Python string to int: how to convert string to integer in python

Перечисление

Когда мы передаем список методу , он добавляет элементарные индексы в качестве первого значения в элемент кортежа. Возвращаемый итеративный объект имеет тип enumerate.

Чтобы распечатать этот объект перечисления, мы можем использовать простой цикл обхода его.

list1 = 

enumerate_list = enumerate(list1)
print("Enumerated list now looks like: ", list(enumerate_list))

#print the index and corresponding value for enumerated list1
for i, item in enumerate(list1):
    print("Index = ", i,"  :  ","value = ",item)

Выход:

Enumerated list now looks like:  
Index =  0   :   value =  11
Index =  1   :   value =  22
Index =  2   :   value =  33
Index =  3   :   value =  44

где,

• list1 — это список с некоторыми начальными значениями в нем. Мы передаем его методу enumerate() и сохраняем возвращенный объект внутри переменной enumerate_list,
• Когда мы вводим этот объект в список и пытаемся распечатать его с помощью метода , мы можем четко заметить, что каждый элемент списка теперь преобразован в кортеж с добавленным индексом,
• Практически мы используем цикл for с двумя переменными i и item для обхода пронумерованного объекта. Таким образом, мы можем получить доступ как к index (i), так и к соответствующему элементу (item) одновременно.

Значит, вывод оправдан.

работает таким же образом и с кортежами.

Операторы else и elif

Теперь вы знаете, как использовать оператор для условного выполнения одного оператора или блока из нескольких операторов. Пришло время выяснить, что еще вы можете сделать.

Иногда вы хотите оценить условие и выбрать один путь, если это истина и указать альтернативный путь, если это не так. Это делается с помощью предложения :

if <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <statement(s)>

Если имеет значение true, то выполняется первый набор, а второй пропускается. Если имеет значение false, то первый набор пропускается, а второй выполняется. В любом случае, выполнение затем возобновляется после второго набора. Оба набора определяются отступом, как описано выше.

В этом примере x меньше 50, поэтому выполняется первый набор (строки 4-5), а второй набор (строки 7-8) пропускается:

x = 20

if x < 50:
    print('(первый набор)')
    print('x is small')
else:
    print('(второй набор)')
    print('x is large')

Здесь, с другой стороны, x больше 50, поэтому первый набор передается, а второй выполняется:

x = 120

if x < 50:
    print('(первый набор)')
    print('x is small')
else:
    print('(второй набор)')
    print('x is large')

Существует также синтаксис для выполнения ветвления, основанный на нескольких альтернативах. Для этого используйте одно или несколько предложений (сокращение от else if). Python вычисляет каждый по очереди и выполняет набор, соответствующий Первому, который является истинным. Если ни одно из выражений не является истиной и указано предложение else

, то выполняется этот набор:

if <expr>:
    <statement(s)>
elif <expr>:
    <statement(s)>
elif <expr>:
    <statement(s)>
    ...
else:
    <statement(s)>

Можно указать произвольное количество предложений . Предложение является необязательным. Если есть, то он должен быть указан последним:

name = 'Joe'
if name == 'Fred':
    print('Hello Fred')
elif name == 'Xander':
    print('Hello Xander')
elif name == 'Joe':
    print('Hello Joe')
elif name == 'Arnold':
    print('Hello Arnold')
else:
    print("I don't know who you are!")

По большей мере, будет выполнен один из указанных блоков кода. Если предложение не включено и все условия ложны, то ни один из блоков не будет выполнен.

Примечание: использование длинного ряда может быть немного неудобным, особенно когда действия представляют собой простые операторы, такие как .

Вот одна из возможных альтернатив приведенному выше примеру с использованием метода dict. get() :

names = {
    'Fred': 'Hello Fred',
    'Xander': 'Hello Xander',
    'Joe': 'Hello Joe',
    'Arnold': 'Hello Arnold'
}

print(names.get('Joe', "I don't know who you are!"))

print(names.get('Rick', "I don't know who you are!"))

