实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下 部分构成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit 。 ‧ 指数位 E ：占 8 bits 。 ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储。 设 32‑bit 二进制数的第 ? 位为 ?? ，则 float 值的计算方法定义为： val = (−1)?31 × 现在我们可以回答最初的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 尽管浮点数 float 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 位用于表示数字，数 字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的数 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越 大。 进一步地，指数位 ? = 0 和 ? = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) × (1.N) 255 ±∞ NaN

… ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 23 位，对应 ?22?21 … ?0 。 二进制数 float 对应值的计算方法为： val = (−1)?31 × 2(?30?29…?23)2−127 现在我们可以回答最初的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 尽管浮点数 float 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 比特用于表示数字， 数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越 大。 如表 3‑2 所示，指数位 E = 0 和 E = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 表 3‑2 指数位含义 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) ×

1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 bit ，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 bits ，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 23 bits ，对应 ?22?21 … ?0 。 二进制数 float 对应的值的计算方法： val = (−1)?31 × 2(?30?29… 现在我们可以回答最初的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 尽管浮点数 float 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 位用于表示数字，数 字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的数 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越 大。 如表 3‑2 所示，指数位 ? = 0 和 ? = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 表 3‑2 指数位含义 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) × (1

… ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 23 位，对应 ?22?21 … ?0 。 二进制数 float 对应值的计算方法为： val = (−1)?31 × 2(?30?29…?23)2−127 现在我们可以回答最初的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 尽管浮点数 float 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 比特用于表示数字， 数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越 大。 如表 3‑2 所示，指数位 ? = 0 和 ? = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 表 3‑2 指数位含义 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) ×

… ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 23 位，对应 ?22?21 … ?0 。 二进制数 float 对应值的计算方法为： val = (−1)?31 × 2(?30?29…?23)2−127 现在我们可以回答最初的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 尽管浮点数 float 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 比特用于表示数字， 数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越 大。 如表 3‑2 所示，指数位 E = 0 和 E = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 表 3‑2 指数位含义 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) ×

d, **kw): print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw) 在函数调用的时候，Python 解释器自动按照参数位置和参数名把对应的 参数传进去。 >>> f1(1, 2) a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {} >>> f1(1, 2, c=3) a = 1 b = datetime >>> dt.timestamp() # 把 timestamp 转换为 datetime 1429417200.0 注意 Python 的 timestamp 是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫 秒数。 某些编程语言（如 Java 和 JavaScript）的 timestamp 使用整数表示毫秒 数，这种情况下只需要把 timestamp 除以 1000 就得到 Python %sx%s' % (w//2, h//2)) # 把缩放后的图像用 jpeg 格式保存: im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg') 其他功能如切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等一应俱全。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 341/531 比如，模糊效果也只需几行代码： from PIL import Image

其实，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。IEEE 754 标准规定，32‑bit 长度的 float 由以下部分构 成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit ； ‧ 指数位 E ：占 8 bits ； ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储； 设 32‑bit 二进制数的第 ? 位为 ?? ，则 float 值的计算方法定义为 val = (−1)?31 × 2( 现在我们可以回答开始的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 浮点数 float 虽然拓展了取值范围，但副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 位用于表示数字，数字 是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的数 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。 进一步地，指数位 ? = 0 和 ? = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) × (1.N) 255 ±∞ NaN 特别地，次正规数显著提升了小数精度：

其实，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。IEEE 754 标准规定，32‑bit 长度的 float 由以下部分构 成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit ； ‧ 指数位 E ：占 8 bits ； ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储； 设 32‑bit 二进制数的第 ? 位为 ?? ，则 float 值的计算方法定义为 val = (−1)?31 × 2( 现在我们可以回答开始的问题：float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 2254−127 × (2 − 2−23) ≈ 3.4 × 1038 ，切换符号位便可得到最小负数。 浮点数 float 虽然拓展了取值范围，但副作用是牺牲了精度。整数类型 int 将全部 32 位用于表示数字，数字 是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的数 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。 进一步地，指数位 ? = 0 和 ? = 255 具有特殊含义，用于表示零、无穷大、NaN 等。 指数位 E 分数位 N = 0 分数位 N ≠ 0 计算公式 0 ±0 次正规数 (−1)S × 2−126 × (0.N) 1, 2, … , 254 正规数 正规数 (−1)S × 2(E−127) × (1.N) 255 ±∞ NaN 特别地，次正规数显著提升了小数精度：

base 为基数的整数的字符串、 bytes 或bytearray 实例。字符串前面还可选择加上 + 或 - (中间没有空格)，带有前导的零，带有 两侧的空格，以及带有数位之间的单个下划线。 一个以 n 为基数的整数字符串包含多个数位，每个数位代表从 0 到 n-1 范围内的值。0--9 的值可 以用任何 Unicode 十进制数码来表示。10--35 的值可以用 a 到 z (或 A 到 Z) 来表示。默认的 ',' 选项 (另请参阅 PEP 378)。 '_' 选项表示对浮点表示类型和整数表示类型 'd' 使用下划线作为千位分隔符。对于整数表示类型 'b', 'o', 'x' 和 'X'，将为每 4 个数位插入一个下划线。对于其他表示类型指定此选项则将导致错误。 在 3.6 版本发生变更: 添加了 '_' 选项 (另请参阅 PEP 515)。 width 是一个定义最小总字段宽度的十进制整数，包括 '0' 不会再影响字符串的默认对齐。 precision 是一个十进制整数，它表示对于以表示类型 'f' 和 'F' 格式化的数值应当在小数点后显示多少 个数位，或者对于以表示类型 'g' 或 'G' 格式化的数值应当在小数点前后显示多少个数位。对于字符串 表示类型，该字段表示最大的字段大小——换句话说，就是要使用多少个来自字段内容的字符。不允许 对整数表示类型指定 precision 字段。 最后，type

base 为基数的整数的字符串、 bytes 或bytearray 实例。字符串前面还可选择加上 + 或 - (中间没有空格)，带有前导的零，带有 两侧的空格，以及带有数位之间的单个下划线。 一个以 n 为基数的整数字符串包含多个数位，每个数位代表从 0 到 n-1 范围内的值。0--9 的值可 以用任何 Unicode 十进制数码来表示。10--35 的值可以用 a 到 z (或 A 到 Z) 来表示。默认的 ',' 选项 (另请参阅 PEP 378)。 '_' 选项表示对浮点表示类型和整数表示类型 'd' 使用下划线作为千位分隔符。对于整数表示类型 'b', 'o', 'x' 和 'X'，将为每 4 个数位插入一个下划线。对于其他表示类型指定此选项则将导致错误。 在 3.6 版本发生变更: 添加了 '_' 选项 (另请参阅 PEP 515)。 width 是一个定义最小总字段宽度的十进制整数，包括 '0' 不会再影响字符串的默认对齐。 precision 是一个十进制整数，它表示对于以表示类型 'f' 和 'F' 格式化的数值应当在小数点后显示多少 个数位，或者对于以表示类型 'g' 或 'G' 格式化的数值应当在小数点前后显示多少个数位。对于字符串 表示类型，该字段表示最大的字段大小——换句话说，就是要使用多少个来自字段内容的字符。不允许 对整数表示类型指定 precision 字段。 最后，type