为什么后端喜欢把「男女」等枚举类型的数据转成 01？
写代码这行当，逻辑是核心，但很多时候，实现起来的小细节也大有讲究。就拿“男女”这种简单到不能再简单的枚举类型来说，后端为啥就爱把它们变成 0 和 1 呢？这背后可不是瞎搞，而是有一套顺理成章的考量在里面。
从人类的直观理解到计算机的严谨逻辑
咱们平时说话，说“男”或“女”，清晰明了。但对于计算机来说，它只认识二进制的 0 和 1。所以，一旦我们要把这些概念存储到数据库、传到前端，或者进行各种计算、判断时，总得有个中间的“翻译官”。
存储效率与简洁性： 想想看，如果数据库字段类型设计成一个字符串（比如 `'男'` 或 `'女'`），这在存储上会占用更多的空间。每次插入、查询，都需要处理这些文本。而如果用数字 0 和 1 来表示，占用的空间就少了很多。举个例子，一个字符 `'男'` 可能需要几个字节，而一个 0 或 1 的二进制表示，可能只需要一个比特位，或者一个字节的最小值来存储。日积月累，这就能省下不少数据库空间，尤其是在数据量巨大的情况下。而且，用 0 和 1 来表示，代码看起来也会更简洁，少了很多无谓的字符串比较。
性能提升： 数字的比较和计算，天生就比字符串的比较要快。在后端进行大量的数据处理、筛选、聚合时，用 0 和 1 做判断，计算机执行起来更直接、更高效。比如，你要统计男性用户有多少，如果存储的是 `'男'`，你需要先从数据库里读取，然后用代码遍历，每次都得进行字符串比对。如果存储的是 0，你只需要执行 `SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = 0;` 这种 SQL 语句，数据库层面就能直接高效地完成，速度那叫一个飞快。
兼容性与通用性： 很多底层系统、框架、甚至一些第三方库，在设计时可能更倾向于处理数字类型。将枚举值转化为 0 和 1，是一种非常普遍且历史悠久的做法，这使得你的数据在与其他系统集成时，能够拥有更好的兼容性。即便你现在不这么做，将来万一需要和其他老系统对接，或者用到一些不支持复杂类型映射的工具时，你可能就得回头改这部分。所以，一步到位，用大家都能理解的数字格式，也省了后患。
位运算的潜力（虽然在“男女”这种场景下较少）： 虽然“男女”这事儿是二元选择，但有些枚举类型，比如权限标识（读、写、执行），就可以用位来表示。例如，读取是 1 (001)，写入是 2 (010)，执行是 4 (100)。这样你就可以通过位运算来组合权限，比如拥有读写权限就是 1 | 2 = 3 (011)。虽然“男女”直接用位运算的场景不多，但了解这种数字表示的好处，也能理解为何数字表示在很多枚举场景下都很受欢迎。
前端的适配： 前端接收到 0 和 1 的数据后，可以通过简单的逻辑转换成更友好的显示，比如根据 0 显示“女”，根据 1 显示“男”。或者，前端也可以直接将这两个数字映射到 CSS 类名或组件属性上，实现界面元素的切换。这种数字转换，前端处理起来也相当方便。
举个更具体的例子
想象一下在一个用户注册的场景：
数据库里，`users` 表有一个 `gender` 字段。
方案一（字符串）： `gender` 是 `VARCHAR` 类型。存进去的是 `'男'` 和 `'女'`。
查询所有男性用户：`SELECT FROM users WHERE gender = '男';`
统计男性用户数量：`SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = '男';`
前端收到数据：比如一个用户对象 `{ name: '张三', gender: '男' }`
方案二（数字枚举 0/1）： `gender` 是 `TINYINT` 或 `SMALLINT` 类型。
存储时：0 代表女，1 代表男。
查询所有男性用户：`SELECT FROM users WHERE gender = 1;`
统计男性用户数量：`SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = 1;`
前端收到数据：比如一个用户对象 `{ name: '李四', gender: 1 }`
从上面的例子可以看出，方案二在数据库查询和数据传输上都更加简洁和高效。前端拿到 `gender: 1` 后，通过一个简单的 `if (user.gender === 1) { return '男'; } else { return '女'; }` 就可以渲染出用户熟悉的文字。
当然，也有一些反对的声音
不是说 01 就完美无缺。也有人会觉得：
可读性降低： 直接看数据库记录，0 和 1 可能不如“男”和“女”直观，需要额外的对照表或者代码注释才能理解。
维护成本： 如果未来需要增加“未知”或“其他”选项，就需要重新设计数字的映射，可能涉及到代码和数据库的修改。
