python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么?

作用就是把合理的数据转换为需要的类型。int()整数，float()浮点数，str()字符串，list()列表，tuple()元组，set()集合……

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比如a='12'这个是字符串类型，用int函数a=int(a)这时变量a就是整型，字符串'12'变为了整数12。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定，这样变量的类型就很灵活。

有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单

a=1234321#整数

if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数。

还比如元组b=(1,3,2,4)，元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序。

b=(1,3,2,4)

b=list(b)

b.sort()

b=tuple(b)

这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)

再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同，就是用对应的函数来最后处理。

ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表

tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组

再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重。

ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表。

如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完

python中的类型转换都有什么，用在什么场景下？

1.字符串（string）

示例： '余庆'，'yuqing'，'123'，'Hello!'

特点： 用引号括起来的文本。

转换方式： 使用str()函数转换，str()函数能将数据转换成其字符串类型，不管这个数据是int类型还是float类型，只要放到括号里。就能成为字符串类型。

2.整数（int）

示例：-1,0,1,2,123

特点：不带小数点和引号的普通数字。

转换方式：使用int()函数转换， 只有符合整数规范的字符串类数据，才能被int()函数强制转换。

（注：整数形式的字符串比如'6'和'1'，可以被int()函数强制转换。其次，文字形式，比如中文、火星文或者标点符号，不可以被int()函数强制转换。

最后，小数形式的字符串，由于Python的语法规则，也不能使用int()函数强制转换。）

（注：int()函数的本质是将数据转换为整数。对于浮点数，int()函数会做取整处理。int()函数会直接抹零，直接输出整数部分。）

3.浮点数（float）

示例：-0.33，3.1415926，1.0

特点：带小数点的数字，运算结果会存在误差。

转换方式：使用float()函数转换，float()函数也可以将整数和字符串转换为浮点类型。但同时，如果括号里面的数据是字符串类型，那这个数据一定得是数字形式。

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