2020-11-05 13:52:01
變數的資料型別只有在表示式執行後才知道，因為控制資料型別的是表示式而不是一開始就定義的資料
可以通過自動或者是手動強制轉換資料型別
number():
比printint()嚴格，只要有乙個字元無法轉為數值，整個字串就會被轉為nan
parseint('
42 cats
') //
42number('
42 cats
') //
nan
都會自動過濾前導和字尾的空格
array物件的時候，
先呼叫物件自身的valueof()方法，將物件先轉換為原始型別值，再用number()轉換；
物件還是物件值的話，用tostring（）轉換成原始型別值，再用number()轉換；
物件還是物件值的話，輸出nan
number() //nannumber([1, 2, 3]) //
nannumber([5]) //
5
將任意型別的值轉化成字串；
原始型別值：
數值：轉化成相應的字串；
字串：不變；
underfined：『underfined』；
null：『null』；
boolean：『true』 or 'false'
物件：返回型別字串；
string() //"[object object]"
陣列：返回陣列字串；
boolean()：
將任意型別的值轉為布林值；
underfined、null、0、nan、''都為false；其他為true
不同型別的資料運算；
123 + 'abc'
//"123abc"
對非布林值型別的資料求布林值
if ('
abc'
)
//"hello"
對非數值型別的值使用一元運算子：+ -
+ //nan- [1, 2, 3] //
nan
如果乙個資料型別既能轉換為數值資料型別，也能轉換為字串數字型別，那麼優先轉換為數值資料型別；
由於自動轉換資料型別不穩定，
所以要求在定義資料型別的時候，優先使用函式強制轉換資料型別；
Python資料型別，變數，型別轉換
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變數的資料型別
希望在這一點上，你會說，嘿，等一下，我不應該用浮點值做 的比較！然後你可以修改它以更適當的前進。從長遠來看，這會節省你很多時間。傳統的匈牙利命名法真正的缺點是對各種型別的化合物的字首的數量可以變得混亂。維基百科提供了乙個恰當的例子 a crszkvc30lastnamecol 乙個恆定的參考函式的引...