литералы строк

Литерал – способ создания объектов, в случае строк Питон предлагает несколько основных вариантов:

Если внутри строки необходимо расположить двойные кавычки, и сама строка была создана с помощью двойных кавычек, можно сделать следующее:

Разницы между строками с одинарными и двойными кавычками нет – это одно и то же

Какие кавычки использовать – решать вам, соглашение PEP 8 не дает рекомендаций по использованию кавычек. Просто выберите один тип кавычек и придерживайтесь его. Однако если в стоке используются те же кавычки, что и в литерале строки, используйте разные типы кавычек – обратная косая черта в строке ухудшает читаемость кода.

Кодировка строк

В третьей версии языка программирования Python все строки представляют собой последовательность Unicode-символов.

В Python 3 кодировка по умолчанию исходного кода – UTF-8. Во второй версии по умолчанию использовалась ASCII. Если необходимо использовать другую кодировку, можно разместить специальное объявление на первой строке файла, к примеру:

Максимальная длина строки в Python

Максимальная длина строки зависит от платформы. Обычно это:

• 2**31 — 1 – для 32-битной платформы;
• 2**63 — 1 – для 64-битной платформы;

Константа , определенная в модуле

Конкатенация строк

Одна из самых распространенных операций со строками – их объединение (конкатенация). Для этого используется знак , в результате к концу первой строки будет дописана вторая:

При необходимости объединения строки с числом его предварительно нужно привести тоже к строке, используя функцию

Сравнение строк

При сравнении нескольких строк рассматриваются отдельные символы и их регистр:

• цифра условно меньше, чем любая буква из алфавита;
• алфавитная буква в верхнем регистре меньше, чем буква в нижнем регистре;
• чем раньше буква в алфавите, тем она меньше;

При этом сравниваются по очереди первые символы, затем – 2-е и так далее.

Далеко не всегда желательной является зависимость от регистра, в таком случае можно привести обе строки к одному и тому же регистру. Для этого используются функции – для приведения к нижнему и – к верхнему:

Как удалить строку в Python

Строки, как и некоторые другие типы данных в языке Python, являются неизменяемыми объектами. При задании нового значения строке просто создается новая, с заданным значением. Для удаления строки можно воспользоваться методом , заменив ее на пустую строку:

Или перезаписать переменную пустой строкой:

Обращение по индексу

Для выбора определенного символа из строки можно воспользоваться обращением по индексу, записав его в квадратных скобках:

Индекс начинается с 0

В Python предусмотрена возможность получить доступ и по отрицательному индексу. В таком случае отсчет будет вестись от конца строки: