浮点数

类型的概念： 1、类型是编程语言对数据的一种划分。 2、Python语言的类型 　　数字类型，字符串类型，元祖类型，列表类型，文件类型，字典类型。 数字类型 · 程序元素：010/10，存在多种可能 ·表示十进制数值10 　·类似人名字一样的字符串 Python包含三种基本的数字类型： ·整数类型 ·浮点数类型 ·复数类型 1、整数类型 　　　　与数学中的整数概念一致，没有取值范围的限制； 　　　　pow（x，y）函数：计算x^y （带一个疑问，怎么去计算数字的位数） 　　　整数类型也可以是二进制，八进制，十六进制。 2、浮点数类型 　　　　带有小数点及小数的数字 　　　　Python语言中浮点数的数值范围存在限制，小数精度也存在限制，这种限制与不同计算机系统有关。 使用 浮点数类型: >>> import sys >>> sys.float_info 将会输出当前计算机的浮点数的范围 3、复数类型 　　与数学中的复数概念一致，z=a+bj，a是实数部分，b是虚数部分，a和b都是浮点类型，虚数部分用j或J标识。 数字类型的关系 1、三种类型存在一种逐渐”扩展“的关系： 　　整数->浮点数->复数（整数是浮点数的特例，浮点数是复数的特例） 　　不同数字类型之间可以进行混合运算，运算后生成结果为最宽类型。 2、三种类型可以相互转换 　　函数：int（）、float（）、complex（

数据类型 类型 描 述 bit 整型 bit 数据类型是整型，其值只能是0、1或空值。这种数据类型用于存储只有两种可能值的数据，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 数据类型可以存储从- 2 31 (-2147483648)到2 31 (2147483 647)之间的整数。存储到数据库的几乎所有数值型的数据都可以用这种数据类型。这种数据类型在数据库里占用4个字节 smallint 整型 smallint 数据类型可以存储从- 2 15 (-32768)到2 15 (32767)之间的整数。这种数据类型对存储一些常限定在特定范围内的数值型数据非常有用。这种数据类型在数据库里占用2 字节空间 tinyint 整型 tinyint 数据类型能存储从0到255 之间的整数。它在你只打算存储有限数目的数值时很有用。 这种数据类型在数据库中占用1 个字节 numeric 精确数值型 numeric数据类型与decimal 型相同 decimal 精确数值型 decimal 数据类型能用来存储从-10 38 -1到10 38 -1的固定精度和范围的数值型数据。使用这种数据类型时，必须指定范围和精度。 范围是小数点左右所能存储的数字的总位数。精度是小数点右边存储的数字的位数 money 货币型 money 数据类型用来表示钱和货币值

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5] 　　评注：匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了哦 　　获取日期正则表达式：\d{4}[年|\-|\.]\d{1,2}[月|\-|\.]\d{1,2}日? 　　评注：可用来匹配大多数年月日信息。 　　匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 　　评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1） 　　匹配空白行的正则表达式：\n\s*\r 　　评注：可以用来删除空白行 　　匹配HTML标记的正则表达式：<(\S*?)[^>]*>.*?</>|<.*? /> 　　评注：网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力 　　匹配首尾空白字符的正则表达式：^\s*|\s*$ 　　评注：可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等)，非常有用的表达式 　　匹配Email地址的正则表达式：\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)* 　　评注：表单验证时很实用 　　匹配网址URL的正则表达式：[a-zA-z]+://[^\s]* 　　评注：网上流传的版本功能很有限，上面这个基本可以满足需求 　　匹配帐号是否合法(字母开头

任何数据在内存中都是以二进制的形式存储的。浮点数也不例外。浮点的存储方式与整数有一点区别就是：浮点的存储方式是采用：符号位+阶码+尾数的形式。 符号位：在计算机内存中，通常都是以一位表示正数（用0表示）或者负数（用1表示） 阶码：在机器中表示一个浮点数时需要给出指数，这个指数用整数形式表示，这个整数叫做阶码，阶码指明了小数点在数据中的位置。它与科学计数法中的幂是一个道理。 尾数：指小数点后面的数 例： 将133.5f化为二进制数。首先将整数部分化为二进制数为 1000 0101 然后将小数部分化为二进制为0.1。则133.5的二进制数为 1000 0101.1 而在计算机中是怎么样存储这个数的呢？首先将这个二进制数用“科学计数法”的形式表示出来就是 1.0000 1011 * 2^7 这里阶码采用移码表示，对于float型数据其规定偏置量为127，阶码位数为8位（对于双精度来说，其规定的偏置量为1023。阶码位数为11位。）,也就是说这里的阶码应该为127+7 = 134。将其化为二进制数为 1000 0110 由于规定小数点前面都为1，因此在计算机中，将不会存储小数点前面的1。这里的尾数就为00001011。其后全部补0，将其补充到23位。这里是正数，所以符号位为0。 在存储时，符号位在最前面，其次是阶码，最后放尾数。因此数字在内存中存储为： 0100 0011 0000

