### 2.2.1 整数类型 int
整数就是没有小数部分的数值,分为正整数、0 和负整数。Python 语言提供了类型 int 用于表示现实世界中的整数信息,如班级里的人数、人的年龄、乒乓球比赛每方的得分等等。
基本数据类型的值都可通过字面值(literal)的形式表示出来,即以字面形式表现值。 整数类型的字面值表示形式和我们在现实世界中的写法一样,例如下列都是合法的整数:
```
123 -456 0
```
注意,整数字面值是不能包含小数点的,即使小数点后面什么都没有!读者也许会觉得 这句话很奇怪,因为在数学中从没见过一个数包含小数点但小数点后面啥也没有的情形。然 而,在 Python 中确实允许以下形式的字面值:
```
123. -456. 0.
```
但它们都不是整数!事实上,以上三个数分别等于 123.0、-456.0 和 0.0,它们属于后 文即将介绍的浮点数类型。
Python 语言为整数类型提供了通常的数学运算,运算符及其含义如表 2.1 所示:
| 运算符 | 含义 |
| --- | --- |
| + | 加 |
| - | 减 |
| * | 乘 |
| / | 除 |
| ** | 乘方 |
| % | 取余数 |
| abs() | 取绝对值 |
例如:
```
>>> 23 + 45
68
>>> 56 – 12
44
>>> 8 * 2
16
>>> 11 / 3
3
>>> 8 ** 2
64
>>> 18 % 5
3
```
表 2.1 整数运算符
```
>>> abs(-8)
8
```
可见,计算机实现的整数运算基本上和我们在数学课上所学的一样,除了一个例外—— 除法。由于例中的 11/3 是整数类型上的除法,运算结果仍然在整数类型当中,所以 Python 将商的小数部分直接舍弃了(未作四舍五入!),从而结果为 3。在程序中,本来希望得到精 确的除法结果,但因被除数和除数都是整数,导致结果误差过大甚至出错,这是初学 Python 编程的人很容易防错误的地方。要说明一下,表 2.1 中的 abs()并不是运算符,而是 Python 的内建函数,这里只是为了方便而将它列在了表中。
除了上面这些运算符,Python 还提供了一些运算符与变量赋值结合起来的表示法。例 如,在程序设计中经常用到一个变量递增的操作:x = x + 1。注意,这个式子在数学中 是不成立的,因为一个数不可能“等于”该数加 1。但在编程语言中这是一个完全合法的赋 值语句,它的含义是:将变量 x 所指向的值加 1,并将计算结果重新赋值给 x。鉴于这个操 作频繁使用,Python 和某些其他语言提供了一种简写形式:x += 1。请看例子:
```
>>> x = 123
>>> x += 1
>>> print x
124
```
还有其他一些类似的简写形式,参见表 2.2。
| 普通形式 | 简写形式 |
| --- | --- |
| x = x + y | x += y |
| x = x - y | x -= y |
| x = x * y | x *= y |
| x = x / y | x /= y |
| x = x % y | x %= y |
表 2.2 赋值与运算结合
int 类型的局限性
在第 1 章中我们说过,计算思维是建立在计算机的能力和限制之上的。现在我们来讨论 整数类型的一个限制。
int 类型只是数学中的整数集合 I 在计算机中的表示,而一个事物和该事物的一种表示 之间未必可以划等号。事实上,类型 int 只表示了 I 的一个子集,I 是无穷集合,而 int 是有穷的。这是为什么呢?
在计算机底层,整数一般都是用特定长度的二进制数表示的。至于具体长度是多少,取 决于 CPU 的设计。目前个人计算机上多采用 32 个二进制位(bit,比特)的长度来表示整数, 故 Python 语言中的 int 类型就是 32 比特长度的整数值。利用一点排列组合知识,容易推 知:一个比特有两种可能的状态(0、1),两个比特有四种可能的状态(00、01、10、11), 三个比特有八种状态(000、001、010、011、100、101、110、111),…,32 个比特有 232
种可能的状态。用这 232 种状态显然只能表示 232 个整数,考虑到整数有正负,计算机底层 将这 232 个状态的一半用于表示非负整数,另一半用于表示负整数,从而类型 int 实际上是 由-231~231-1 之间的所有整数构成的集合①。
我们已经了解,数据是现实世界信息在计算机中的抽象,根据数据值的种类和操作的不 同而划分成不同数据类型。一般来说在逻辑层次上理解和使用数据类型就够了,不需要进一 步了解这些抽象在计算机底层的物理表示。然而,如果能对数据类型的底层表示方法有所了解,可以使数据和程序设计更好地建立在机器的能力和限制之上。
> ① 有的语言还支持用 32 比特表示 0~232-1 的无符号整数。
- 前言
- 第 1 章 计算与计算思维
- 1.1 什么是计算?
- 1.1.1 计算机与计算
- 1.1.2 计算机语言
- 1.1.3 算法
- 1.1.4 实现
- 1.2 什么是计算思维?
- 1.2.1 计算思维的基本原则
- 1.2.2 计算思维的具体例子
- 1.2.3 日常生活中的计算思维
- 1.2.4 计算思维对其他学科的影响
- 1.3 初识 Python
- 1.3.1 Python 简介
- 1.3.2 第一个程序
- 1.3.3 程序的执行方式
- 1.3.4 Python 语言的基本成分
- 1.4 程序排错
- 1.5 练习
- 第 2 章 用数据表示现实世界
- 2.1 数据和数据类型
- 2.1.1 数据是对现实的抽象
- 2.1.1 常量与变量
- 2.1.2 数据类型
- 2.1.3 Python 的动态类型*
- 2.2 数值类型
- 2.2.1 整数类型 int
- 2.2.2 长整数类型 long
- 2.2.3 浮点数类型 float
- 2.2.4 数学库模块 math
- 2.2.5 复数类型 complex*
- 2.3 字符串类型 str
- 2.3.1 字符串类型的字面值形式
- 2.3.2 字符串类型的操作
- 2.3.3 字符的机内表示
- 2.3.4 字符串类型与其他类型的转换
- 2.3.5 字符串库 string
- 2.4 布尔类型 bool
- 2.4.1 关系运算
- 2.4.2 逻辑运算
- 2.4.3 布尔代数运算定律*
- 2.4.4 Python 中真假的表示与计算*
- 2.5 列表和元组类型
- 2.5.1 列表类型 list
- 2.5.2 元组类型 tuple
- 2.6 数据的输入和输出
- 2.6.1 数据的输入
- 2.6.2 数据的输出
- 2.6.3 格式化输出
- 2.7 编程案例:查找问题
- 2.8 练习
- 第 3 章 数据处理的流程控制
- 3.1 顺序控制结构
- 3.2 分支控制结构
- 3.2.1 单分支结构
- 3.2.2 两路分支结构
- 3.2.3 多路分支结构
- 3.3 异常处理
- 3.3.1 传统的错误检测方法
- 3.3.2 传统错误检测方法的缺点
- 3.3.3 异常处理机制
- 3.4 循环控制结构
- 3.4.1 for 循环
- 3.4.2 while 循环
- 3.4.3 循环的非正常中断
- 3.4.4 嵌套循环
- 3.5 结构化程序设计
- 3.5.1 程序开发过程
- 3.5.2 结构化程序设计的基本内容
- 3.6 编程案例:如何求 n 个数据的最大值?
