03-数字型

上一篇，我们主要学了 Python 的各种基础数据类型和数据类型所拥有的特点，接下来从数字型开始，将一步步的深入到每个数据类型当中。讲解每个数据类型的创建和使用。

在上一篇内容中，我们介绍了 Python 中的各种基础数据类型及其特点。接下来，我们将从数字类型开始，逐步深入讲解每种数据类型的创建与使用。

1. 数字型的特点

对于 Python 当中，数字类型只分为两种：整数和小数，分别对应的关键词函数：int()、float()。接下来，我们要看的是数字型在 Python 当中所拥有的特点。

在 Python 中，数字类型主要分为两种：整数和浮点数（小数），分别对应的关键函数为 int() 和 float()。接下来，我们将探讨数字类型在 Python 中的特点。

![](./03-Numeric-type.assets/image-20230926104225427.png)

接下来，我们来编写代码具体探究一下，数字型在 Python 中所拥有的特点：

接下来，让我们通过编写代码，深入探讨 Python 中数字类型的特点，下面的代码推荐使用 IPython 来实现编写，为了更好的测试效果。

在你电脑的终端执行如下命令来安装 IPython：

pip install ipython

上面命令安装完成后，输入 ipython 即可启动：

(base) ➜  ~ ipython
Python 3.11.5 (main, Sep 11 2023, 08:31:25) [Clang 14.0.6 ]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.25.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]:

接下来，你就可以编写和运行如下代码，注意在每次运行之前，请务必先让自己的大脑思考一下，会输出什么结果，然后再运行验证，这样的学习效果最好。

接下来，你可以编写并运行以下代码。请务必在每次运行之前，先独立思考一下代码会输出什么结果，然后再运行验证。这样学习效果最佳。

In [2]: 1 + 1
Out[2]: 2

In [3]: 1 + 1.0
Out[3]: 2.0

In [4]: 2 - 1
Out[4]: 1

In [5]: 2 - 1.0
Out[5]: 1.0

In [6]: 2 * 1
Out[6]: 2

In [7]: 2 * 1.0
Out[7]: 2.0

In [8]: 2 * 1
Out[8]: 2

In [9]: 9 / 3
Out[9]: 3.0

观察上面的所有代码和相对应的运行结果可知：

• 结论1：如果其中有一个元素是浮点数，结果就会得到浮点数（优先级最高）

• 结论2：除法涉及精度问题，所以最后的结果类型：就是浮点数

对于结论1在所有运算中，对于结果类型影响度算是最高的。为什么这么讲呢？举个例子：9 // 2 在 Python 中运行结果为：4，但如果 9 // 2 中有任何一个数字是浮点数，那么区取整的结果就会是浮点数。比如：9.0 // 2 or 9 // 2.0 结果都会得到 4.0，你可以自行编写代码运行验证。

在所有运算中，结论1对结果类型的影响最大。为什么这么说呢？举个例子：在 Python 中，9 // 2 的结果是 4，但如果 9 // 2 中任意一个数字是浮点数，取整的结果就会是浮点数。例如，9.0 // 2 或 9 // 2.0 的结果都是 4.0。你可以自行编写代码验证。

相对于结论2，只有在出现除法操作时才会得到浮点数类型。

与结论2相比，只有在执行除法操作时才会得到浮点数类型。

使用了上面的 IPython 运行代码之后，你或许会有一个问题：为什么要使用 IPython 来编写上面的代码，而不是继续使用 PyCharm 来编写。你可以直接观察下图3-1：

通过图 3-1 可知，左边 IPython 明显比右边 PyCharm 的直观，左边上面代码下面对应输出。右边则需要统一编写代码，统一运行后观察下方的输出结果。如果这时，其中某一行运行没有结果，你在 PyCharm 中就需要一行行的运行，而如果是在 IPython 中则非常直观有无输出和观察整体规律。

通过图 3-1 可知，与右侧的 PyCharm 相比，左侧的 IPython 显然更加直观。在 IPython 中，代码位于上方，下面直接显示对应的输出。而在 PyCharm 中，需要将代码统一编写后一起运行，然后在下方查看输出结果。如果此时某一行代码没有产生结果，你在 PyCharm 中就需要逐行核对是否有运行（也就是每行代码在 PyCharm 下方对应的输出结果）。就算都运行，还得一行一行的上下对应查找规律总结，无疑在间接的增加我们的学习成本和难度；但在 IPython 中，可以非常直观地看到每一行是否有输出，便于观察整体规律。

（但 IPython 存储代码没有 Pycharm 方便。）

当你在日后要研究或测试小范围代码时，IPython 是不可多得的好方法，可以列入你的待选项中。

通过图 3-1 可知，左边的 IPython 显然比右边的 PyCharm 更直观。IPython 将代码显示在上方，输出紧接着在下方显示。而在 PyCharm 中，代码需要集中编写，运行后再查看下方的输出结果。如果某一行代码没有输出，PyCharm 中可能需要逐行运行以检查问题；而在 IPython 中，每行代码的输出结果一目了然，更方便观察整体运行规律。

