Python数据类型之间的转换
Python数据类型之间的转换
函数 | 描述 |
---|---|
int(x [,base]) |
将x转换为一个整数 |
long(x [,base] ) |
将x转换为一个长整数 |
float(x) |
将x转换到一个浮点数 |
complex(real [,imag]) |
创建一个复数 |
str(x) |
将对象 x 转换为字符串 |
repr(x) |
将对象 x 转换为表达式字符串 |
eval(str) |
用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 |
tuple(s) |
将序列 s 转换为一个元组 |
list(s) |
将序列 s 转换为一个列表 |
set(s) |
转换为可变集合 |
dict(d) |
创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。 |
frozenset(s) |
转换为不可变集合 |
chr(x) |
将一个整数转换为一个字符 |
unichr(x) |
将一个整数转换为Unicode字符 |
ord(x) |
将一个字符转换为它的整数值 |
hex(x) |
将一个整数转换为一个十六进制字符串 |
oct(x) |
将一个整数转换为一个八进制字符串 |
查看变量数据类型:
a=3
import types
type(a)
int(a) #转换为整型
str(a) #转换为字符串
Python数学函数
函数 | 返回值 ( 描述 ) |
---|---|
abs(x) | 返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10 |
ceil(x) | 返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5 |
cmp(x, y) | 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 |
exp(x) | 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 |
fabs(x) | 返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0 |
floor(x) | 返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4 |
log(x) | 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 |
log10(x) | 返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0 |
max(x1, x2,...) | 返回给定参数的最大值,参数可以为序列。 |
min(x1, x2,...) | 返回给定参数的最小值,参数可以为序列。 |
modf(x) | 返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。 |
pow(x, y) | x**y 运算后的值。 |
round(x [,n]) | 返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。 |
sqrt(x) | 返回数字x的平方根,数字可以为负数,返回类型为实数,如math.sqrt(4)返回 2+0j |
Python随机数函数
函数 | 描述 |
---|---|
choice(seq) | 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。 |
randrange ([start,] stop [,step]) | 从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1 |
random() | 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内。 |
seed([x]) | 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。 |
shuffle(lst) | 将序列的所有元素随机排序 |
uniform(x, y) | 随机生成下一个实数,它在[x,y]范围内。 |
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Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

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Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。
