python中 str()、repr()、ascii() 转字符串的区别

本文详细介绍了Python中str、repr和ascii函数的区别及用法。通过实例对比了这些函数如何处理不同类型的输入,特别是非ASCII字符的处理方式。同时,文章还简要说明了chr和ord函数的功能。

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python中 str、repr、ascii 转字符串的区别

a = '中国'
b = 'chinese'
print(a)
print(str(a))
print(repr(a))
print(ascii(a))
print(ascii(b))

中国
中国
'中国'
'\u4e2d\u56fd'
'chinese'

str(object="")

将对象转化为适于人阅读的形式(返回一个对象的string格式)

  • object – 对象

repr(object)

返回一个对象的 字符串格式

ascii(object)

ascii 英 [ˈæski]
进制;函数;美国信息互换标准码;MODBUS协议



ascii() 函数类似 repr() 函数, 返回一个表示对象的字符串,但是对于字符串中的非 ASCII 字符则返回通过 repr() 函数使用 \x, \u 或 \U 编码的字符。
生成字符串类似 Python2 版本中 repr() 函数的返回值。

首先,前面的 \ 表示转义

  • \x:只是 16 进制的意思,后边跟两位,则表示单字节编码;

  • \d:十进制;\o:八进制;

    ​ 对于 \xaa ⇒ chr(0xaa) ⇒ chr(16*a+a)

  • \u:unicode 码;

    ​ 通常其后跟 4 个 16 进制数,所以,通常为 unicode-16

    Python:字符串的decode和encode成员函数,可对其进行转换



chr( c )

用一个整数作参数,返回一个对应的字符

  • c – 可以是 10 进制也可以是 16 进制的形式的数字,数字范围为 0 到 1,114,111 (16 进制为0x10FFFF)

ord( c )

ord() 函数是 chr() 函数(对于 8 位的 ASCII 字符串)的配对函数,它以一个字符串(Unicode 字符)作为参数,返回对应的 ASCII 数值,或者 Unicode 数值。