- 3.6.1 几种解题策略
- 3.6.2 经验总结
- 3.7 Python 布尔表达式用作控制结构*
- 3.8 练习
- 第 4 章 模块化编程
- 4.1 模块化编程基本概念
- 4.1.1 模块化设计概述
- 4.1.2 模块化编程
- 4.1.3 编程语言对模块化编程的支持
- 4.2 Python 语言中的函数
- 4.2.1 用函数减少重复代码 首先看一个简单的用字符画一棵树的程序:
- 4.2.2 用函数改善程序结构
- 4.2.3 用函数增强程序的通用性
- 4.2.4 小结:函数的定义与调用
- 4.2.5 变量的作用域
- 4.2.6 函数的返回值
- 4.3 自顶向下设计
- 4.3.1 顶层设计
- 4.3.2 第二层设计
- 4.3.3 第三层设计
- 4.3.4 第四层设计
- 4.3.5 自底向上实现与单元测试
- 4.3.6 开发过程小结
- 4.4 Python 模块*
- 4.4.1 模块的创建和使用
- 4.4.2 Python 程序架构
- 4.4.3 标准库模块
- 4.4.4 模块的有条件执行
- 4.5 练习
- 第 5 章 图形编程
- 5.1 概述
- 5.1.1 计算可视化
- 5.1.2 图形是复杂数据
- 5.1.3 用对象表示复杂数据
- 5.2 Tkinter 图形编程
- 5.2.1 导入模块及创建根窗口
- 5.2.2 创建画布
- 5.2.3 在画布上绘图
- 5.2.4 图形的事件处理
- 5.3 编程案例
- 5.3.1 统计图表
- 5.3.2 计算机动画
- 5.4 软件的层次化设计:一个案例
- 5.4.1 层次化体系结构
- 5.4.2 案例:图形库 graphics
- 5.4.3 graphics 与面向对象
- 5.5 练习
- 第 6 章 大量数据的表示和处理
- 6.1 概述
- 6.2 有序的数据集合体
- 6.2.1 字符串
- 6.2.2 列表
- 6.2.3 元组
- 6.3 无序的数据集合体
- 6.3.1 集合
- 6.3.2 字典
- 6.4 文件
- 6.4.1 文件的基本概念
- 6.4.2 文件操作
- 6.4.3 编程案例:文本文件分析
- 6.4.4 缓冲
- 6.4.5 二进制文件与随机存取*
- 6.5 几种高级数据结构*
- 6.5.1 链表
- 6.5.2 堆栈
- 6.5.3 队列
- 6.6 练习
- 第 7 章 面向对象思想与编程
- 7.1 数据与操作:两种观点
- 7.1.1 面向过程观点
- 7.1.2 面向对象观点
- 7.1.3 类是类型概念的发展
- 7.2 面向对象编程
- 7.2.1 类的定义
- 7.2.2 对象的创建
- 7.2.3 对象方法的调用
- 7.2.4 编程实例:模拟炮弹飞行
- 7.2.5 类与模块化
- 7.2.6 对象的集合体
- 7.3 超类与子类*
- 7.3.1 继承
- 7.3.2 覆写
- 7.3.3 多态性
- 7.4 面向对象设计*
- 7.5 练习
- 第 8 章 图形用户界面
- 8.1 图形用户界面概述
- 8.1.1 程序的用户界面
- 8.1.2 图形界面的组成
- 8.1.3 事件驱动
- 8.2 GUI 编程
- 8.2.1 UI 编程概述
- 8.2.2 初识 Tkinter
- 8.2.3 常见 GUI 构件的用法
- 8.2.4 布局
- 8.2.5 对话框*
- 8.3 Tkinter 事件驱动编程
- 8.3.1 事件和事件对象
- 8.3.2 事件处理
- 8.4 模型-视图设计方法
- 8.4.1 将 GUI 应用程序封装成对象
- 8.4.2 模型与视图
- 8.4.3 编程案例:汇率换算器
- 8.5 练习
- 第 9 章 模拟与并发
- 9.1 模拟
- 9.1.1 计算机建模
- 9.1.2 随机问题的建模与模拟
- 9.1.3 编程案例:乒乓球比赛模拟
- 9.2 原型法
- 9.3 并行计算*
- 9.3.1 串行、并发与并行
- 9.3.2 进程与线程
- 9.3.3 多线程编程的应用
- 9.3.4 Python 多线程编程
- 9.3.5 小结
- 9.4 练习
- 第 10 章 算法设计和分析
- 10.1 枚举法
- 10.2 递归
- 10.3 分治法
- 10.4 贪心法
- 10.5 算法分析
- 10.5.1 算法复杂度
- 10.5.2 算法分析实例
- 10.6 不可计算的问题
- 10.7 练习
- 第 11 章 计算+X
- 11.1 计算数学
- 11.2 生物信息学
- 11.3 计算物理学
- 11.4 计算化学
- 11.5 计算经济学
- 11.6 练习
- 附录
- 1 Python 异常处理参考
- 2 Tkinter 画布方法
- 3 Tkinter 编程参考
- 3.1 构件属性值的设置
- 3.2 构件的标准属性
- 3.3 各种构件的属性
- 3.4 对话框
- 3.5 事件
- 参考文献