Числа в python

Преобразование строки Python в int

Метод Python позволяет преобразовать любое значение типа String в целочисленное значение.

Синтаксис:

int(string_variable)

Пример:

string_num = '75846'
print("The data type of the input variable is:\n")
print(type(string_num))

result = int(string_num)
print("The data type of the input value after conversion:\n")
print(type(result))
print("The converted variable from string to int:\n")
print(result)

Выход:

The data type of the input variable is:
<class 'str'>
The data type of the input value after conversion:
<class 'int'>
The converted variable from string to int:
75846

Python также предоставляет нам эффективный вариант преобразования чисел и значений типа String в целочисленные значения с определенной базой в соответствии с системой счисления.

Синтаксис:

int(string_value, base = val)

Пример:

string_num = '100'
print("The data type of the input variable is:\n")
print(type(string_num))

print("Considering the input string number of base 8....")
result = int(string_num, base = 8)
print("The data type of the input value after conversion:\n")
print(type(result))
print("The converted variable from string(base 8) to int:\n")
print(result) 

print("Considering the input string number of base 16....")
result = int(string_num, base = 16)
print("The data type of the input value after conversion:\n")
print(type(result))
print("The converted variable from string(base 16) to int:\n")
print(result) 

В приведенном выше фрагменте кода мы преобразовали «100» в целочисленное значение с основанием 8 и основанием 16 соответственно.

Выход:

The data type of the input variable is:

<class 'str'>
Considering the input string number of base 8....
The data type of the input value after conversion:

<class 'int'>
The converted variable from string(base 8) to int:

64
Considering the input string number of base 16....
The data type of the input value after conversion:

<class 'int'>
The converted variable from string(base 16) to int:

256

Основные строковые функции

Функциональный стиль в Python

В функциональном программировании вычисления выполняются путем объединения функций, которые принимают аргументы и возвращают конкретное значение (или значения). Эти функции не изменяют свои входные аргументы и не изменяют состояние программы. Они просто предоставляют результат данного вычисления. Такие функции обычно называются чистыми функциями (pure functions).

Теоретически программы, построенные с использованием функционального стиля, проще:

• Разрабатывать, потому что вы можете кодировать и использовать каждую функцию изолированно
• Отлаживать и тестировать, потому что вы можете тестировать и отлаживать отдельные функции, не глядя на остальную часть программы
• Понимать, потому что вам не нужно иметь дело с изменениями состояния на протяжении всей программы

Функциональное программирование обычно использует списки, массивы и другие итерационные объекты для представления данных вместе с набором функций, которые работают с этими данными и преобразовывают их. Когда дело доходит до обработки данных в функциональном стиле, обычно используются как минимум три метода:

1. Сопоставление (Mapping) заключается в применении функции преобразования к итерируемому объекту для создания нового объекта. Элементы в новой итерации создаются путем вызова функции преобразования для каждого элемента в исходной итерации.
2. Фильтрация (Filtering) состоит из применения предиката или булевозначной функции (predicate or Boolean-valued function) к итерируемому объекту для создания нового итерируемого объекта. Элементы в новой итерации создаются путем фильтрации любых элементов в исходной итерации, которые заставляют функцию предиката возвращать false.
3. Сокращение (Reducing) состоит из применения функции reduce к итерируемому объекту для получения единственного накопленного значения.

По словам Гвидо ван Россума, на Python в большей степени влияют императивные языки программирования, чем функциональные языки:

Однако еще в 1993 году сообщество Python требовало некоторых функций функционального программирования. Они просили:

• Анонимные функции
• Функцию 
• Функцию  
• Функцию  

Эти функциональные возможности были добавлены в язык благодаря участию многих членов сообщества. В настоящее время  ,  и  являются фундаментальными компонентами стиля функционального программирования в Python.

В этом руководстве мы рассмотрим одну из этих функциональных возможностей — встроенную карту функций map(). Вы также узнаете, как использовать составные части списковых включений (comprehensions) и выражения генератора (generator expressions), чтобы получить ту же функциональность, что и map(), в питоническом и удобочитаемом виде.

Словарные типы данных в Python

Словари в Python-это списки пар Ключ: Значение. Это очень мощный тип данных для хранения большого количества связанной информации, которая может быть связана с помощью ключей . Основная операция словаря заключается в извлечении значения на основе имени ключа . В отличие от списков, где используются индексные номера, словари позволяют использовать ключ для доступа к его членам. Словари также можно использовать для сортировки, итерации и сравнения данных.

Словари создаются с помощью фигурных скобок ({}) с парами, разделенными запятой (,), и ключевыми значениями, связанными с двоеточием(:). В словарях Ключ должен быть уникальным. Вот краткий пример того, как можно использовать словари:

Мы используем ключ для получения соответствующего значения. Но не наоборот.

