整數就是沒有小數部分的數字，python 中的整數包括正整數、0 和負整數。有些強類型的編程語言會提供多種整數類型，每種類型的長度都不同，能容納的整數的大小也不同，開發者要根據實際數字的大小選用不同的類型。例如C語言提供了 short、int、long、long long 四種類型的整數，它們的長度依次遞增，初學者在選擇整數類型時往往比較迷惑，有時候還會導緻數值溢出。

而 Python 則不同，它的整數不分類型，或者說它隻有一種類型的整數。Python 整數的取值範圍是無限的，不管多大或者多小的數字，Python 都能輕松處理。

當所用數值超過計算機自身的計算能力時，Python 會自動轉用高精度計算（大數計算）。

請看下面的代碼：

#将 78 賦值給變量 n n = 78 print(n) print( type(n) ) #給x賦值一個很大的整數 x = 8888888888888888888888 print(x) print( type(x) ) #給y賦值一個很小的整數 y = -7777777777777777777777 print(y) print( type(y) )

運行結果：

78<class 'int'>8888888888888888888888<class 'int'>-7777777777777777777777<class 'int'>

x 是一個極大的數字，y 是一個很小的數字，Python 都能正确輸出，不會發生溢出，這說明 Python 對整數的處理能力非常強大。不管對于多大或者多小的整數，Python 隻用一種類型存儲，就是 int。

關于 Python 2.x

Python 3.x 隻用 int 一種類型存儲整數，但是 Python 2.x 會使用 long 類型來存儲較大的整數。以上代碼在 Python 2.x 下的運行結果為：

78

<type 'int'>

8888888888888888888888

<type 'long'>

-7777777777777777777777

<type 'long'>

但是不管哪個版本的 Python，都能輕松處理極大和極小的數字，而且程序員也不用操心底層到底使用了 int 還是 long 類型。

整數的不同進制

在 Python 中，可以使用多種進制來表示整數：

1) 十進制形式

我們平時常見的整數就是十進制形式，它由 0~9 共十個數字排列組合而成。注意，使用十進制形式的整數不能以 0 作為開頭，除非這個數值本身就是 0。

2) 二進制形式

由 0 和 1 兩個數字組成，書寫時以0b或0B開頭。例如，101 對應十進制數是 5。

3) 八進制形式

八進制整數由 0~7 共八個數字組成，以0o或0O開頭。注意，第一個符号是數字 0，第二個符号是大寫或小寫的字母 O。在 Python 2.x 中，八進制數字還可以直接以0（數字零）開頭。

4) 十六進制形式

由 0~9 十個數字以及 A~F（或 a~f）六個字母組成，書寫時以0x或0X開頭，

【實例】不同進制整數在 Python 中的使用：

#十六進制 hex1 = 0x45 hex2 = 0x4Af print("hex1Value: ", hex1) print("hex2Value: ", hex2) #二進制 bin1 = 0b101 print('bin1Value: ', bin1) bin2 = 0B110 print('bin2Value: ', bin2) #八進制 oct1 = 0o26 print('oct1Value: ', oct1) oct2 = 0O41 print('oct2Value: ', oct2)

運行結果：

hex1Value: 69hex2Value: 1199bin1Value: 5bin2Value: 6oct1Value: 22oct2Value: 33

本例的輸出結果都是十進制整數。

數字分隔符

為了提高數字的可讀性，Python 3.x 允許使用下劃線_作為數字（包括整數和小數）的分隔符。通常每隔三個數字添加一個下劃線，類似于英文數字中的逗号。下劃線不會影響數字本身的值。【實例】使用下劃線書寫數字：

click = 1_301_547 distance = 384_000_000 print("Python教程閱讀量：", click) print("地球和月球的距離：", distance)

運行結果：

Python教程閱讀量：1301547地球和月球的距離：384000000

到此這篇關于Python整數類型（int）的文章就介紹到這了，最後多說一句，小編是一名python開發工程師，這裡有我自己整理了一套最新的python系統學習教程，包括從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、數據分析、數據可視化、機器學習等。想要這些資料的可以關注小編，并在後台私信小編：“01”即可領取。

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