3.2　数字类型的操作

在3.1节中了解了数字类型包括整数类型、整数的按位运算、浮点数、复数类型和布尔类型。那么在这一节中将学习数字类型的基本操作方法。

3.2.1　内置的数值操作符

在Python中，内置的操作运算符主要分为四种，分别是算术运算符、赋值运算符、逻辑运算符和关系运算符。其实例分别如下。

1. 算术运算符

算术运算符如表3-3所示。

具体使用及输出如下。

【例3-8】算术运算。

2. 赋值运算符

赋值运算符如表3-4所示。

具体使用及输出如下。

【例3-9】赋值运算。

注意：除法运算结果为浮点数，和被除数与除数的类型无关。

3. 逻辑运算符

逻辑运算符如表3-5所示。

逻辑运算主要与布尔值的判断和0、1操作有关。

【例3-10】逻辑运算。

4. 比较运算符

比较运算符如表3-6所示。

【例3-11】比较运算。

3.2.2　内置的数值运算函数

内置的数值运算函数如表3-7所示。

部分函数操作及其具体用法示例如下。

【例3-12】函数运算。

常见的函数操作中，部分函数的用法需要特殊记忆。下面列举的函数其用法虽然不广泛，但是对于理解Python的数据类型和存储有着较为直观的意义。

（1）函数round()与精度误差。

函数round()的作用为将浮点数A进行四舍五入，并指定小数的位数。关于舍入需要知道Python中浮点数的特征。

浮点数本身就是非精确数据。大多数十进制小数并不能完全用二进制小数来表示。因此，输入的十进制浮点数一般只能用二进制浮点数来进行近似。

例如在十进制中，对于分数1/3，将其写成小数时只能无限近似写成1.333…，同理，在面对十进制浮点小数例如0.1时，无法将其完美地换算为二进制数据，只能无限近似。Python中存在一个近似策略，用户面对的屏幕输出的十进制数值仅是被输出的一个近似值，其真实的值以二进制数值存储在机器上。上述情况告诉我们，Python以舍入形式进行数据的近似管理。

round()函数在使用上实际上也很简单。

【例3-13】round()函数。

这和人们认知中的小数近似结果一致，即四舍五入，但是有时候考虑到前面提到的存储情况时就会出现另一种状况。

【例3-14】round()函数精度。

可以清楚地看到，这似乎违背了四舍五入的基本法则，实际上这是由于计算机只能采用近似储存浮点数，导致精度误差所致。官方文档存在下列说明：

可以得知数据在近似转换为0、1储存时被进行了截断处理，因此导致了精度误差，为此round()近似函数实际上只能进行对精度要求不大的近似求值。关于精确计算，Python提供了其他选择，例如后续将要学到的math模块中的ceiling方法和将要介绍的decimal模块。

（2）pow()函数的使用。

pow(x,y[,z])函数看似等价于(x**y)%z。

【例3-15】pow()函数。

但是实际上，它们并不完全等价。

【例3-16】特殊pow()函数。

可知，Python不允许第三个操作数为浮点数，这与x**y%z存在差异，可知在使用上并不完全等价。

3.2.3　内置的数字类型转换函数

内置的数字类型转换函数如表3-8所示。

函数使用举例如下。

【例3-17】ascii()函数。

ascii()函数类似Python 2.X中的repr()函数，结果为返回这个指定可打印对象的字符串表示，如果此对象为非ascii字符就以转义字符型输出（\x,\u等），例如中文字符串，具体实例如下。

其中，函数int(x[,base])和函数float(x[,base])内的第二个参数的含义通过以下实例来解释。

【例3-18】int()函数。

通过实例可以知道，参数base的作用是指定第一个参数的进制类型。此时的x参数不可为数字，只能为字符串、数组或者将要学到的数组列表类型。

base默认为十进制，当指定为8时是八进制，为16时是十六进制等，但注意当其为0的时候，依旧表示十进制。

对于函数complex(real,[imag])，其实例如下。

【例3-19】complex()函数。

可知参数real和imag也可以为计算式，如果第一个参数是一个字符串，它将被解释为一个复数，并且必须在没有第二个参数的情况下调用该函数。第二个参数不可以为字符串。每个参数可以是任何数字类型（包括复数）。如果省略imag，则默认为零，构造函数用作int和float之类的数字转换。如果省略两个参数，则返回0j。