Python数据类型

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Python数据类型

2016-09-05 作者: zhangxiang 浏览: 3130 次

摘要: 数字型 VisualBasic支持几种Numeric数据类型—Integer(整型)、Long(长整型)、Single(单精度浮点型)、Double(双精度浮点型)和Currency(货币型)。与Variant类型相比,Numeric类型占用的存储空间通常要少...

数字型

VisualBasic支持几种Numeric数据类型—Integer(整型)、Long(长整型)、Single(单精度浮点型)、Double(双精度浮点型)和Currency(货币型)。与Variant类型相比,Numeric类型占用的存储空间通常要少。

如果知道变量总是存放整数(如12)而不是带小数点的数字(如3.57),就应当将它声明为Integer类型或Long类型。整数的运算速度较快,而且比其它数据类型占据的内存要少。在For...Next循环内作为计数器变量使用时,整数类型尤为有用。

关于控制结构的详细资料(取值范围,储存空间等),请参阅本词条后面的“数据类型概述”。

如果变量包含小数,则可将它们声明为Single、Double或Currency变量。Currency数据类型支持小数点右面4位和小数点左面15位;它是一个精确的定点数据类型,适用于货币计算。浮点(Single和Double)数比Currency的有效范围大得多,但有可能产生小的进位误差。

浮点数值可表示为mmmEeee或mmmDeee,其中mmm是假数,而eee是指数(以10为底的幂)。Single数据类型的最大正数值为3.402823E+38,或3.4乘以10的38次方;Double数据类型的最大正数值是1.79769313486232D+308或1.8乘以10的308次方。用D将数值文字中的假数部分和指数部分隔开,就会导致将该值作为Double数据类型来处理。同样,用这种方式使用E,也会导致将该值作为Single数据类型来处理。

字节型

如果变量包含二进制数,则将它声明为Byte数据类型的数组。(本章后面的“数组”中将讨论数组)。在转换格式期间用Byte变量存储二进制数据就可保留数据。当String变量在ANSI和Unicode格式间进行转换时,变量中的任何二进制数据都会遭到破坏。在下列任何一种情况下,VisualBasic都会自动在ANSI和Unicode之间进行转换。

除一元减法外,所有可对整数进行操作的运算符均可操作Byte数据类型。因为Byte是从0-255的无符号类型,所以不能表示负数。因此,在进行一元减法运算时,VisualBasic首先将Byte转换为符号整数。

所有数值变量都可相互赋值,也可对Variant类型变量赋值。在将浮点数赋予整数之前,VisualBasic要将浮点数的小数部分四舍五入,而不是将小数部分去掉。

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