如何平衡？
很多时候，后端开发团队会选择一种折衷的方案：
1. 在数据库层面使用数字： 保持存储和查询的效率。
2. 在代码层面定义常量：
```python
Python 示例
GENDER_FEMALE = 0
GENDER_MALE = 1
或者使用枚举类
from enum import Enum
class Gender(Enum):
FEMALE = 0
MALE = 1
```
这样一来，在代码里操作时，我们就能用 `user.gender == Gender.MALE` 或 `user.gender == 1` 来进行判断，保持了代码的可读性。
3. 在接口文档中清晰说明： 向前端或其他需要消费这些数据的团队明确说明 0 和 1 分别代表什么。
总而言之，后端将“男女”这类枚举数据转成 0 和 1，本质上是为了 提高存储效率、优化查询性能、增强系统兼容性，并且在实际开发中，通过配合代码中的常量或枚举定义，可以很好地平衡效率和可读性之间的矛盾。这是一个在工程实践中，经过了时间和众多项目检验的成熟做法。
从人类的直观理解到计算机的严谨逻辑
咱们平时说话，说“男”或“女”，清晰明了。但对于计算机来说，它只认识二进制的 0 和 1。所以，一旦我们要把这些概念存储到数据库、传到前端，或者进行各种计算、判断时，总得有个中间的“翻译官”。
存储效率与简洁性： 想想看，如果数据库字段类型设计成一个字符串（比如 `'男'` 或 `'女'`），这在存储上会占用更多的空间。每次插入、查询，都需要处理这些文本。而如果用数字 0 和 1 来表示，占用的空间就少了很多。举个例子，一个字符 `'男'` 可能需要几个字节，而一个 0 或 1 的二进制表示，可能只需要一个比特位，或者一个字节的最小值来存储。日积月累，这就能省下不少数据库空间，尤其是在数据量巨大的情况下。而且，用 0 和 1 来表示，代码看起来也会更简洁，少了很多无谓的字符串比较。
性能提升： 数字的比较和计算，天生就比字符串的比较要快。在后端进行大量的数据处理、筛选、聚合时，用 0 和 1 做判断，计算机执行起来更直接、更高效。比如，你要统计男性用户有多少，如果存储的是 `'男'`，你需要先从数据库里读取，然后用代码遍历，每次都得进行字符串比对。如果存储的是 0，你只需要执行 `SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = 0;` 这种 SQL 语句，数据库层面就能直接高效地完成，速度那叫一个飞快。
兼容性与通用性： 很多底层系统、框架、甚至一些第三方库，在设计时可能更倾向于处理数字类型。将枚举值转化为 0 和 1，是一种非常普遍且历史悠久的做法，这使得你的数据在与其他系统集成时，能够拥有更好的兼容性。即便你现在不这么做，将来万一需要和其他老系统对接，或者用到一些不支持复杂类型映射的工具时，你可能就得回头改这部分。所以，一步到位，用大家都能理解的数字格式，也省了后患。
位运算的潜力（虽然在“男女”这种场景下较少）： 虽然“男女”这事儿是二元选择，但有些枚举类型，比如权限标识（读、写、执行），就可以用位来表示。例如，读取是 1 (001)，写入是 2 (010)，执行是 4 (100)。这样你就可以通过位运算来组合权限，比如拥有读写权限就是 1 | 2 = 3 (011)。虽然“男女”直接用位运算的场景不多，但了解这种数字表示的好处，也能理解为何数字表示在很多枚举场景下都很受欢迎。
前端的适配： 前端接收到 0 和 1 的数据后，可以通过简单的逻辑转换成更友好的显示，比如根据 0 显示“女”，根据 1 显示“男”。或者，前端也可以直接将这两个数字映射到 CSS 类名或组件属性上，实现界面元素的切换。这种数字转换，前端处理起来也相当方便。
举个更具体的例子
想象一下在一个用户注册的场景：
数据库里，`users` 表有一个 `gender` 字段。
方案一（字符串）： `gender` 是 `VARCHAR` 类型。存进去的是 `'男'` 和 `'女'`。
查询所有男性用户：`SELECT FROM users WHERE gender = '男';`
统计男性用户数量：`SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = '男';`
前端收到数据：比如一个用户对象 `{ name: '张三', gender: '男' }`
方案二（数字枚举 0/1）： `gender` 是 `TINYINT` 或 `SMALLINT` 类型。
存储时：0 代表女，1 代表男。
查询所有男性用户：`SELECT FROM users WHERE gender = 1;`
统计男性用户数量：`SELECT COUNT() FROM users WHERE gender = 1;`