Вспомните из статьи про словари Python, что метод dict. get () ищет в словаре указанный ключ и возвращает соответствующее значение, если оно найдено, или заданное значение по умолчанию, если его нет.

Оператор с предложениями использует оценку короткого замыкания, аналогичную тому, что вы видели с операторами и . Как только одно из выражений оказывается истинным и его блок выполняется, ни одно из оставшихся выражений не проверяется. Это показано ниже:

var  # Not defined

   
if 'a' in 'bar':
    print('foo')
elif 1/0:
    print("This won't happen")
elif var:
    print("This won't either")

Второе выражение содержит деление на ноль, а третье ссылается на неопределенную переменную var. Любой из них вызовет ошибку, но ни один из них не будет вычислен, поскольку первое указанное условие истинно.

Таблица форматов

Вы должны следовать приведенной ниже таблице форматов, чтобы использовать соответствующие директивы при указании параметра формата.

Converting with Strings

A string is a sequence of one or more characters (letters, numbers, symbols). Strings are a common form of data in computer programs, and we may need to convert strings to numbers or numbers to strings fairly often, especially when we are taking in user-generated data.

Converting Numbers to Strings

We can convert numbers to strings through using the method. We’ll pass either a number or a variable into the parentheses of the method and then that numeric value will be converted into a string value.

Let’s first look at converting integers. To convert the integer to a string value, you can pass into the method:

When running in the Python interactive shell with the command in a terminal window, you’ll receive the following output:

The quotes around the number 12 signify that the number is no longer an integer but is now a string value.

With variables we can begin to see how practical it can be to convert integers to strings. Let’s say we want to keep track of a user’s daily programming progress and are inputting how many lines of code they write at a time. We would like to show this feedback to the user and will be printing out string and integer values at the same time:

When we run this code, we receive the following error:

We’re not able to concatenate strings and integers in Python, so we’ll have to convert the variable to be a string value:

Now, when we run the code, we receive the following output that congratulates our user on their progress:

If we are looking to convert a float to a string rather than an integer to a string, we follow the same steps and format. When we pass a float into the method, a string value of the float will be returned. We can use either the float value itself or a variable:

We can test to make sure it’s right by concatenating with a string:

We can be sure our float was properly converted to a string because the concatenation was performed without error.

Converting Strings to Numbers

Strings can be converted to numbers by using the and methods.

If your string does not have decimal places, you’ll most likely want to convert it to an integer by using the method.

Let’s use the example of the user Sammy keeping track of lines of code written each day. We may want to manipulate those values with math to provide more interesting feedback for the user, but those values are currently stored in strings:

Because the two numeric values were stored in strings, we received an error. The operand for subtraction is not a valid operand for two string values.

Let’s modify the code to include the method that will convert the strings to integers, and allow us to do math with values these that were originally strings.

The variable is automatically an integer, and it is equal to the numeric value of 58 in this example.

We can also convert the numbers in the example above to float values by using the method in place of the method. Instead of receiving the output of , we’ll receive the output of , a float.

The user Sammy is earning points in decimal values

In this case, using the operand with two strings is a valid operation, but it is concatenating two strings rather than adding two numeric values together. So, our output looks unusual since it just places the two values next to each other.

We’ll want to convert these strings to floats prior to performing any math with the method:

Now that we have converted the two strings to floats, we receive the anticipated result that adds to .

If we try to convert a string value with decimal places to an integer, we’ll receive an error:

If we pass a decimal value in a string to the method we’ll receive an error because it will not convert to an integer.

Converting strings to numbers enables us to quickly modify the data type we are working with so that we can perform operations on numeric values that were originally cast as strings.

Переменные в Python

В большинстве языков программирования переменная является именованным местоположением, используемым для хранения данных в памяти. Каждая переменная должна иметь уникальное имя, называемое идентификатором. Принято думать о переменных как о контейнерах, которые содержат данные и эти данные могут быть извлечены или изменены позже, во время программирования.

Вы можете считать переменную сумкой для хранения в ней чего либо, и это что то можно извлечь или заменить в любое время.

