icantech
Lập trình Python
2523
31/08/2023

Tổng hợp kiến thức về ép kiểu dữ liệu trong Python

Dưới đây là tổng hợp những kiến thức về ép kiểu dữ liệu trong Python mà bất kể người lập trình Python nào cũng cần nắm được. Cùng ICANTECH tìm hiểu kỹ hơn nhé!

1. Khái niệm và mục đích sử dụng ép kiểu Python

1.1. Khái niệm cơ bản ép kiểu dữ liệu trong Python

Trong quá trình làm việc với Python sẽ gặp những vấn đề mà khiến người dùng phải thay đổi kiểu dữ liệu của một biến hoặc giá trị thì mới có thể tiếp tục được các thuật toán. Từ đó, cần sử dụng ép kiểu dữ liệu trong Python.

Vậy ép kiểu dữ liệu trong Python là khi bạn cần thay đổi dữ liệu của biến hoặc giá trị từ kiểu đi kèm với dữ liệu này sang kiểu khác.

ep-kieu-python

Cụ thể: Giả định có biến ‘x’ có giá trị là số nguyên ‘9’ nhưng người dùng lại muốn chia cho số thực ‘4’ thì cần sử dụng ép kiểu để thực hiện như sau:

x = 9          # x là số nguyên

x_float = float(x)    # ép kiểu x từ số nguyên sang số thực

result = x_float / 4     # thực hiện phép chia

print(result)      # kết quả: 2.25

Từ ví dụ trên đã sử dụng hàm ‘float()’ để chuyển đổi biến ‘x’ từ số nguyên thành kiểu số thực rồi thực hiện phép chia và ra kết quả.

1.2. Mục đích sử dụng ép kiểu dữ liệu trong Python

  • Dùng để xử lý dữ liệu: Dữ liệu từ người dùng ban đầu thường sẽ là dạng chuỗi nên để việc tính toán hoặc so sánh số học thì cần phải sử dụng ép kiểu chuyển từ dạng chuỗi sang dạng số
  • Dùng chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu: Trong quá trình thực hiện sẽ gặp một số vấn đề nếu các dữ liệu không tương thích. Lúc này sử dụng ép kiểu dữ liệu Python để thực hiện yêu cầu chuyển đổi các dữ liệu tương thích với nhau.
  • Giúp tương thích với thư viện và API: Thư viện hoặc API có thể bắt người dùng sử dụng kiểu dữ liệu cụ thể. Ép kiểu dữ liệu Python lúc này giúp đảm bảo dữ liệu của người dùng tương thích phù hợp với yêu cầu của thư viện hoặc API trong quá trình làm việc chung.
ep-kieu-python

2. Cách sử dụng ép kiểu dữ liệu trong Python

  •  Ép kiểu dữ liệu Python từ số sang chuỗi (string)

number = 12

text = str(number)

Ví dụ minh họa cụ thể: Chuyển số ‘12’ sang dạng chuỗi ta làm như sau

number = 12

text = str(number)    #Ép kiểu số sang chuỗi

print(“Số:”, text)       # Kết quả: Số: 12 

  • Ép kiểu trong python từ chuỗi thành số nguyên (int)

text = 12

number = int(text)

Ví dụ minh họa cụ thể: Chuyển định dạng chuỗi "12” sang số nguyên sau đó cộng thêm số nguyên ‘7’ sẽ ra kết quả là ‘19’

text = 12

number = int(text)    # ép kiểu chuỗi sang số nguyên

result = number + 7

print(“Kết quả:”, result)   # Kết quả: Kết quả: 19

  • Ép kiểu python sử dụng hàm ‘float’ để chuyển số nguyên thành số thực

integer = 9

float_number = float(interger)

Ví dụ minh họa cụ thể: Chuyển số nguyên ‘9 ’ số nguyên sang số thực làm như sau

integer_number = 9

float_number = float(integer_number)   # Ép kiểu số nguyên sang số thực

print(“Số thực:”, float_number)             #Kết quả: Số thực: 9.0

3. Lưu ý quan trọng khi sử dụng ép kiểu dữ liệu trong Python

  • Không phải loại dữ liệu nào cũng có thể chuyển đổi qua lại một cách tự nhiên. Hãy kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu khi sử dụng ép kiểu tránh mắc phải những lỗi không mong muốn.
  • Python thường thực hiện tự động một số ép kiểu tương thích, hãy chắc chắn rằng bạn hiểu cách python tự động ép kiểu để tránh gây ra những lỗi cơ bản.
  • Một dạng lỗi phổ biến khi sử dụng ép kiểu Python như ép kiểu từ một chuỗi không chứa giá trị các số sang số sẽ gây ra lỗi ValueError.
  • Lỗi TypeError xảy ra khi người dùng thực hiện các phép toán hoặc thao tác không hợp lệ giữ các kiểu dữ liệu.
  • Lỗi OverflowError là lỗi xuất hiện khi người dùng cố gắng ép kiểu một số lớn hơn giới hạn cho phép của kiểu dữ liệu đó.
  • Ép kiểu dữ liệu trong Python cần phải được sử dụng một cách thận trọng bởi ép kiểu có thể giúp bạn làm việc với các kiểu dữ liệu khác nhau, nhưng bạn cũng cần cẩn trọng để không mất đi thông tin quan trọng trong quá trình chuyển đổi.

Qua bài viết trên, ICANTECH mong rằng các bạn đã nắm rõ về các khái niệm mục đích và cách sử dụng ép kiểu dữ liệu trong Python. Tiếp tục theo dõi ICANTECH để nhận thêm nhiều thông tin hữu ích bạn nhé!

Nguồn ảnh: Tự tổng hợp Internet.

Share
Tags
Lập trình Python

Bài tương tự