如何查看变量的类型是无符号 32 位、有符号 16 位等?
我如何查看它?
使用type()
内置函数:
>>> i = 123
>>> type(i)
<type 'int'>
>>> type(i) is int
True
>>> i = 123.456
>>> type(i)
<type 'float'>
>>> type(i) is float
True
要检查变量是否属于给定类型,请使用isinstance
:
>>> i = 123
>>> isinstance(i, int)
True
>>> isinstance(i, (float, str, set, dict))
False
请注意,Python 的类型与 C/C++ 不同,这似乎是您的问题。
您可能正在寻找内置函数。type()
请参阅下面的示例,但 Python 中没有像 Java 那样的“无符号”类型。
正整数:
>>> v = 10
>>> type(v)
<type 'int'>
大正整数:
>>> v = 100000000000000
>>> type(v)
<type 'long'>
负整数:
>>> v = -10
>>> type(v)
<type 'int'>
字面字符序列:
>>> v = 'hi'
>>> type(v)
<type 'str'>
浮点整数:
>>> v = 3.14159
>>> type(v)
<type 'float'>
就是这么简单。你这样做。
print(type(variable_name))
如何确定 Python 中的变量类型?
因此,如果您有一个变量,例如:
one = 1
你想知道它的类型吗?
在 Python 中做任何事情都有正确的方法和错误的方法。这是正确的方法:
type
>>> type(one)
<type 'int'>
您可以使用该__name__
属性来获取对象的名称。(这是您需要使用__dunder__
名称来获取的少数特殊属性之一 -inspect
模块中甚至没有它的方法。)
>>> type(one).__name__
'int'
__class__
在 Python 中,以下划线开头的名称在语义上不是公共 API 的一部分,用户最好避免使用它们。(除非绝对必要。)
既然type
给了我们对象的类,我们应该避免直接得到它。:
>>> one.__class__
这通常是人们在方法中访问对象类型时的第一个想法——他们已经在寻找属性,所以类型看起来很奇怪。例如:
class Foo(object):
def foo(self):
self.__class__
不。相反,做类型(自我):
class Foo(object):
def foo(self):
type(self)
如何查看变量的类型是无符号 32 位、有符号 16 位等?
在 Python 中,这些细节是实现细节。所以,一般来说,我们在 Python 中通常不会担心这个问题。不过,为了满足你的好奇心...
在 Python 2 中,int 通常是一个有符号整数,等于实现的字宽(受系统限制)。它通常在 C 中实现为long。当整数变得比这更大时,我们通常将它们转换为 Python 长整数(精度不受限制,不要与 C 长整数混淆)。
例如,在 32 位 Python 2 中,我们可以推断 int 是有符号的 32 位整数:
>>> import sys
>>> format(sys.maxint, '032b')
'01111111111111111111111111111111'
>>> format(-sys.maxint - 1, '032b') # minimum value, see docs.
'-10000000000000000000000000000000'
在 Python 3 中,旧的 int 消失了,我们只使用 (Python's) long as int,它具有无限的精度。
我们还可以获得一些关于 Python 浮点数的信息,这些浮点数通常在 C中实现为双精度数:
>>> sys.float_info
sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308,
min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15,
mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1)
不要使用__class__
语义上非公开的 API 来获取变量的类型。改为使用type
。
并且不用太担心 Python 的实现细节。我不必自己处理这方面的问题。你可能也不会,如果你真的这样做,你应该知道足够多,不要寻找这个答案来做什么。
print type(variable_name)
在处理此类问题时,我也强烈推荐使用IPython交互式解释器。它允许您键入variable_name?
并将返回有关对象的完整信息列表,包括类型和类型的文档字符串。
例如
In [9]: var = 123
In [10]: var?
Type: int
Base Class: <type 'int'>
String Form: 123
Namespace: Interactive
Docstring:
int(x[, base]) -> integer
如果可能,将字符串或数字转换为整数。浮点参数将被截断为零(这不包括浮点数的字符串表示形式!)转换字符串时,请使用可选的基数。转换非字符串时提供基数是错误的。如果参数超出整数范围,则会返回一个 long 对象。
a = "cool"
type(a)
//result 'str'
<class 'str'>
or
do
`dir(a)`
to see the list of inbuilt methods you can have on the variable.
另一种使用方法__class__
:
>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> a.__class__
<type 'list'>
>>> b = {'key1': 'val1'}
>>> b.__class__
<type 'dict'>
>>> c = 12
>>> c.__class__
<type 'int'>
Python中的简单类型检查示例:
assert type(variable_name) == int
assert type(variable_name) == bool
assert type(variable_name) == list
这可能无关紧要。但是您可以使用此处isinstance(object, type)
提到的检查对象的类型。
这个问题有点模棱两可——我不确定你所说的“视图”是什么意思。如果您尝试查询本机 Python 对象的类型,@atzz的答案将引导您朝着正确的方向前进。
但是,如果您尝试生成具有原始 C 类型语义的 Python 对象(例如uint32_t
, int16_t
),请使用该struct
模块。因此,您可以确定给定 C 类型原语中的位数:
>>> struct.calcsize('c') # char
1
>>> struct.calcsize('h') # short
2
>>> struct.calcsize('i') # int
4
>>> struct.calcsize('l') # long
4
这也体现在array
模块中,它可以制作这些低级类型的数组:
>>> array.array('c').itemsize # char
1
支持的最大整数(Python 2's int
)由sys.maxint给出。
>>> import sys, math
>>> math.ceil(math.log(sys.maxint, 2)) + 1 # Signedness
32.0
还有sys.getsizeof ,它返回Python对象在剩余内存中的实际大小:
>>> a = 5
>>> sys.getsizeof(a) # Residual memory.