Обязательно прочтите: Реализация стека в Python

Converting to Tuples and Lists

You can use the methods and to convert the values passed to them into the list and tuple data type respectively. In Python:

• a list is a mutable ordered sequence of elements that is contained within square brackets .
• a tuple is an immutable ordered sequence of elements contained within parentheses .

Converting to Tuples

Let’s start with converting a list to a tuple. Converting a list to a tuple, because it’s an immutable data type, can allow substantial optimization to the programs that we create. When we use the method it will return the tuple version of the value passed to it.

We see that a tuple is printed out in the output, as the items are now contained within parentheses rather than square brackets.

Let’s use with a variable that represents a list:

Again, we see that the list value is changed to a tuple value, indicated by the parentheses. We can convert any iterable type to a tuple, including strings:

Because we can iterate through strings, we can convert them to tuples with the method. With data types that are not iterable, however, like integers and floats, we will receive a type error:

While it is possible to convert the integer to a string and then convert to a tuple, as in , it is best to opt for readable code over complicated conversions.

Converting to Lists

Converting values, especially tuples, to lists can be useful when you need to have a mutable version of that value.

We’ll use the method to convert the following tuple to a list. Because the syntax for creating a list uses parentheses, be sure to include the parentheses of the method, and in this case the method as well:

The square brackets signal that a list has been returned from the original tuple value that was passed through the method.

To make the code more readable, we can remove one of the pairs of parentheses by using a variable:

If we print we would receive the same output as above.

Just like tuples, strings can be converted to lists:

Here the string was converted to a list, providing a mutable version of the original value.

Преобразование типов данных

Мы можем преобразовывать значения из одного типа в другой с помощью таких функций, как int(), str(), float() и других:

>>> float(5)
5.0

Когда происходит преобразование числа с плавающей запятой в целое, то теряется часть после запятой:

>>> int(10.6)
10
>>> int(-10.6)
-10

Преобразование в словарь требует, чтобы каждый элемент последовательности был парой:

>>> dict(,])
{1 2, 3 4}
>>> dict()
{3 26, 4 44}

Подробнее о преобразовании типов данных в Python смотрите в таблице ниже:

Материал «Типизация в Python. Типы данных, переменные» подготовлен специально для OTUS на основании статьи «Python Data Types».

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

Приоритеты операторов

Consider this expression:

>>> 20 + 4 * 10
60

There is ambiguity here. Should Python perform the addition first and then multiply the sum by ? Or should the multiplication be performed first, and the addition of second?

Clearly, since the result is , Python has chosen the latter; if it had chosen the former, the result would be . This is standard algebraic procedure, found universally in virtually all programming languages.

Всем операторам, которые поддерживает язык, присваивается приоритет. В выражении все операторы с наивысшим приоритетом выполняются первыми. Как только эти результаты получены, выполняются операторы следующего наивысшего приоритета. Так продолжается до тех пор, пока выражение не будет полностью оценено. Все операторы с одинаковым приоритетом выполняются в порядке слева направо.

Вот порядок приоритета операторов Python, которые вы видели до сих пор, от низшего к высшему:

 
Оператор
Описание

низший приоритет

Логическое ИЛИ

Логическое И

Логическое НЕ

, , , , , , ,

сравнения, идентификация

побитовое ИЛИ

побитовое ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ

побитовое И

,

битовый сдвиг

,

сложение, вычитание

, , ,

умножение, деление, окруляющее деление, остаток от деления

, ,

плюс, минус, побитовый минус

наивысший приоритет

возведение в степень

 
Операторы в верхней части таблицы имеют самый низкий приоритет, а операторы в нижней части таблицы имеют самый высокий. Любые операторы в одной строке таблицы имеют одинаковый приоритет.

Понятно, почему умножение выполняется первым в приведенном выше примере: умножение имеет более высокий приоритет, чем сложение.

Аналогично, в приведенном ниже примере сначала возводится в степень , что равно , а затем выполняется умножение в порядок слева направо():

>>> 2 * 3 ** 4 * 5
810

Приоритеты операторов могут быть переопределены с помощью скобок. Выражения в скобках всегда выполняются в первую очередь, перед выражениями, которые не заключены в скобки. Таким образом, происходит следующее:

>>> 20 + 4 * 10
60
>>>(20 + 4) * 10
240

>>> 2 * 3 ** 4 * 5
810
>>> 2 * 3 **(4 * 5)
6973568802

В первом примере сначала вычисляется , затем результат умножается на . Во втором примере сначала вычисляется , затем значение увеличивается до этой степени, а затем результат умножается на .

