Python 中的数据类型转换是将一种数据类型转换为另一种数据类型的过程，数据类型转换可以分为 显式数据类型转换 和 隐式数据类型转换 两种方式。
显式数据类型转换
显式转换是指通过调用内置函数或使用构造函数等方式，明确地将一个数据类型转换为另一个数据类型。显式转换通常需要程序员主动进行，且转换过程是明确可见的。
| 函数 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
int(x [, base]) |
将字符串或浮点数转换为整数。 如果字符串不能转换为整数，会引发 ValueError |
int("123") → 123 |
float(x) |
将字符串或整数转换为浮点数。 如果字符串不能转换为浮点数，会引发 ValueError |
float("123.45") → 123.45 |
str(x) |
将任何类型的数据转换为字符串 | str(123) → "123" |
bool(x) |
将任何类型的数据转换为布尔值 大多数非零值和非空对象会被转换为 True，而零值和空对象会被转换为False |
bool("True") → True |
list(x) |
将可迭代对象转换为列表 | list("abc") → ['a', 'b', 'c'] |
tuple(x) |
将可迭代对象转换为元组 | tuple([1, 2, 3]) → (1, 2, 3) |
set(x) |
将可迭代对象转换为集合，自动去除重复元素 | set([1, 2, 2, 3]) → {1, 2, 3} |
dict(x) |
将键值对的可迭代对象转换为字典 | dict([("a", 1), ("b", 2)]) → {'a': 1, 'b': 2} |
complex(real [, imag]) |
将两个整数或浮点数转换为复数 第一个参数为实部，第二个参数为虚部 |
complex(1, 2) → (1+2j) |
chr(x) |
将整数转换为对应的字符 | chr(65) → 'A' |
ord(x) |
将字符转换为对应的整数 | ord('A') → 65 |
hex(x) |
将整数转换为十六进制字符串 | hex(65) → '0x41' |
oct(x) |
将整数转换为八进制字符串 | oct(65) → '0o101' |
注意事项
- 转换失败：某些类型之间的转换可能会失败，例如将字符串
'hello'转换为整数或浮点数会引发ValueError，因为'hello'不是一个有效的数字表示。- 精度损失：在将浮点数转换为整数时，可能会丢失小数部分，例如
int(3.9)的结果是3。- 数据丢失：在将复杂数据结构（如列表、元组、集合）转换为其他类型时，可能会丢失一些数据或结构信息，例如将列表转换为集合时会丢失重复的元素和顺序信息。
隐式数据类型转换
隐式数据类型转换（也称为类型提升或类型强制）通常发生在数值运算中，当不同类型的数值参与运算时，Python 会自动将它们转换为相同类型，以便进行运算。
数值运算中的隐式转换
整数与浮点数：
当整数与浮点数进行运算时，整数会被隐式转换为浮点数，以便进行浮点运算。例如：a = 10 # 整数 b = 3.14 # 浮点数 c = a + b # 隐式将整数 a 转换为浮点数 10.0，然后进行加法运算 print(c) # 输出：13.14类似地，整数与浮点数进行乘法、除法等运算时，整数也会被转换为浮点数。
整数与复数：
当整数与复数进行运算时，整数会被隐式转换为复数。例如：a = 5 # 整数 b = 2 + 3j # 复数 c = a + b # 隐式将整数 a 转换为复数 5 + 0j，然后进行加法运算 print(c) # 输出：(7+3j)浮点数与复数：
当浮点数与复数进行运算时，浮点数会被隐式转换为复数。例如：a = 4.5 # 浮点数 b = 1 + 2j # 复数 c = a + b # 隐式将浮点数 a 转换为复数 4.5 + 0j，然后进行加法运算 print(c) # 输出：(5.5+2j)
隐式转换的优先级
在数值运算中，隐式转换的优先级通常是：
- 整数（
int） -> 浮点数（float） -> 复数（complex）
这意味着当不同类型的数值参与运算时，Python 会按照上述优先级进行转换，以确保运算的顺利进行。
注意事项
- 精度问题：在整数转换为浮点数时，可能会出现精度问题，因为浮点数在计算机中是以有限的位数表示的，可能会导致一些小的误差。
- 复数运算：复数运算涉及到实部和虚部的运算，隐式转换为复数后，运算结果将包含实部和虚部。
- 其他运算符：除了加法运算符（
+），其他运算符（如减法-、乘法*、除法/等）也会触发隐式类型转换，以便进行相应的数值运算。