十进制模块不适用于二进制级别？如何？答案

【问题标题】：Decimal-module is not working on binary level? How?十进制模块不适用于二进制级别？如何？
【发布时间】：2021-01-01 01:35:54
【问题描述】：

对于启动程序时后台发生的事情，我是个初学者。现在我的重点是“Python”中“十进制”和“浮点”之间的区别。我阅读了以下有关此的文章：

Decimal vs float in Python

是的，我现在知道“十进制”的作用以及如何使用此模块。但是，我在下面这句话之后问了“十进制”到底是如何工作的：

“与浮点数不同，decimal 模块中定义的十进制对象不容易出现这种精度损失，因为它们不依赖于二进制分数。”

据我所知，计算机只能使用二进制数系统。所以我的问题是：当“十进制”模块不在二进制级别处理时，计算机如何处理和使用模块？

【问题讨论】：

“不容易出现这种精度损失，因为它们不依赖二进制分数”过度简化了 base2/base10 问题，以至于它完全是错误的。

标签： python module floating-point binary decimal

【解决方案1】：

在这种情况下，“二进制分数” - 是一种将浮点值存储在内存中的方法。或者更准确地说，将任何基数的浮点数表示为二进制。是的，一切都存储为二进制文件，计算机确实在低级别运行二进制文件。然而，在高层次上，我们很少专门使用二进制文件。我们使用字符串、整数、浮点数等——这些只是一种方便的抽象，让人们更容易使用它。

回到你的问题：

Python 的float 确实将其值存储为二进制表示。这正是它可能产生精密伪影的原因。

另一方面，十进制不会将浮点数作为一个整体进行运算。它单独保存数字的所有部分，然后单独操作它们。别忘了，Decimal - 是一个类，而不是原子类型。

这是来自 Decimal 来源的 sn-p：

    if intpart is not None:
        # finite number
        fracpart = m.group('frac') or ''
        exp = int(m.group('exp') or '0')
        self._int = str(int(intpart+fracpart))
        self._exp = exp - len(fracpart)
        self._is_special = False

如您所见，它检索整数、指数和其他实用数据并单独存储它们。

十进制的精度是以计算和内存资源为代价实现的。

【讨论】：