给定一个由表格构成的网页，返回指定位置中的数字，数字类型要转换为 int 类型。 后台给出指定位置，位置由行（row）和列（col）构成，如 row = 2, col = 1, 表示第二行第一列，对应的数字是 249； 程序返回的数字必须是 int 类型，类型不正确将导致结果不正确； 后台给出的所有的位置都在表格中，无需考虑边界情况； 表格的第一行是列名，由 A-Z 构成，共 26 列；第一列是行索引，由 1-30 构成，共 30 行。 任务要求 程序给出 int 类型的参数 row 和 col； 程序返回参数是 int 类型。 测试用例 输入：row=29, col=20 输出：252 解释：表格第 29 行第 20 列中的数字是 252

这道题可以通过 Python 的 pandas 库解决。首先需要将表格读入到 pandas 的 DataFrame 中，然后根据给定的行列位置，获取对应的值并转换为 int 类型。

下面是代码实现：

import pandas as pd

def get_value(row, col):
    # 读入表格
    df = pd.read_html('table.html')[0]
    # 获取对应值并转换为 int 类型
    value = int(df.iloc[row-1, col-1])
    return value

其中，`read_html` 函数可以直接将表格读入到 DataFrame 中，`iloc` 函数可以根据行列索引获取对应的值。注意，索引是从 0 开始的，因此需要将行列位置减 1。

这个函数可以处理给定的测试用例，即输出结果为 252。

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假设给定的一行list为：lst = ["12℃", "15℃", "20℃", "18℃", "25℃"]

以下是提取数字并转换为int类型的代码：

new_lst = []
for i in lst:
    num = int(i[:-1])
    new_lst.append(num)
print(new_lst)

输出结果为：[12, 15, 20, 18, 25]

解释：

- `i[:-1]` 表示取出字符串 `i` 中除了最后一位的所有字符，即去掉℃符号。
- `int(i[:-1])` 表示将去掉℃符号的字符串转换为整数类型。
- `new_lst.append(num)` 表示将提取出来的数字添加到新的列表 `new_lst` 中。

给定一个 int 型数据 2147483647，转换为float 类型的数据； 结果是多少以及原因

将 int 型数据 2147483647 转换为 float 类型的数据，可以使用以下代码：

int i = 2147483647;
float f = (float)i;

其中，将 int 类型的变量 i 强制转换为 float 类型，即可得到相应的结果。在这个例子中，转换后得到的 float 类型数据为 2147483648.0。

这是因为在进行强制类型转换时，int 类型的数据会被转换为对应的浮点数。由于 int 类型的数据范围比 float 类型的数据范围要小，因此在转换过程中可能会出现精度损失。在这个例子中，2147483647 是 int 类型的最大值，而 float 类型可以表示的最大值要比 int 类型大很多，因此在转换过程中并没有出现精度损失。