Trong bài viết ngắn này, chúng ta sẽ xem xét sự khác biệt giữa chuyển đổi Implicit và Explicit trong ngôn ngữ lập trình Python
Chuyển đổi ngầm định là nơi trình thông dịch giúp chúng ta và tự động chuyển đổi một loại dữ liệu này sang một loại dữ liệu khác mà không cần phải yêu cầu nó làm như vậy một cách rõ ràng.
Ví dụ.
a=7
b=2. 2
print[a+b]
Điều này sẽ cho kết quả. 9. 2
Ở đây python đang tự động chuyển đổi 7 là số nguyên thành kiểu dữ liệu float.
Chuyển đổi rõ ràng là nơi chúng tôi chuyển đổi thủ công từ loại dữ liệu này sang loại dữ liệu khác bằng cách gọi hàm có liên quan cho loại dữ liệu mà chúng tôi muốn chuyển đổi thành, còn được gọi là Truyền.
Ví dụ.
a=9
b=str[a]
print[“Tổng điểm trung bình. ”+b]
Ở đây, chúng ta đã tự chuyển đổi kiểu dữ liệu của biến ‘a’ từ số nguyên sang chuỗi và lưu vào biến ‘b’.
Hãy truy cập trang Github của tôi để biết một số chương trình Python cơ bản
Tôi hy vọng bạn thấy phần giải thích này hữu ích như tôi và có thể sử dụng chúng để trở thành một lập trình viên Python giỏi hơn. Cảm ơn vì đã đọc
Tìm hiểu chuyển đổi kiểu dữ liệu ẩn và rõ ràng trong python. Ngoài ra, hãy tìm hiểu các hàm loại khác nhau được sử dụng để chuyển đổi loại và một số ví dụ về cách thực hiện việc nhập liệu giữa các loại dữ liệu python khác nhau
1. Chuyển đổi loại
Quá trình mà một kiểu dữ liệu được chuyển đổi sang kiểu dữ liệu khác, được gọi là chuyển đổi kiểu. Giống như hầu hết các ngôn ngữ lập trình, Python cũng hỗ trợ hai kiểu chuyển đổi kiểu
- Chuyển đổi loại ngầm định
- Chuyển đổi loại rõ ràng
2. Chuyển đổi loại ngầm định
Chuyển đổi kiểu ngầm định được gọi là quá trình trong đó python tự động chuyển đổi một giá trị từ kiểu dữ liệu này sang kiểu dữ liệu khác mà không cần bất kỳ sự tham gia nào của người dùng
Python luôn chuyển đổi các loại dữ liệu nhỏ hơn thành các loại dữ liệu cao hơn để tránh mất dữ liệu
Chúng ta hãy xem một số ví dụ về cách python chuyển đổi các loại dữ liệu thấp hơn [e. g. int] lên các kiểu dữ liệu cao hơn [e. g. trôi nổi]
Thí dụ. Chuyển đổi int thành float
Trong ví dụ đã cho, chúng tôi đang thêm hai số loại dữ liệu khác nhau. Số đầu tiên là
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.12 và số thứ hai là
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.13. Khi chúng tôi thêm cả hai số, số đầu ra sẽ tự động được gán cho loại dữ liệu
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.13 để tránh mất dữ liệu có thể xảy ra
int_val = 11 flo_val = 1.1 flo_sum = int_val + flo_val print["datatype of flo_sum:", type[flo_sum]] print["value of flo_sum:", flo_sum]
đầu ra chương trình
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
- Trong chương trình trên,
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
5 thuộc kiểu dữ liệudatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
0 vàdatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
1 thuộc kiểu dữ liệudatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
3 - Thêm một số nguyên vào float sẽ dẫn đến giá trị float. Vì vậy,
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
3, lưu trữ tổng củadatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
5 vàdatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
1, được tự động gán loạidatatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.1
3 - Chúng tôi có thể xác minh loại và giá trị của ________ 13 trong đầu ra của thiết bị đầu cuối
LoạiLỗi. Loại dữ liệu không tương thích
Trong ví dụ trước, chúng tôi đã thêm số nguyên vào float. Cả hai đều là giá trị số và do đó tương thích với nhau. Nhưng khi chúng tôi cố gắng thao tác trên các loại dữ liệu không tương thích, chúng tôi nhận được lỗi
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.18
Hãy hiểu nó với một ví dụ. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ thêm giá trị
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.10 vào giá trị
int_val = 11 str_val = "1.1" val_sum = int_val + str_val print["datatype of val_sum:", type[val_sum]] print["value of val_sum:", val_sum]0. Sau đó, chúng ta sẽ quan sát đầu ra
int_val = 11 str_val = "1.1" val_sum = int_val + str_val print["datatype of val_sum:", type[val_sum]] print["value of val_sum:", val_sum]
đầu ra chương trình
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.11
- Lưu ý lỗi loại được báo cáo cho [các] loại toán hạng không được hỗ trợ vì chúng tôi muốn thêm kiểu dữ liệu số nguyên vào kiểu dữ liệu chuỗi
- Chuyển đổi kiểu ngầm định của Python không thành công tại thời điểm này. Tuy nhiên, python cung cấp giải pháp cho loại chuyển đổi loại dữ liệu này, được gọi là chuyển đổi rõ ràng
3. Chuyển đổi loại rõ ràng
Trong chuyển đổi loại rõ ràng, python sử dụng các hàm sẵn có để chuyển đổi một loại dữ liệu đã cho thành một loại dữ liệu bắt buộc khác. Nó còn được gọi là ép kiểu vì chúng ta ép kiểu rõ ràng một đối tượng từ kiểu này sang kiểu khác bằng cách sử dụng hàm được xác định trước, chẳng hạn như ________ 91, ________ 92, _______ 93, v.v.
Hãy hiểu việc truyền rõ ràng với một vài ví dụ
Thí dụ. Thêm số nguyên vào kiểu dữ liệu chuỗi
Lần trước, chúng tôi đã thử điều này trong chuyển đổi ngầm định và nhận được thông báo
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.18. Hãy giải quyết nó bằng chuyển đổi rõ ràng ngay bây giờ
Chúng ta sẽ sử dụng hàm
int_val = 11 str_val = "1.1" val_sum = int_val + str_val print["datatype of val_sum:", type[val_sum]] print["value of val_sum:", val_sum]3 để chuyển đổi kiểu số thành kiểu chuỗi. Sau đó, chúng tôi sẽ thêm cả hai giá trị. Kết quả của phép cộng sẽ là kiểu dữ liệu chuỗi
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.17
đầu ra chương trình
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.18
Tương tự, trong ví dụ trên, chúng ta có thể sử dụng hàm
int_val = 11 str_val = "1.1" val_sum = int_val + str_val print["datatype of val_sum:", type[val_sum]] print["value of val_sum:", val_sum]2 để chuyển đổi giá trị chuỗi thành kiểu float. Bằng cách này,
int_val = 11 str_val = "1.1" val_sum = int_val + str_val print["datatype of val_sum:", type[val_sum]] print["value of val_sum:", val_sum]7 sẽ thuộc loại
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.13 sau khi thực hiện phép cộng
4. Chức năng chuyển đổi loại
Hãy xem xét một vài hàm được xác định trước có thể được sử dụng để truyền kiểu rõ ràng trong Python. Tất cả các chức năng này sẽ cung cấp cho
datatype of flo_sum: value of flo_sum: 12.18 nếu chúng không thể thực hiện chuyển đổi loại chính xác