M3　值與型別

1每個值都有型別 Every value has a type

M0 那本書的資料，讀入 Python 之後，每一個值都有自己的型別（type）：

用 type() 可以查出一個值的型別：

type(120)        # <class 'int'>
type(120.0)      # <class 'float'>
type("120")      # <class 'str'>
type(True)       # <class 'bool'>
type(None)       # <class 'NoneType'>

這一單元講這五種最基本的值。list 和 dict 這兩種容器留待 M4。

2數字：int 和 float Numbers: int and float

數字有兩種：沒有小數點的是 int，有小數點的是 float。120 和 120.0 數值相等，型別卻不同。

0.1 + 0.2          # 0.30000000000000004
0.1 + 0.2 == 0.3   # False

3字串 Strings

字串就是文字，用引號包住。單引號和雙引號都可以，本課統一用雙引號。

title = "看得見的資料"
len(title)              # 6：字串有多少個字
"價錢：" + str(120)      # '價錢：120'：+ 把兩個字串接起來

要把數值放進一句文字裏，最方便的是 f-string：在引號前面加 f，把要放進去的值寫在 { } 裏。

price = 120
f"打八折後是 {price * 0.8} 元"    # '打八折後是 96.0 元'

最容易出錯的，是看起來像數字的字串：

"120" + "1"     # '1201'：兩個字串接起來
120 + 1         # 121：兩個數字相加
"120" + 1       # TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

"120" 有引號，是文字，不是數字。從表單、CSV 檔或網頁讀回來的資料，數字常常以字串的形式出現，要先轉換才能計算（見第 5 節）。

4布林值和 None Booleans and None

布林值只有兩個：True 和 False，注意首字母大寫。比較的結果就是布林值：

3 > 2                  # True
"apple" == "Apple"     # False：大小寫不同就是不同的字串
stock = 0
stock > 0              # False：沒有現貨

= 和 == 不同：= 是把值交給一個名字，== 是比較兩個值是否相等。

None 表示「沒有值」。M0 那本書的作者電郵在 JSON 裏寫作 null，讀入 Python 就變成 None。它和 0、""（空字串）都不同：0 是一個數字，"" 是一段沒有字的文字，None 是根本沒有填。

email = None
email is None      # True：檢查是否 None，用 is
None == 0          # False

5型別轉換 Converting between types

用型別的名字當作函式，就可以把值轉換成那個型別：

flowchart LR
    S["str<br/>#quot;120#quot;"] -->|"int()"| I["int<br/>120"]
    S -->|"float()"| F["float<br/>120.0"]
    I -->|"str()"| S
    F -->|"int()：捨去小數"| I
    I -->|"float()"| F
    X["str<br/>#quot;12.5#quot;"] -.->|"int() 失敗"| E["ValueError"]
    classDef v fill:#ffffff,stroke:#d3d1cb,color:#37352f
    classDef err fill:#fdebec,stroke:#c4423d,color:#5d1715
    class S,I,F,X v
    class E err

int("120")       # 120
float("12.5")    # 12.5
str(12.5)        # '12.5'
int(12.9)        # 12：直接捨去小數，不是四捨五入
round(12.9)      # 13：要四捨五入用 round()

轉換不了的時候，Python 會報 ValueError，並在訊息裏引出那個值：

int("12.5")   →  ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12.5'

讀錯誤訊息時，先看最後一行：錯誤的種類（ValueError），以及出事的值（'12.5'）。這裏的意思是："12.5" 有小數點，不能直接變成整數，要先用 float()。

6變數只是名字 A variable is just a name

price = 120 不是把 120 放進一個叫 price 的盒子裏，而是把 price 這個名字貼在 120 這個值上。同一個值可以貼上幾個名字；把名字改貼到別的值上，原來的值不受影響。

price = 120
old_price = price    # 兩個名字指向同一個 120
price = 150          # price 改指向 150
old_price            # 仍然是 120

這個「名字指向值」的看法，在 M4 處理 list 和 dict 時會變得很重要。

7容易混淆 Easily confused

8動手：新書到貨 Hands-on: new arrivals

1. 下載 m3-new-arrivals.ipynb 和 new-arrivals.json，放進 python-course 資料夾；
2. 執行 uv run jupyter lab，打開 notebook，逐格執行。

小書店收到一批新書的資料，是從網上表單匯出的：有些價錢是字串，有些庫存沒有填。你要先查出每個值的型別，找出會令計算出錯的值，再把它們轉換好，算出這批書的總值。