Объявление переменных в Python

В отличии от других языков программирования, в Python переменные не нуждаются в объявлении для резервирования места в памяти. «Объявление переменной» или «инициализация переменной» происходит автоматически, когда мы присваиваем значение переменной.

Присвоение значения переменной в Python

Вы можете использовать оператор присваивания =, чтобы присвоить значение переменной.

блок 1

Пример 1: Объявление и присвоение значения переменной

message = 'hello'

В данном примере мы присвоили переменной message значение hello. Чтобы вывести значение переменной на экран нужно вызвать функцию print()

print(message)

Вы увидите следующее:

hello

Вам не нужно указывать тип переменной во время присвоения значения. Python язык с динамической типизацией, поэтому на этапе присвоения интерпретатор «понял» что переменная message имеет тип str (string, строка). При этом, далее вы можете присвоить этой переменной значение 123 и ее тип автоматически сменится на int (integer, число).

Пример 2: изменение значения переменной, изменение типа переменной

message = 'bye'
print(message)
print(type(message))
message = 123
print(message)
print(type(message))

В этом примере мы сначала изменили значение на другую строку, затем присвоили переменной значение типа int. Как видите никаких ошибок это не спровоцировало.

Пример 3: Присвоение нескольких значений нескольким переменным на одной строке

Иногда можно присваивать значения сразу нескольким переменным на одной строке:

a, b, c = 1, 'hello', 12

Эта запись то же самое что и:

a = 1
b = 'hello'
c = 12

Не стоит злоупотреблять этим способом, он несколько снижает читабельность кода.

Если мы хотим присвоить одно и то же значение нескольким переменным одновременно, мы можем сделать следующим способом:

a = b = c = 15

В результате, все три переменные будут типа int и содержать в себе значение 15.

Преобразование типов данных

Мы можем преобразовывать значения из одного типа в другой с помощью таких функций, как int(), str(), float() и других:

>>> float(5)
5.0

Когда происходит преобразование числа с плавающей запятой в целое, то теряется часть после запятой:

>>> int(10.6)
10
>>> int(-10.6)
-10

Преобразование в словарь требует, чтобы каждый элемент последовательности был парой:

>>> dict(,])
{1 2, 3 4}
>>> dict()
{3 26, 4 44}

Подробнее о преобразовании типов данных в Python смотрите в таблице ниже:

Материал «Типизация в Python. Типы данных, переменные» подготовлен специально для OTUS на основании статьи «Python Data Types».

Основные строковые функции

Типы данных и преобразование типов

Перечислим основные типы данных в Python, которые понадобятся на ближайших уроках:

• int – целочисленные значения;float – вещественные (дробные) значения;bool – логические значения — истина (True) или ложь (False);str – символьная строка или единичный символ.

Рассмотрим примеры использования основных типов в Python:Целые числа (int):

num = 13
print(num)  # 13
 
num = 
print(num)  # 0
 
num = -10
print(num)  # -10
 
num = 500_000_000  # для удобства чтения
print(num) # 500000000

Вещественные числа (float):

num = 13.4
print(num) # 13.4
 
num = 0.0
print(num) # 0.0
 
num = -15.2
print(num) # -15.2
 
num = 100_000.000_002 # для удобства чтения
print(num) # 100000.000002
 
num = 1.7e2 # 1.7 умножить на 10 в степени 2
print(num) # 170

Логический тип (bool):

print(15 == 15) # True
 
print(1 != 3) # True
 
print(3 > 4) # False
 
print(3 <= 3) # True
 
print(6 >= 6) # True
 
print(6 < 5) # False
 
x = 2
print(1 < x < 3) # True

Строки (str):

example_string = "Очень интересно"
print(example_string) # Очень интересно
 
example_string = 'Пьеса "На дне"'
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Пьеса \"На дне\"
print(example_string) # Пьеса "На дне"
 
example_string = "Как " \
                 "разбить " \
                 "объявление длинной строки"
print(example_string) # Как разбить объявление длинной строки
 
example_string = """
                 Как  
                 оставить сроку
                 в несколько строк
                 """
print(example_string) 
# Как  
# оставить сроку
# в несколько строк

# Как объединить две строки в одну
print("Можно их" + " сложить") # Можно их сложить 
 
print("Можно и так!" * 3) # Можно и так!Можно и так!Можно и так!

