JAVA中常用数据类型转换

本文介绍了JAVA中常用的几种数据类型之间的转换方法,包括整型与字符串、浮点型与字符串、日期型与字符串之间的相互转换。提供了实用的代码示例。
JAVA中常用数据类型转换函数2008年01月07日 星期一 上午 10:58JAVA的整型与字符串相互转换
1如何将字串 String 转换成整数 int?

A. 有两个方法:

1). int i = Integer.parseInt([String]); 或
i = Integer.parseInt([String],[int radix]);

2). int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();

注: 字串转成 Double, Float, Long 的方法大同小异.

2 如何将整数 int 转换成字串 String ?

A. 有叁种方法:

1.) String s = String.valueOf(i);

2.) String s = Integer.toString(i);

3.) String s = "" + i;

注: Double, Float, Long 转成字串的方法大同小异.



Java数据类型转换 ynniebo [收藏]
关键字 类型转换
出处

这是一个例子,说的是JAVA中数据数型的转换.供大家学习引

import java.sql.Date;

public class TypeChange {
public TypeChange() {
}

//将String型转换为Int型
public static int stringTolnt(String intstr) {
Integer integer;
integer = Integer.valueOf(intstr);
return integer.intValue();
}

//将Int型转换为String型
public static String intToString(int value) {
Integer integer = new Integer(value);
return integer.toString();
}

//将String型转换为float型
public static float stringToFloat(String floatstr) {
Float floatee;
floatee = Float.valueOf(floatstr);
return floatee.floatValue();
}

//将float型转换为String型
public static String floatToString(float value) {
Float floatee = new Float(value);
return floatee.toString();
}

//将String型转换为sqlDate型
public static java.sql.Date stringToDate(String dateStr) {
return java.sql.Date.valueOf(dateStr);
}

//将sqlDate型转换为String型
public static String dateToString(java.sql.Date datee) {
return datee.toString();
}
}

JAVA中常用数据类型转换函数
虽然都能在JAVA API中找到,整理一下做个备份。

string->byte
Byte static byte parseByte(String s)

byte->string
Byte static String toString(byte b)

char->string
Character static String to String (char c)

string->Short
Short static Short parseShort(String s)

Short->String
Short static String toString(Short s)

String->Integer
Integer static int parseInt(String s)

Integer->String
Integer static String tostring(int i)

String->Long
Long static long parseLong(String s)

Long->String
Long static String toString(Long i)

String->Float
Float static float parseFloat(String s)

Float->String
Float static String toString(float f)

String->Double
Double static double parseDouble(String s)

Double->String
Double static String toString(Double d)
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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