Python如何实现强制数据类型转换
这篇文章主要介绍了Python如何实现强制数据类型转换,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
常用转换函数
| 函数 | 作用 |
| int(x) | 将x转换成整数类型 |
| float(x) | 将 x 转换成浮点数类型 |
| complex(real, [,imag]) | 创建一个复数 |
| str(x) | 将 x 转换为字符串 |
| repr(x) | 将 x 转换为表达式字符串 |
| eval(str) | 计算在字符串中的有效 Python 表达式，并返回一个对象 |
| chr(x) | 将整数 x 转换为一个字符 |
| ord(x) | 将一个字符 x 转换为它对应的整数值 |
| hex(x) | 将一个整数 x 转换为一个十六进制字符串 |
| oct(x) | 将一个整数 x 转换为一个八进制的字符串 |
示例：
pi = 3.14
print('pi：', int(pi)) # pi： 3
pi = 3
print('pi:', float(pi)) # pi: 3.0
complex1 = complex(1, 2)
print(complex1) # (1+2j)
age = 12
print('该同学今年%s岁了' % str(age)) # 该同学今年12岁了
print(repr('lily')) # "'lily'"
x = 8
print(eval('x * 3')) # 24
print(chr(65)) # A
print(ord('a')) # 97
print(hex(10)) # 0xa
print(oct(10)) # 0o12
print(bin(10)) # 0b1010
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持小牛知识库。
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强制类型转换 隐式类型转换：隐式类型转换又称为自动类型转换，隐式类型转换可分为三种：算术转换、赋值转换和输出转换。 显式类型转换：显式类型转换又称为强制类型转换，指的是使用强制类型转换运算符，将一个变量或表达式转化成所需的类型，这种类型转换可能会造成数据的精度丢失。 数据有不同的类型，不同类型数据之间进行混合运算时必然涉及到类型的转换问题。 转换的方法有两种： 自动转换(隐式转换)：遵循一定的规则
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本文向大家介绍tensorflow 实现数据类型转换，包括了tensorflow 实现数据类型转换的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 tensorflow支持14种不同的类型，主要包括： 实数：tf.float32 tf.float64 整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔：tf.bool 复数：tf.complex64 tf.c
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问题内容： 我有以下两节课： 和： 当我运行测试时，一切都是笨拙的。如果我将类型参数化更改为： 编译器抱怨，报告： 错误：类型不兼容的整数不能转换为T number = new Integer（11）; 其中T是类型变量T扩展了在方法getSomeValue（boolean）中声明的Object 它同样对Double有所抱怨。为什么？ 编辑：我犯了一个错误。这实际上是有效的代码。 现在我明白了@S
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虽然 Python 是弱类型编程语言，不需要像 Java 或 C 语言那样还要在使用变量前声明变量的类型，但在一些特定场景中，仍然需要用到类型转换。 比如说，我们想通过使用 print() 函数输出信息“您的身高：”以及浮点类型 height 的值，如果在交互式解释器中执行如下代码： >>> height = 70.0 >>> print("您的身高"+height) Traceback (mos
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问题内容： 看到 这个操场片段 。 相关代码： 通过显式声明类型，第一个类型转换起作用。但是，第二次引发恐慌。为什么？是否有一种干净的方法可以转换为更长的功能签名？ 问题答案： tl; dr 对于类型断言（您使用的类型），仅实际类型很重要。因此，仅等于和不等于。 说明 首先，这与铸造无关。进行中没有强制转换。有类型断言和类型转换。 您正在处理类型断言，并假设与类型 转换 具有相同的条件。在阅读您的
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我尝试通过methodhandles将方法链接在一起，其中一些方法来自泛型类型。如果函数返回泛型类型，我必须为MethodType指定Object.Class，但我看不到将其转换回泛型类型参数类型的简单方法。在大多数情况下，这没有问题，因为invoke似乎自动转换它们，但我必须创建mhs，它可以用InvokeExact运行。难道没有简单的方法使用MethodHandles进行强制转换吗？ 我的测试