Python黑帽编程2.2 数值类型

数值类型，说白了就是处理各种各样的数字，Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数，这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。

Python中的数值类型都是不可变类型，意味着创建、修改数字的值，都会产生新的对象，当然这是幕后的操作，编程过程中大可不必理会。

2.2.1 标准整型和长整型

标准整型等价于C中的有符号长整型（long），与系统的最大整型一致（如32位机器上的整型是32位，64位机器上的整型是64位），可以表示的整数范围在[-sys.maxint-1, sys.maxint]之间。整型字面值的表示方法有3种：十进制（常用）、八进制（以数字“0”开头）和十六进制（以“0x”或“0X”开头）。

# -*- coding:utf-8 -*-

a = 0101

print 'a='+str(a)

b=64

print 'b='+str(b)

c=-237

print 'c='+str(c)

d=0x80

print 'd='+str(d)

e=-0x92

print 'e='+str(e)

上面的代码输出结果为：

图2

长整型是整型的超集，可以表示无限大的整数（实际上只受限于机器的虚拟内存大小）。长整型字面值的后面带有字母“L”或“l”（推荐使用大写的“L”）。

长整型和标准整型，目前已经基本统一，当数学运算遇到整型异常的情况，在Python2.2以后的版本，会自动转换为长整型。例如：

图3

2.2.2 布尔型和布尔对象

布尔型其实是整型的子类型，布尔型数据只有两个取值：True和False，分别对应整型的1和0。

每一个Python对象都天生具有布尔值（True或False），进而可用于布尔测试（如用在if、while中）。

以下对象的布尔值都是False，除此之外是True：

None

False（布尔型）

0（整型0）

0L（长整型0）

0.0（浮点型0）

0.0+0.0j（复数0）

''（空字符串）

[]（空列表）

()（空元组）

{}（空字典）

用户自定义的 类实例，该类定义了方法 __nonzero__() 或 __len__()，并且这些方法返回0或False

下面我们通过几段代理来加深对布尔类型的认识。

# -*- coding:utf-8 -*-

#基本测试

print bool(1)

print bool(True)

print bool('0')

print bool([])

pring bool((1,))

结果如下：

图4

下面我们看看bool类型作为只有0和1取值的特殊整型的特性。

# -*- coding:utf-8 -*-

#使用bool数

foo = 42

bar = foo<42

print bar

print bar+10

print '%s' %bar

print '%d' %bar

运行结果如下：

图5

再来验证下没有_nonzero_()方法的对象，默认是True。

#无_nozero_()

class C:pass

c=C()

print bool(c)

运行结果如下：

图6

2.2.3 双精度浮点型

Python里的浮点型数字都是双精度，类似C语言的double类型。可以用十进制或者科学计数法表示。下面我们看一些典型的浮点型数字。

# -*- coding:utf-8 -*-

print 0.0

print -777.

print -5.555567119

print 96e3 * 1.0

print -1.609E-19

运行结果如下：

图7

2.2.4 复数

在Python中，有关复数的概念如下：

l 虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。

l 复数由实数部分和虚数部分组成。

l 表示虚数的语法：real+imagj.

l 实数部分和虚数部分都是浮点型。

l 虚数部分必须有后缀j或J。

下面是几个复数的例子：

print 64.375+1j

print 1.23e-045+6.7e+089j

运行结果如下：

图8

2.2.5 十进制浮点型

十进制浮点通常称为decimal类型，主要应用于金融计算。双精度浮点型使用的是底和指数的表示方法，在小数表示上精度有限，会导致计算不准确，decimal采用十进制表示方法，看上去可以表示任意精度。

下面我们看一下十进制浮点的例子。

from decimal import *

dec=Decimal('.1')

print dec

print Decimal(.1)

print dec +Decimal(.1)

使用decimal类型，首先要引入decimal模块，然后通过Decimal类来初始化一个Decimal对象。

运行结果如下：

图9

2.2.6 操作符

下表是主要的操作类型，供参考。

操作	说明	bool	int	long	float	complex
x ** y	指数运算	√	√	√	√	√
+x	符号不变	√	√	√	√	√
-x	符号取反	√	√	√	√	√
~x	按位取反	√	√	√
x * y	乘法	√	√	√	√	√
x / y	除法	√	√	√	√	√
x // y	地板除	√	√	√	√	√
x % y	取余	√	√	√	√	√
x + y	加法	√	√	√	√	√
x - y	减法	√	√	√	√	√
x << y	位左移	√	√	√
x >> y	位右移	√	√	√
x & y	按位与	√	√	√
x ^ y	按位异或	√	√	√
x \| y	按位或	√	√	√
abs(x)	取绝对值	√	√	√	√	√
bin(x)	整型->二进制字符串	√	√	√
bool(x)	布尔型转换	√	√	√	√	√
chr(x)	ASCII码->单字符串	√	√	√
complex(re, im)	实部为re，虚部为im的复数	√	√	√	√	√
divmod(x, y)	除法及取余	√	√	√	√	√
float(x)	浮点转换函数	√	√	√	√
hex(x)	整型->十六进制字符串	√	√	√
int(x)	整型转换	√	√	√	√
long(x)	长整型转换	√	√	√	√
pow(x)	指数运算	√	√	√	√	√
oct(x)	整型->八进制字符串	√	√	√
round(x[, n])	保留n位小数并四舍五入	√	√	√	√
unichr(x)	ASCII码->Unicode单字符串	√	√	√

在Python中同时支持不同数值类型的数字进行混合运算，数字类型不一致怎么做运算？这个时候就涉及到强制类型转换问题。这种操作不是随意进行的，它遵循以下基本规则:

首先，如果两个操作数都是同一种数据类型，没有必要进行类型转换。仅当两个操作数类型不一致时， Python才会去检查一个操作数是否可以转换为另一类型的操作数。如果可以，转换它并返回转换结果。

由于某些转换是不可能的，比如果将一个复数转换为非复数类型，将一个浮点数转换为整数等等，因此转换过程必须遵守几个规则。要将一个整数转换为浮点数，只要在整数后面加个.0就可以了。要将一个非复数转换为复数，则只需要要加上一个“0j”的虚数部分。

这些类型转换的基本原则是：整数转换为浮点数，非复数转换为复数。在 Python 语言参考中这样描述coerce()方法：

如果有一个操作数是复数，另一个操作数被转换为复数。

否则，如果有一个操作数是浮点数，另一个操作数被转换为浮点数。

否则, 如果有一个操作数是长整数，则另一个操作数被转换为长整数；

否则，两者必然都是普通整数，无须类型转换。

数字类型之间的转换是自动进行的，程序员无须自己编码处理类型转换。Python 提供了 coerce() 内建函数来帮助你实现这种转换。

转换流程图如下图所示：

图10

2.2.7转换工厂

函数 int(), long(), float() 和 complex() 用来将其它数值类型转换为相应的数值类型。从Python2.3开始，Python 的标准数据类型添加了一个新成员：布尔（Boolean）类型。从此 true 和 false 现在有了常量值即 True 和 False(不再是1和0)。