前端收到数据：比如一个用户对象 `{ name: '李四', gender: 1 }`
从上面的例子可以看出，方案二在数据库查询和数据传输上都更加简洁和高效。前端拿到 `gender: 1` 后，通过一个简单的 `if (user.gender === 1) { return '男'; } else { return '女'; }` 就可以渲染出用户熟悉的文字。
当然，也有一些反对的声音
不是说 01 就完美无缺。也有人会觉得：
可读性降低： 直接看数据库记录，0 和 1 可能不如“男”和“女”直观，需要额外的对照表或者代码注释才能理解。
维护成本： 如果未来需要增加“未知”或“其他”选项，就需要重新设计数字的映射，可能涉及到代码和数据库的修改。
如何平衡？
很多时候，后端开发团队会选择一种折衷的方案：
1. 在数据库层面使用数字： 保持存储和查询的效率。
2. 在代码层面定义常量：
```python
Python 示例
GENDER_FEMALE = 0
GENDER_MALE = 1
或者使用枚举类
from enum import Enum
class Gender(Enum):
FEMALE = 0
MALE = 1
```
这样一来，在代码里操作时，我们就能用 `user.gender == Gender.MALE` 或 `user.gender == 1` 来进行判断，保持了代码的可读性。
3. 在接口文档中清晰说明： 向前端或其他需要消费这些数据的团队明确说明 0 和 1 分别代表什么。
总而言之，后端将“男女”这类枚举数据转成 0 和 1，本质上是为了 提高存储效率、优化查询性能、增强系统兼容性，并且在实际开发中，通过配合代码中的常量或枚举定义，可以很好地平衡效率和可读性之间的矛盾。这是一个在工程实践中，经过了时间和众多项目检验的成熟做法。
网友意见
其实数值类型（整形）做逻辑/状态标记是业界通行的做法，无论前后端都应该遵循的。
优势在：
- 数据状态稳定。也就是说，你今天male代表男，那如果传来了个MALE呢？或者mALe呢？（更极端点，如果你还想用中文的话，你还要折腾各种utf8/gb2312/gbk/gb18030之类的东西——如果你觉得这些不复杂，那我可以保证一定是因为你见识太少）。如果你说你会在传输/存储时加一句tolower()，或者有一个类似功能的封装——那你封装一个返回0/1的togender()不也是一样？总而言之，作为数据，你要进行各种判断或者处理的前提必须是：稳定唯一（定态）的，而数值类型天然就是定态的，所以是不言自明的。
- 说完定态就要说另一个相关的概念：定长。对于计算机系统来说，定长的数据，无论在传输、拆组包、存储、计算过程中，无论在时间复杂度、空间复杂度、逻辑复杂度上看，都是有极大优势的。这甚至会影响各种系统的设计——例如说计算各服务器的负载能力，以及判断现有系统是否需要扩容等。
- 整形的数值有聚集性。也就是说，大家都从0（有时0当作未定义，则会从1）开始递增，所以不同状态之间的数值是很接近的，这会为很多逻辑判断带来简便。例如说：合法性校验——如果0/1代表男女的话，你收到一个大于等于2的值，那你就知道一定出问题了。即使你把性别扩展到56种，那也是简单的拿56判断一下而已。但如果你用非整形，那你需要顺序把56种数据全都扫一遍才知道是否合法。
- “计算机中任何问题，都可以用多加一层抽象来解决”——而数值类型代表id，本质上也是一种抽象。也许它在你当前的系统中不一定是为了解决些什么当前的问题，但是作为一种预留措施，它可以看作是一种保护性设计。
总而言之
我感觉后台是在随意转呢！他们没有任何理由，拿到就胡乱转吗？
你要说0代表男1代表女，还是0代表女1代表男，这确实一般是随便定的，甚至有些时候临时想到了随手加一个都有可能（例如说性别里，加一个2代表“保密”）。
但转成整形这件事，是有道理的。甚至如果你的团队流程规范点的话，你设计一个接口，里面的用了字符型而不是整形，往往会被重点关照，看你是不是有非常特别的迫不得已的理由这么干——但绝大多数情况下，都没有什么理由非常特别的迫不得已到需要这么干。
京东物流有个接口，包裹状态就是中文；电信物联网平台有个接口，卡状态也是中文。
对接的时候，真想问候这些程序员的女朋友。
虽然说这就是个习惯问题。
但是前端分不清value和presentation还是令人遗憾……
要后端真给你男女，你做localization的时候就爽死了……
其实要我说，我也会认为magic number缺少可读性，但是标识符用M/F就完了，真用男女那真是好玩了……
去表现化反而应该是前端提出来才对……
类似的话题
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