Summary  
This chapter explains how to convert numerical values between types in Python, demonstrating the use of functions like int() to cast floats, scientific notation numbers, and numeric strings into integers.  

General domain of usage  
Data processing

At times, Python may automatically assign a data type to a variable, which might not align with our intended choice. Hence, it is advantageous to possess the capability to exert control over the data type selection.

For instance, we can turn a number into a string, change the type of numerical data, or even use whichever number as a boolean data type. In this chapter, we are going to take care of converting numerical data types.

First and foremost, take a look at the syntax of **converting a number to the integer data type**: 

value1 = int(657.89)
value2 = int(90e3)
value3 = int("678")

print(value1)
print(value2)
print(value3)

> Note
>
> It has a simple syntax, `int(number)`, but if we want to convert a string to an integer, this string should contain **integer** numbers in quotes, like `int("8990")`, not `int("899.0")`. 

import unittest


class ExpectedType:
    def __init__(self, expected_type, name):
        self.expected_type = expected_type
        self.name = name


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    def _test_variable_equals(self, var_name, expected, expected_type=None):
        import user_code
        if not hasattr(user_code, var_name):
            return (False, f"Expected variable '{var_name}' to be defined.")
        var = getattr(user_code, var_name)

        if expected_type is not None and not isinstance(var, expected_type.expected_type):
            return (False, f"Expected '{var_name}' to be of type '{expected_type.name}', but got '{type(var).__name__}'.")

        if var != expected:
            return (False, f"Expected '{var_name}' to equal '{expected}', but got '{var}'.")
        return (True, f"The variable `{var_name}` equals '{expected}'")

    def test_integer1(self):
        passed, result_text = self._test_variable_equals(
            'integer1', 6, expected_type=ExpectedType(int, 'int'))
        self._testMethodName = result_text
        self.assertTrue(passed, result_text)

    def test_integer2(self):
        passed, result_text = self._test_variable_equals(
            'integer2', 28, expected_type=ExpectedType(int, 'int'))
        self._testMethodName = result_text
        self.assertTrue(passed, result_text)

    def test_integer3(self):
        passed, result_text = self._test_variable_equals(
            'integer3', 496, expected_type=ExpectedType(int, 'int'))
        self._testMethodName = result_text
        self.assertTrue(passed, result_text)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Este curso te ayudará a profundizar en los tipos de datos y a trabajar con ellos. Aquí aprenderás las operaciones básicas y todo lo relacionado a los números, los datos booleanos y las cadenas (strings). Este curso consiste en un montón de tareas prácticas con las que al final te convertirás en un programador hábil.

Los tipos de datos numéricos son cruciales en Python, por lo que es importante empezar con ellos. Aquí trabajarás con operaciones matemáticas sencillas y descubrirás los propósitos de aprender diferentes tipos de datos numéricos.

El objetivo principal de esta sección es clarificar los tipos de datos booleanos; se trata de un subtipo de los datos numéricos, pero uno más desafiante. Ya que siempre es mejor destacar en los temas más complicados, esta sección se convertirá en una parte valiosa de tu currículo.

Las strings de caracteres son una forma de implementar nuestras frases en Python, es decir, de dar instrucciones a los usuarios quiénes son el público objetivo de tu programa. De hecho, siempre es bueno ser capaz de trabajar con strings ya que deberán ser utilizadas en tu código. Pronto entenderás por qué.

Este capítulo consta de tareas prácticas que combinan todos los temas estudiados con un poco de teoría.

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