Нет ничего плохого в том, чтобы свободно использовать круглые скобки, даже если они не нужны для изменения порядка оценки. Фактически, это считается хорошей практикой, потому что это может сделать код более читабельным, и это освобождает читателя от необходимости вызывать Приоритеты операторов из памяти. Учтите следующее:

(a < 10) and(b > 30)

Здесь круглые скобки совершенно не нужны, поскольку операторы сравнения имеют более высокий приоритет, чем , и в любом случае выполнялись бы первыми. Но некоторые могут считать намерение версии в скобках более очевидным, чем эта версия без скобок:

a < 10 and b > 30

С другой стороны, вероятно, есть те, кто предпочел бы последнее; это вопрос личных предпочтений. Дело в том, что вы всегда можете использовать круглые скобки, если считаете, что это делает код более читабельным, даже если в них нет необходимости менять порядок вычислений.

Числа

Для хранения числовых значений используют числовые типы данных. Создание числовых объектов не вызывает затруднений:

var1 = 1
var2 = 10

Ссылка на числовой объект без проблем удаляется с помощью оператора del. Синтаксис:

del var1]]]

В Python поддерживаются 3 разных числовых типа:
— целые числа со знаком (int);
— значения с плавающей запятой (float);
— комплексные числа (complex).

В Python 3 все целые числа представлены как long числа, то есть отдельного типа long нет.

Чтобы узнать класс переменной либо значения, мы можем использовать функции type() и isinstance(). Это позволяет проверить принадлежность объекта конкретному классу:

>>> a = 5
>>> print(a, "is of type", type(a))
5 is of type <class 'int'>
>>> a = 2.0
>>> print(a, "is of type", type(a))
2.0 is of type <class 'float'>
>>> a = 1+2j
>>> print(a, "is complex number?", isinstance(1+2j, complex))
(1+2j) is complex number? True

У чисел с плавающей запятой ограниченная точность. Визуально разница видна в консоли по наличию точки: 1.0 — число с плавающей запятой, 1 — целое число.

Что касается комплексных чисел, то они записываются в виде x+yj. Х в данном случае — действительная часть числа, Y — мнимая. Примеры:

>>> a = 1234567890123456789
>>> a
1234567890123456789
>>> b = 0.1234567890123456789
>>> b
0.12345678901234568
>>> c = 1+2j
>>> c
(1+2j)

Здесь следует учесть, что значение переменной b усечено.

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)

datetime.strptime()

Теперь давайте воспользуемся для преобразования заданной строки в объект datetime.

from datetime import datetime

dt_string = "06//05//2020 12:06:58"

obj = datetime.strptime(dt_string, "%d//%m//%Y %H:%M:%S")

print(type(obj))
print("DateTime object: ", obj)
print("Time object: ", obj.time())
print("Date object: ", obj.date())

Выход:

Как видно из вывода выше, успешно преобразован в объект datetime. Мы также можем использовать функции и над этим объектом для получения объектов datetime.time и datetime.date соответственно.

Давайте посмотрим на другой пример, где мы берем дату и время с помощью функции input() от пользователя.

from datetime import datetime

dt_string = str(input("Enter date in dd:mm:yyyy format:"))

try:
    obj = datetime.strptime(dt_string, "%d:%m:%Y")
    print(obj)
    print(obj.strftime("Date:%d Month:%m Year:%Y")) #strftime to format datetime obj
except ValueError as ex:
    print("ValueError: ", ex)

Выход:

В этом примере мы берем как пользователем данные и преобразуем его в объект datetime с помощью . Мы снова берем этот объект и выводим его в желаемом формате с помощью метода .

Что, если мы не предоставим методу strptime() строку, соответствующую указанному формату? В этом случае возникает . Посмотрите на вывод ниже (для того же кода), где мы это делаем.

Enter date in dd:mm:yyyy format:6/5/20
ValueError:  time data '6/5/20' does not match format '%d:%m:%Y'

Преобразование типа данных

Иногда вам может потребоваться выполнить преобразования между встроенными типами. Чтобы преобразовать типы, вы просто используете имена типов как функцию.

Существует несколько встроенных функций для преобразования из одного типа данных в другой. Эти функции возвращают новый объект, представляющий преобразованное значение.

Что делать, когда все усложняется

Но что делать, если передаваемый аргумент может быть нескольких типов? В этом случае можно использовать Union:

>>> from typing import Union
>>> z: Union

Эта подсказка типа означает, что переменная z может быть строкой или целым числом.

Также есть случаи, когда функция может принимать объект. Если этот объект может быть одним из нескольких объектов, то можно использовать Any.

x: Any = some_function() 

Классы

Пример использования подсказки типа для класса:

>>> class Test:
... pass
... 
>>> t: Test = Test()

Это полезно при передаче экземпляров класса между функциями или методами.