12
对于浮点数据和精度数据,请使用sys.float_info:
>>> sys.float_info
sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.2204460492503131e-16, radix=2, rounds=1)
Python没有你描述的那种类型。有两种类型用于表示整数值:int
,对应于平台在 C 中的 int 类型,以及long
,它是任意精度整数(即它根据需要增长并且没有上限)。int
如果表达式long
产生的结果不能存储在int
.
简单,适用于 python 3.4 及以上版本
print (type(variable_name))
Python 2.7 及以上
print type(variable_name)
这真的取决于你的意思是什么级别。在 Python 2.x 中,由于历史原因,有两种整数类型,int
(约束为sys.maxint
)和(无限精度)。long
在 Python 代码中,这应该没什么区别,因为当数字太大时,解释器会自动转换为 long。如果您想了解底层解释器中使用的实际数据类型,那取决于实现。(CPython 位于 Objects/intobject.c 和 Objects/longobject.c。)要了解系统类型,请查看使用 struct 模块的 cdleary 答案。
对于 python2.x,使用
print type(variable_name)
对于 python3.x,使用
print(type(variable_name))
您应该使用该type()
功能。像这样:
my_variable = 5
print(type(my_variable)) # Would print out <class 'int'>
此函数将查看任何变量的类型,无论是列表还是类。查看此网站了解更多信息:https ://www.w3schools.com/python/ref_func_type.asp
没有 32bit 和 64bit 和 16bit,python 很简单,你不用担心。查看如何检查类型:
integer = 1
print(type(integer)) # Result: <class 'int'>, and if it's a string then class will be str and so on.
# Checking the type
float_class = 1.3
print(isinstance(float_class, float)) # True
但如果你真的需要,你可以使用具有无符号整数等类型的Ctypes库。
你可以像这样使用它:
from ctypes import *
uint = c_uint(1) # Unsigned integer
print(uint) # Output: c_uint(1)
# To actually get the value, you have to call .value
print(uint.value)
# Change value
uint.value = 2
print(uint.value) # 2
Python 是一种动态类型语言。最初创建为字符串的变量可以稍后重新分配给整数或浮点数。口译员不会抱怨:
name = "AnyValue"
# Dynamically typed language lets you do this:
name = 21
name = None
name = Exception()
要检查变量的类型,可以使用type()或isinstance()内置函数。让我们看看他们的行动:
Python3 示例:
variable = "hello_world"
print(type(variable) is str) # True
print(isinstance(variable, str)) # True
performances
让我们比较一下python3中的两种方法
python3 -m timeit -s "variable = 'hello_world'" "type(variable) is int"
5000000 loops, best of 5: 54.5 nsec per loop
python3 -m timeit -s "variable = 'hello_world'" "isinstance(variable, str)"
10000000 loops, best of 5: 39.2 nsec per loop
类型大约慢 40% (54.5/39.2 = 1.390)。
我们可以type(variable) == str
改用。它会起作用,但这是一个坏主意:
==
当您要检查变量的值时应该使用。我们将使用它来查看变量的值是否等于“hello_world”。但是当我们要检查变量是否为字符串时,is 运算符更为合适。有关何时使用其中一种的更详细说明,请查看本文。==
较慢:python3 -m timeit -s "variable = 'hello_world'" "type(variable) == str" 5000000 loops, best of 5: 64.4 nsec per loop
速度并不是这两个功能之间的唯一区别。它们的工作方式实际上有一个重要区别:
isinstance
检查给定对象(第一个参数)是否为:
在实践中意味着什么?假设我们想要一个自定义类,它充当一个列表,但有一些额外的方法。所以我们可以子类化列表类型并在里面添加自定义函数:
class MyAwesomeList(list):
# Add additional functions here
pass
但是现在如果我们将这个新类与列表进行比较,type 和 isinstance 返回不同的结果!
my_list = MyAwesomeList()
print(type(my_list) is list) # False
print(isinstance(my_list, list)) # True
我们得到不同的结果,因为 isinstance 检查my_list
是列表的实例(不是)还是列表的子类(因为MyAwesomeList
是列表的子类)。如果您忘记了这种差异,它可能会导致您的代码中出现一些细微的错误。
isinstance
通常是比较类型的首选方法。它不仅更快,而且还考虑了继承,这通常是所需的行为。在 Python 中,您通常想要检查给定对象的行为是否像字符串或列表,不一定是字符串。因此,您可以使用 isinstance,而不是检查字符串及其所有自定义子类。
另一方面,当您想明确检查给定变量是否属于特定类型(而不是其子类)时,请使用type
. 并且当你使用它时,像这样使用它:type(var) is some_type
而不是这样:type(var) == some_type
。
只是不要这样做。询问某事的类型本身就是错误的。而是使用多态性。查找或在必要时自行定义对任何可能的输入类型执行所需操作的方法,然后直接调用它而不询问任何内容。如果您需要使用内置类型或第三方库定义的类型,您始终可以从它们继承并使用您自己的派生类。或者您可以将它们包装在您自己的类中。这是解决此类问题的面向对象的方法。
如果您坚持检查确切的类型并在if
这里和那里放置一些脏 s,您可以使用__class__
属性或type
函数来做到这一点,但很快您会发现自己if
每两到三个提交就用额外的情况更新所有这些 s。以 OO 方式进行操作可以防止这种情况发生,并且只允许您为新类型的输入定义一个新类。