Рассмотрим примеры того, как используется преобразование типов в Питон:

• преобразование в символьную строку:

1
2
3

a = 1.7
a=str(a)
print(a) # '1.7'

преобразование в целое:

1
2
3

x = 1.7
x=int(x)
print(x) # 1

преобразование в вещественное:

1
2
3

y=1
y=float(y)
print(y) # 1.0

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

• типизированные языки;
• нетипизированные (бестиповые) языки.

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python – язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

К плюсам динамической типизации можно отнести:

1. Создание разнородных коллекций.
Благодаря тому, что в Python типы данных проверяются прямиком во время выполнения программного кода, ничто не мешает создавать коллекции, состоящие их элементов разных типов. Причём делается это легко и просто:

2. Абстрагирование в алгоритмах.
Создавая на Питоне, предположим, функцию сортировки, можно не писать отдельную её реализацию для строк и чисел, поскольку она и так корректно отработает на любом компарируемом множестве.

3. Простота изучения.
Не секрет, что изучать Питон с нуля гораздо легче, чем, например, Java. И такая ситуация будет наблюдаться не только для этой пары. Языки с динамической типизацией в большинстве своём лучше подходят в качестве учебного инструмента для новичков в программировании.

К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

1. Ошибки.
Ошибки типизации и логические ошибки на их основе. Они достаточно редки, однако зачастую весьма сложно отлавливаемы. Вполне реальна ситуация, когда разработчик писал функцию, подразумевая, что она будет принимать числовое значение, но в результате воздействия тёмной магии или банальной невнимательности, ей на вход поступает строка и …функция отрабатывает без ошибок выполнения, однако её результат, – ошибка, сам по себе. Статическая же типизация исключает такие ситуации априори.

2. Оптимизация.
Статически типизированные языки обычно работают быстрее своих динамических братьев, поскольку являются более «тонким» инструментом, оптимизация которого, в каждом конкретном случае, может быть настроена более тщательно и рационально.

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Ввод и вывод данных

• Вывод данных осуществляется при помощи оператора print:

1
2
3
4
5

a = 1
b = 2
print(a)
print(a + b)
print('сумма = ', a + b)

Существует возможность записи инструкций в одну строку, разделяя их через . Однако не следует часто использовать такой способ, это снижает удобочитаемость:

1
2
3

a = 1; b = 2; print(a)
print(a + b)
print('сумма = ', a + b)

Для функции print может задаваться так называемый сепаратор — разделитель между элементами вывода:

1
2
3

x=2
y=5
print ( x, "+", y, "=", x+y, sep = " " )

Результат отобразится с пробелами между элементами: 2 + 5 = 7

Для форматированного вывода используется format:

1
2

x = 11
print ( "{:4d}".format(x) )

В результате выведется число 11, а перед ним два пробела, так как указано использовать для вывода четыре знакоместа.

Или с несколькими аргументами:

1
2

x = 2
print ( "{:4d}{:4d}{:4d}".format (x, x+x, x*x) )

В итоге каждое из значений выводится из расчета 4 знакоместа.

Ввод данных осуществляется при помощи оператора :

1
2

a = input()
print(a)

В скобках функции можно указать сообщение-комментарий к вводимым данным:

a = input ("Введите количество: ")

Функция input воспринимает входные данные, как поток символов. Поэтому, чтобы принять целочисленное значение, следует воспользоваться функцией int():

a = int (input())

Задание Python 1_1:
Используя операторы input и print, выведите значения целых переменных x=5 и y=3 в следующих форматах:
3+5=?
3 | 5 | 8
Z(5)=F(3)
x=5; y=3;
Ответ: (5;3)