  • c – 字符
>>> chr(97) 
'a'
>>>ord('a')
97

>>> type(chr(97))
<class 'str'>
>>> type(ord("a"))
<class 'int'>

数据整理来源: 内置函数 | 菜鸟教程

<think>好的,用户现在想了解如何在Python中将内容强制换为字符串,特别是使用str()函数的方法。根据用户提供的引用和之前的对话,我需要整理出一个清晰且全面的回答。首先,我需要回顾用户提供的四个引用内容,看看它们提供了哪些相关信息。 引用[1]提到str()函数可以将任意对象换为字符串,包括基本数据类型和自定义对象。这说明了str()的通用性。引用[2]和[3]主要讨论了如何将整数换为字符串,特别是使用str()函数的方法,这可能是用户关心的基本用例。引用[4]则涉及Pandas中将数字换为字符串时可能遇到的意外结果,这可能涉及到更复杂的情况,比如不同格式的数字处理。 用户的上一次问题关于NumPy中np.str_的使用,现在Python原生的字符串换,所以需要明确区分两者的应用场景。用户可能在使用NumPy时遇到了类型问题,现在想了解通用的Python换方法。 接下来,我需要组织回答的结构。首先介绍str()函数的基本用法,然后说明如何对不同的数据类型(如整数、浮点数、列表、字典等)进行换。接着,处理自定义对象的情况,因为引用[1]提到可以换自定义对象,这里需要解释如何通过定义__str__或__repr__方法来实现。然后,讨论可能遇到的问题,比如换Pandas数据时的格式问题,如引用[4]提到的意外结果,需要给出解决方案,比如在Pandas中使用astype(str)或者applymap(str)等方法。 还要注意用户之前的问题中提到的np.str_和object类型的区别,可能需要在注意事项部分提醒用户在不同库(如NumPy和Pandas)中的换方法差异,避免混淆。例如,在Pandas中,使用astype(str)可能不会出现截断问题,而NumPy中的np.str_会有固定长度的问题。 此外,用户可能对性能或内存管理有潜在关注,尤其是在处理大规模数据时,可以简要提及str()和np.str_的适用场景,如NumPy适合处理固定长度的字符串数组,而原生Pythonstr()更灵活但可能效率较低。 最后,生成相关问题,确保覆盖用户可能进一步询问的方向,如处理换错误、自定义对象换、Pandas中的换技巧等。需要确保回答结构清晰,步骤明确,示例代码正确,并且引用相关的参考文献,如引用[1]、[3]、[4]中的内容。 在检查过程中,要确保所有示例代码使用正确语法,如正确的str()使用,以及Pandas和自定义类的示例。同时,注意用户提到的“强制换”,可能需要强调显式使用str()的重要性,避免隐式换带来的问题。 总结回答的步骤: 1. str()函数的基本使用:语法和简单示例。 2. 不同数据类型的换:整数、浮点数、列表、字典等。 3. 自定义对象的换:__str__和__repr__方法的作用。 4. 复杂数据处理(如Pandas):处理数字格式不一致的问题。 5. 注意事项:类型隐式换、性能问题、不同库的处理方法差异。 6. 相关问题:覆盖可能的问题扩展。 最后,确保语言口语化,避免使用专业术语过多,但保持准确性。同时,正确引用用户提供的参考文献,如引用[1]、[3]、[4]在适当的位置添加注释。</think>### Python中使用`str()`函数强制换内容为字符串的完整指南 在Python中,`str()`函数是**显式类型换**的核心工具,可将任意对象换为字符串形式。以下是具体的使用方法和注意事项: --- ### 一、`str()`函数基础用法 #### 语法 ```python 字符串结果 = str(对象) ``` #### 适用场景 - **基本数据类型**:数字、布尔值等 - **容器类型**:列表、元组、字典等 - **自定义对象**:通过定义`__str__`或`__repr__`方法支持换[^1] --- ### 二、不同类型数据的换示例 #### 1. 数值类型换 - **整数字符串** ```python num = 2023 str_num = str(num) # 输出:"2023" ``` - **浮点数字符串** ```python pi = 3.1415 str_pi = str(pi) # 输出:"3.1415" ``` #### 2. 容器类型换 - **列表字符串** ```python list_data = [1, "apple", True] str_list = str(list_data) # 输出:"[1, 'apple', True]" ``` - **字典字符串** ```python dict_data = {"name": "Alice", "age": 30} str_dict = str(dict_data) # 输出:"{'name': 'Alice', 'age': 30}" ``` #### 3. 特殊值的换 - **布尔值字符串** ```python bool_val = True str_bool = str(bool_val) # 输出:"True" ``` - **空值处理** ```python none_val = None str_none = str(none_val) # 输出:"None" ``` --- ### 三、自定义对象的换 通过定义`__str__`或`__repr__`方法,控制对象换为字符串的行为[^1]: ```python class User: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __str__(self): # 用户友好描述 return f"User: {self.name}, {self.age}岁" def __repr__(self): # 开发调试用(如Jupyter中直接显示) return f"User(name={self.name!r}, age={self.age})" user = User("张三", 25) print(str(user)) # 输出:"User: 张三, 25岁" ``` --- ### 四、复杂数据处理(Pandas等场景) #### 1. DataFrame列批量换 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({"价格": [9.99, 15.5, 20], "数量": ["100", "200", "300"]}) # 将"价格"列字符串 df["价格"] = df["价格"].astype(str) # 输出列为"9.99", "15.5", "20.0" ``` #### 2. 处理混合格式数字(如引用[4]中的问题) 若数据中存在不同格式的数字(如美式`1,000.5`和欧式`1.000,5`),建议**先以字符串形式读取**再解析: ```python # 读取时保留原始字符串格式 df = pd.read_csv("data.csv", dtype={"金额": str}) # 列"金额"保持为字符串 # 后续手动解析(例如提取数值部分) df["数值"] = df["金额"].str.replace(",", "").astype(float) ``` --- ### 五、注意事项 1. **隐式换陷阱** ```python result = "年龄:" + 25 # 报错!需显式换:str(25) ``` 2. **性能差异** - 对大规模数据,原生Python的`str()`可能较慢,推荐使用NumPy/Pandas的向量化操作: ```python # NumPy数组快速换 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) str_arr = arr.astype(np.str_) # dtype='<U21' ``` 3. **编码与特殊字符** 处理非ASCII字符时需确保环境编码一致(如UTF-8): ```python text = "中文示例" str_text = str(text.encode("utf-8")) # 避免乱码 ``` --- ### 相关问题 1. 如何避免`str()`换时的科学计数法问题? 2. 自定义对象没有定义`__str__`方法时,`str()`的输出逻辑是什么? 3. 在Pandas中如何批量处理混合类型的列为字符串? 4. `str()`与`repr()`函数的区别是什么? 如果需要更具体的场景分析,请提供代码示例!
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