


Wie konvertiere ich Strings in Python in numerische Datentypen (int und float)?
Konvertieren von Zeichenfolgen in numerische Datentypen in Python
In Python ist es häufig erforderlich, Zeichenfolgen, die numerische Werte darstellen, in tatsächliche numerische Datentypen zu konvertieren wie float oder int. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn mit Daten aus externen Quellen gearbeitet wird oder wenn präzise mathematische Operationen erforderlich sind.
Konvertieren von Strings in Float
Um einen String in einen Float umzuwandeln, verwenden Sie die float()-Funktion. Es nimmt ein String-Argument und gibt eine Gleitkommadarstellung des darin enthaltenen numerischen Werts zurück.
Zum Beispiel:
a = "545.2222" float(a) # Output: 545.22220000000004
Konvertieren von Strings in Int
Wenn Sie eine Zeichenfolge in eine Ganzzahl konvertieren müssen, können Sie die Funktion int() verwenden. Sie müssen jedoch zunächst sicherstellen, dass die Zeichenfolge eine gültige Ganzzahl ist Darstellung.
Zum Beispiel:
a = "31" int(a) # Output: 31
Hinweis: Es ist erwähnenswert, dass int(), angewendet auf eine Zeichenfolge, die einen Gleitkommawert darstellt, den abgeschnittenen ganzzahligen Teil von zurückgibt der Float-Wert, wie im folgenden Beispiel gezeigt:
int(float(a)) # Output: 545
Wenn Sie diese Konvertierungstechniken verstehen, können Sie numerische Daten innerhalb von Zeichenfolgen nahtlos verarbeiten und führen Sie nach Bedarf präzise mathematische Operationen in Ihren Python-Programmen aus.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich Strings in Python in numerische Datentypen (int und float)?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