Декораторы

Декораторы – это функции, которые принимают другие функции и модифицируют их. Добавление подсказок к декораторам выглядит нестандартно. Например:

>>> from typing import Any, Callable, TypeVar, cast
>>> F = TypeVar('F', bound=Callable)
>>> def my_decorator(func: F) -> F:
	def wrapper(*args, **kwds):
		print("Calling", func)
		return func(*args, **kwds)
	return cast(F, wrapper)

TypeVar — это способ указать пользовательский тип. Для этого создается пользовательский тип Callable, который может принимать любое количество аргументов и возвращает Any. Затем создается декоратор и добавляется новый тип в качестве подсказки типа для первого аргумента и возвращаемого типа.

Функция cast используется только Mypy – утилитой проверки статического кода. Она предназначена для приведения значения к указанному типу. В данном случае вы приводите функцию wrapper к типу F.

Псевдонимы

В Python можно создать новое имя для типа. Например, переименовать тип List в Vector:

>>> from typing import List
>>> Vector = List
>>> def some_function(a: Vector) -> None:
... print(a)

Теперь Vector и List ссылаются на однотипные подсказки. Псевдонимы подсказок типов полезны для сложных типов.

В документации по типам есть хороший пример, который приведен ниже:

from typing import Dict, Tuple
ConnectionOptions = Dict
Address = Tuple
Server = Tuple

Этот код позволяет вкладывать типы в другие типы, при этом сохраняя возможность добавлять соответствующие подсказки типов.

Типы данных и преобразование типов

Перечислим основные типы данных в Python, которые понадобятся на ближайших уроках:

• int – целочисленные значения;float – вещественные (дробные) значения;bool – логические значения — истина (True) или ложь (False);str – символьная строка или единичный символ.

Рассмотрим примеры использования основных типов в Python:Целые числа (int):

num = 13
print(num)  # 13
 
num = 
print(num)  # 0
 
num = -10
print(num)  # -10
 
num = 500_000_000  # для удобства чтения
print(num) # 500000000

Вещественные числа (float):

num = 13.4
print(num) # 13.4
 
num = 0.0
print(num) # 0.0
 
num = -15.2
print(num) # -15.2
 
num = 100_000.000_002 # для удобства чтения
print(num) # 100000.000002
 
num = 1.7e2 # 1.7 умножить на 10 в степени 2
print(num) # 170

Логический тип (bool):

print(15 == 15) # True
 
print(1 != 3) # True
 
print(3 > 4) # False
 
print(3 <= 3) # True
 
print(6 >= 6) # True
 
print(6 < 5) # False
 
x = 2
print(1 < x < 3) # True

Строки (str):

example_string = "Очень интересно"
print(example_string) # Очень интересно
 
example_string = 'Пьеса "На дне"'
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Пьеса \"На дне\"
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Как " \
                 "разбить " \
                 "объявление длинной строки"
print(example_string) # Как разбить объявление длинной строки
 
example_string = """
                 Как  
                 оставить сроку
                 в несколько строк
                 """
print(example_string) 
# Как  
# оставить сроку
# в несколько строк

# Как объединить две строки в одну
print("Можно их" + " сложить") # Можно их сложить 
 
print("Можно и так!" * 3) # Можно и так!Можно и так!Можно и так!

Рассмотрим примеры того, как используется преобразование типов в Питон:

• преобразование в символьную строку:

1
2
3

a = 1.7
a=str(a)
print(a) # '1.7'

преобразование в целое:

1
2
3

x = 1.7
x=int(x)
print(x) # 1

преобразование в вещественное:

1
2
3

y=1
y=float(y)
print(y) # 1.0

Присвоение значений переменным

Переменные Python не требуют явного объявления для резервирования пространства памяти. Объявление присваивается автоматически, когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства (=) используется для присвоения значений переменным.

Операнд слева от оператора =  является именем переменной, а операнд справа от оператора = является значением, которое хранится в переменной. Например,

#!/usr/bin/python3

counter = 100          # Целочисленная переменная
miles   = 1000.0       # Переменная с плафающей точкой
name    = "John"       # Строковая переменная

print (counter)
print (miles)
print (name)

Здесь 100, 1000.0 и «John» являются значениями, присвоенными счетчику, милям и переменной имени, соответственно. Это дает следующий результат:

100
1000.0
John

Вывод

На этом этапе вы должны лучше понять некоторые основные типы данных Python, которые доступны для использования в Python. Каждый из этих типов данных станет важным по мере разработки проектов программирования на языке Python.

Как только у вас будет четкое представление о типах данных, доступных вам в Python, вы сможете научиться преобразовывать эти типы данных Python.

Этот учебник охватывал различные типы данных Python и пытался объяснить каждый из них на примерах. Здесь вы можете найти всю необходимую информацию, которая может быть полезна вам при разработке программ на Python.

Если у вас есть какие-либо сомнения, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже.

Счастливого кодирования!