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数据类型在编程中扮演着重要角色,直接关系到变量占用的内存空间和性能表现。在Python中,变量并不需要事先声明类型,但每种数据类型仍然对应不同的内存大小,这种特性决定了我们在程序设计时需要注意数据类型的选择和使用。
Python的数据类型种类繁多,但我们主要关注数字类型的应用。常见的数字类型包括:
除上述基础类型外,还有一些高级数据类型:
在数字类型中,Python将数值划分为三类:
整数
a = 10b = 20c = 999999999999999999999999999999999999999999999 ** 100d = -100
浮点数
c = 1.23d = 4.56
c = 0.1 + 0.2print(c) # 输出: 0.30000000000000004
money_pixel = 0.1 + 0.2 # 0.30000000000000004money_cent = int(money_pixel * 100)
复数
z = complex(3, 4)print(z) # 输出: (3+4j)
分隔符写法
value = 123_456_789
不同进制的数字表示
binary_num = 0b1010 # 表示十进制的10
octal_num = 0o12 # 表示十进制的10
hex_num = 0x1a # 表示十进制的26
-Hex的表示方式在日常编程中较少使用,但对调试和内存转换等场景有其优势。
浮点运算精度问题--numerical operations with floating points can lead to precision errors. For example:
c = 0.1 + 0.2 # 输出为0.30000000000000004
money_pixel = 0.1 + 0.2 # 0.30000000000000004money_cent = int(money_pixel * 100)
在编写Python程序时,正确选择和使用数据类型是非常重要的。了解不同数据类型的特点和限制,可以帮助我们更好地优化程序性能并避免潜在的错误。例如:
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