2. 算术运算符

算术运算符： 用于算术计算，这个很简单所以直接观看一下自行编写例子即可。

tips: 9 / 2 = 4......1

3. 小试牛刀：生成新数字

假设你有一个两位的整数，我们需要通过以下规则产生两个新的数字：

给定一个两位整数，按照以下规则生成两个新数字：

• Q1：第一个新数字是原整数的十位数字和个位数字之和；
• Q2：第二个新数字是原整数的数字反转（如原整数为 21，反转后为 12）；

请你编写 Python 代码，输出这两个新数字。

给定如下初始化代码：

num = 92

输出示例：

Q1: 11
Q2: 29

更多的示例：

示例1：当 num = 91，输出：

Q1: 10
Q2: 19

示例2：当 num = 26，输出：

Q1: 8
Q2: 62

示例3：当 num = 18，输出：

Q1: 9
Q2: 81

好好思考一下，上面的题目。上面的题目，没有涉及超纲的知识点，全部都是到现在为止学过的知识点。

好好思考一下，以上的题目并没有超出你所学的范围，所有的知识点都是我们到目前为止已经学过的内容。有些学员会如下写：

num = 92  # 初始化数字

# 计算 Q1 和 Q2
Q1 = num // 10 + num % 10
Q2 = num % 10 * 10 + num // 10

# 输出结果
print("Q1:", Q1)
print(f"Q2:", Q2)

上面的代码有什么问题呢？是正确实现了，但是重复计算了两次各位和十位的值。有点浪费资源，可以把结果赋值到变量，便于后期使用。如同我们做研究、实验一样，结果要可以复用。改进代码如下：

num = 92  # 初始化数字

# 提取十位和个位数字
tens = num // 10
ones = num % 10

# 计算 Q1 和 Q2
Q1 = tens + ones
Q2 = ones * 10 + tens

# 输出结果
print("Q1:", Q1)
print(f"Q2:", Q2)

4. 比较运算符：比较值的大小

对于比较运算符，你只需要知道运行结果会得到布尔类型即可。

试一试上面的例子，看看会输出什么样的结果。

我想你会直接机械式的照着上面的代码敲打一遍，然后不假思索的直接运行。但是请注意，这里我更推荐的方式：你自己在代码的右侧手动添加注释，注释内容则是：思考会输出什么？在每一行代码都编写上相应的输出后，再运行这才是最好的时机。

在当下 AI 让我们获取答案的难度降低了，也使答案变得廉价了，随着答案变得廉价，提出正确的问题和拥有正确的思维方式变得更有价值。我们更加需要的是有意识的去训练自身如何思考。

我猜你可能会直接按照上面的代码逐字输入，然后毫不犹豫地运行它。然而，我更建议你这样做：在输入代码的同时，试着在每一行右侧手动添加注释，思考每一行会输出什么。等你为每一行编写了合理的预期输出之后，再去运行代码才是最合适的时机。

在当今 AI 技术的帮助下，我们获取答案变得更加轻松，但也因此使答案显得更加廉价。在这种情况下，提出正确的问题和培养正确的思维方式显得尤为重要。我们需要有意识地训练自己的思维，学会如何思考，而不仅仅是追求现成的答案。

print(1 > 2)
print(1 < 2)
print(3 >= 3)
print(3 <= 4)
print(2 == 2)
print(2 != 1)

# ---output---
False
True
True
True
True
True

5. 赋值运算符

接下来是 Python 的运算符，直接查看下表格：

具体的原理你可以参考下面的代码。通常情况下，我们对一个数字进行加法运算时，会编写如下代码：

# 常规形式
a = 1
a = a + 10
print(a)  # 输出 11

我们也可以使用赋值运算符，以下代码与上面的效果是等价的：

a = 1
a += 10  # 相当于 a = a + 10, 现在 a 的值变成了 11
print(a)  # 输出 11

在上面代码中，a += 10 实际上是先执行 a + 10，然后将结果重新赋给 a，这就改变了 a 的值。

现在你可以编写表格中例子的代码，和前面讲的类似先思考再运行验证自身所思所想：

a = 1
a += 10
a -= 10
a *= 10
a /= 10
a **= 10
a //= 10
print(a)  # 输出 0.0

6. 为什么需要赋值运算符？

从上面学习后，你应该会疑惑：为什么有了基础运算符之后还有赋值运算符？

• 基础运算符：这些运算符通常不会直接修改操作数本身，而是返回一个新的结果。
• 赋值运算符用于将某个值赋给变量。最常见的赋值运算符是 =，但还有一些复合赋值运算符（如 +=、-=、*= 等），它们结合了基础运算符和赋值的功能。

赋值运算符的引入是为了简化代码，提高代码的可读性和可维护性。假设没有 += 这样的运算符，我们需要写 a = a + 10 这种形式。如果频繁使用类似的操作，代码就会变得冗长。赋值运算符能让表达式更简洁，降低出错概率。

总结一下，基础运算符用于执行数学运算，而赋值运算符用于在执行运算的同时将结果赋值给变量。这两种运算符各有其用武之地，帮助我们编写更简洁、可读性更高的代码。

7. 小试牛刀

下面程序输出上面结果？

x = 4.5
y = 2
print(x // y)

• 2.0
• 2
• 2.25
• 0.25
• 0.5

上面的代码运行后，输出结果为 2.0，可以好好思考一下为什么？是本篇讲过的知识点噢！

——上面的代码中虽然是取整，但其中变量 x 是浮点数，所以最终是浮点数。