基本数据类型和引用数据类型 温故而知新，可以为师矣！ 基本数据类型 八大基本数据类型： 1.byte 8位、有符号的以二进制补码表示的整数 min : -128（-2^7） max: 127(2^7-1) default: 0 对应包装类：Byte 2.short 16位、有符号的以二进制补码表示的整数 min : -32768（-2^15） max: 32767（2^15 - 1） default: 0 对应包装类：Short 3.int 32位、有符号的以二进制补码表示的整数 min : -2,147,483,648（-2^31） max: 2,147,483,647（2^31 - 1） default: 0 对应包装类：Integer 4.long 64位、有符号的以二进制补码表示的整数 min : -9,223,372,036,854,775,808（-2^63） max: 9,223,372,036,854,775,807（2^63 -1） default: 0 对应的包装类：Long 5.float 单精度、32位、符合IEEE 754标准的浮点数 float 在储存大型浮点数组的时候可节省内存空间 浮点数不能用来表示精确的值，如货币 default: 0.0f 对应的包装类：Float 6.double 双精度、64位、符合IEEE 754标准的浮点数

文章目录 动态语言与静态语言 算数运算符 位运算符 比较运算符 逻辑运算符 注意： 本文python版本3.6.9，在算数运算上Python3和Python2有一些区别 动态语言与静态语言 静态语言 声明了变量类型之后，变量的类型不能再改变，编译时会进行此类检查 动态语言 不用事先声明变量类型，随时可以赋值为其他类型 因此在编程时，有些变量的类型没有声明，使用时会比较难判断 python属于动态语言 算数运算符 + , - , * , / , // , %取模 , **幂运算 减法：主要用于数值的计算 , 有一些浮点数计算时，不能准确计算 >> > 3 - 1 2 >> > 1.1 - 0.9 0.20000000000000007 加法：可以用于数值的相加，也可以用于字符串的相加 >> > 'a' + 'b' 'ab' >> > 1 + 2 3 乘法：可以进行数值相乘，也可以复制字符串 >> > 3 * 3 9 >> > 'abc' * 3 'abcabcabc' 除法： / , // ，在python2中， / 和 // 都是整除 / 也叫自然除法，如果不能整除，会返回浮点数值 >> > 10 / 3 3.3333333333333335 >> > 3 / 1 3.0 ##python使用自然除法的时候总是得到浮点数 // 也叫地板除法，不能整除的会进行取整，使用向小取整的方式

英文文档： round ( number [, ndigits ] ) Return the floating point value number rounded to ndigits digits after the decimal point. If ndigits is omitted, it returns the nearest integer to its input. Delegates to number.__round__(ndigits) . For the built-in types supporting round() , values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits ; if two multiples are equally close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5) and round(-0.5) are 0 , and round(1.5) is 2 ). The return value is an integer if called with one argument, otherwise of the same type

验证数字：^[0-9]*$ 验证n位的数字：^\d{n}$ 验证至少n位数字：^\d{n,}$ 验证m-n位的数字：^\d{m,n}$ 验证零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 验证有两位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ 验证有1-3位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$ 验证非零的正整数：^\+?[1-9][0-9]*$ 验证非零的负整数：^\-[1-9][0-9]*$ 验证非负整数（正整数 + 0） ^\d+$ 验证非正整数（负整数 + 0） ^((-\d+)|(0+))$ 验证长度为3的字符：^.{3}$ 验证由26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z]+$ 验证由26个大写英文字母组成的字符串：^[A-Z]+$ 验证由26个小写英文字母组成的字符串：^[a-z]+$ 验证由数字和26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z0-9]+$ 验证由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串：^\w+$ 验证用户密码:^[a-zA-Z]\w{5,17}$ 正确格式为：以字母开头，长度在6-18之间，只能包含字符、数字和下划线。 验证是否含有 ^%&',;=?$\" 等字符：[^%&',;=?$\x22]+ 验证汉字：^[\u4e00-\u9fa5],{0,}$ 验证Email地址：^\w+[-+.]\w+)*@\w+

5.基本数据类型 5.1数字类型及操作 5.1.1整数 - 与数学中整数概念一致，没有取值范围限制，可正可负 -pow(x,y)函数：计算 xy，想算多大算多大 -四种进制表示形式： 十进制：1010, 99, -217 二进制，以0b或0B开头：0b010, -0B101 八进制，以0o或0O开头：0o123, -0O456 十六进制，以0x或0X开头：0x9a, -0X89 5.1.2浮点数 - 带有小数点及小数的数字 - 浮点数 取值范围和小数精度 都存在限制，但常规计算可忽略，即基本无限制 - 取值范围数量级约-10^307至10^308，精度数量级10^-16 - 浮点数间运算存在不确定尾数 ，不是bug: >>> 0.1+0.3 0.4 >>> 0.1+0.2 0.3 0000000000000004 加粗为不确定尾数，故需要注意的： >>> 0.1 + 0.2 == 0.3 False >>> round(0.1+0.2, 1) == 0.3 True - round(x, d)：对x四舍五入，d是小数截取位数 - 浮点数间运算与比较用round()函数辅助 - 不确定尾数一般发生在10^-16左右，round()十分有效 5.1.3复数 - z = 1.23e-4+5.6e+89j - 实部： z.real 获得实部 - 虚部： z.imag 获得虚部 5.1

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