python有没有不同精度的整型类型？

在 Python 中，不像 C、Java 等语言有明确的不同精度整型类型（如 int8、int16、int32、int64 等），Python 提供了统一的整数类型 int，它可以处理任意大小的整数，没有固定的精度限制。不过，Python 也有一些特殊场景或库中存在不同精度整型的概念，简介如下：

目录

1. Python 内置的 int 类型

2. numpy 库中的整型类型

3. struct 模块中的整型类型

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1. Python 内置的 int 类型

Python 的 int 类型是动态的，它可以根据需要自动调整精度，理论上可以处理任意大小的整数，不会像其他语言那样出现整数溢出的问题。

# 小整数
small_int = 10
print(type(small_int))  # <class 'int'>

# 非常大的整数
large_int = 123456789012345678901234567890
print(type(large_int))  # <class 'int'>

2. numpy 库中的整型类型

numpy 是 Python 中用于科学计算的重要库，它提供了多种不同精度的整型数据类型，例如：

• numpy.int8：8 位有符号整数，范围是 -128 到 127。
• numpy.int16：16 位有符号整数，范围是 -32768 到 32767。
• numpy.int32：32 位有符号整数，范围是 -2147483648 到 2147483647。
• numpy.int64：64 位有符号整数，范围是 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。

import numpy as np

# 创建不同精度的 numpy 整数数组
arr_int8 = np.array([10, 20, 30], dtype=np.int8)
arr_int16 = np.array([1000, 2000, 3000], dtype=np.int16)
arr_int32 = np.array([1000000, 2000000, 3000000], dtype=np.int32)
arr_int64 = np.array([1000000000000, 2000000000000, 3000000000000], dtype=np.int64)

print(arr_int8.dtype)  # int8
print(arr_int16.dtype) # int16
print(arr_int32.dtype) # int32
print(arr_int64.dtype) # int64

3. struct 模块中的整型类型

struct 模块用于处理 Python 值和 C 结构体之间的二进制数据转换，它也涉及到不同精度的整型类型，例如：

• 'b'：对应 C 语言中的 signed char，即 8 位有符号整数。
• 'h'：对应 C 语言中的 short，通常是 16 位有符号整数。
• 'i'：对应 C 语言中的 int，通常是 32 位有符号整数。
• 'q'：对应 C 语言中的 long long，通常是 64 位有符号整数。

import struct

# 将整数打包为不同精度的二进制数据
packed_int8 = struct.pack('b', 10)
packed_int16 = struct.pack('h', 1000)
packed_int32 = struct.pack('i', 1000000)
packed_int64 = struct.pack('q', 1000000000000)

print(packed_int8)  # b'\n'
print(packed_int16) # b'\xe8\x03'
print(packed_int32) # b'@B\x0f\x00'
print(packed_int64) # b'\x00\x10\xa5\xd4\xe8\x00\x00\x00'

综上所述，Python 内置的 int 类型可处理任意精度整数，而 numpy 库和 struct 模块在特定场景下提供了不同精度的整型类型。