Преобразование типов Python и приведение типов

Преобразование и приведение типов Python

В этой статье вы узнаете о преобразовании типов и использовании преобразования типов.

Прежде чем изучать преобразование типов в Python, вы должны иметь представление о типах данных Python.

<час>

Преобразование типов

Процесс преобразования значения одного типа данных (целого числа, строки, числа с плавающей запятой и т. д.) в другой тип данных называется преобразованием типа. Python имеет два типа преобразования типов.

1. Неявное преобразование типов
2. Явное преобразование типов

<час>

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 поддерживает преобразование младшего типа данных (целое число) в более высокий тип данных (плавающее число), чтобы избежать потери данных.

Пример 1. Преобразование целого числа в число с плавающей запятой

num_int = 123
num_flo = 1.23

num_new = num_int + num_flo

print("datatype of num_int:",type(num_int))
print("datatype of num_flo:",type(num_flo))

print("Value of num_new:",num_new)
print("datatype of num_new:",type(num_new))

Когда мы запустим указанную выше программу, вывод будет таким:

datatype of num_int: <class 'int'>
datatype of num_flo: <class 'float'>

Value of num_new: 124.23
datatype of num_new: <class 'float'>

В приведенной выше программе

• Мы добавляем две переменные num_int и num_flo , сохраняя значение в num_new .
• Мы рассмотрим тип данных всех трех объектов соответственно.
• В выходных данных мы видим тип данных num_int. это integer в то время как тип данных num_flo это float .
• Кроме того, мы можем видеть num_new имеет float тип данных, поскольку Python всегда преобразует меньшие типы данных в большие, чтобы избежать потери данных.

<час>

Теперь давайте попробуем добавить строку и целое число и посмотрим, как с этим справляется Python.

Пример 2. Добавление строкового (высшего) типа данных и целочисленного (нижнего) типа данных

num_int = 123
num_str = "456"

print("Data type of num_int:",type(num_int))
print("Data type of num_str:",type(num_str))

print(num_int+num_str)

Когда мы запустим указанную выше программу, вывод будет таким:

Data type of num_int: <class 'int'> 
Data type of num_str: <class 'str'> 

Traceback (most recent call last): 
  File "python", line 7, in <module> 
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

В приведенной выше программе

• Мы добавляем две переменные num_int и num_str .
• Как видно из вывода, мы получили TypeError . Python не может использовать неявное преобразование в таких условиях.
• Однако в Python есть решение для подобных ситуаций, известное как явное преобразование.

<час>

Явное преобразование типов

При явном преобразовании типов пользователи преобразуют тип данных объекта в требуемый тип данных. Мы используем предопределенные функции, такие как int() , float() , str() и т. д. для выполнения явного преобразования типов.

Этот тип преобразования также называется приведением типов, поскольку пользователь приводит (изменяет) тип данных объектов.

Синтаксис:

<required_datatype>(expression)

Приведение типов можно выполнить, назначив требуемую функцию типа данных выражению.

<час>

Пример 3. Сложение строки и целого числа с использованием явного преобразования

num_int = 123
num_str = "456"

print("Data type of num_int:",type(num_int))
print("Data type of num_str before Type Casting:",type(num_str))

num_str = int(num_str)
print("Data type of num_str after Type Casting:",type(num_str))

num_sum = num_int + num_str

print("Sum of num_int and num_str:",num_sum)
print("Data type of the sum:",type(num_sum))

Когда мы запустим указанную выше программу, вывод будет таким:

Data type of num_int: <class 'int'>
Data type of num_str before Type Casting: <class 'str'>

Data type of num_str after Type Casting: <class 'int'>

Sum of num_int and num_str: 579
Data type of the sum: <class 'int'>

В приведенной выше программе

• Мы добавляем num_str и num_int переменная.
• Мы преобразовали num_str из строкового (высшего) в целочисленный (нижний) тип с использованием int() функция для выполнения добавления.
• После преобразования num_str к целочисленному значению, Python может добавить эти две переменные.
• Мы получили num_sum значение и тип данных должны быть целым числом.

<час>

Ключевые моменты, которые следует помнить

1. Преобразование типов — это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
2. Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
3. Python позволяет избежать потери данных при неявном преобразовании типов.
4. Явное преобразование типов также называется преобразованием типов. Типы данных объектов преобразуются пользователем с помощью предопределенных функций.
5. При преобразовании типов возможна потеря данных, поскольку мы привязываем объект к определенному типу данных.