十进制模块不能在二进制级别上工作？ 如何？

Question

当我启动程序时，我是一个初学者，当涉及到后台发生的事情时。 现在我的重点是“Python”中“decimal”和“float”之间的区别。 我阅读了以下文章：

Python中的十进制与浮点数

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”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字系统。 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它？

Answer 1

在这种情况下，“二进制分数” - 是一种在内存中存储浮点值的方法。 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操作二进制文件。 然而，在高层次上，我们很少专门使用二进制。 我们使用字符串、整数、浮点数等——它们只是一种方便的抽象，使人类更容易使用它。

所以回到你的问题：

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像的原因。

另一方面，十进制不作为一个整体来操作浮点数。 它将数字的所有部分分开保存，然后单独操作。 并且不要忘记， Decimal - 是一个类，而不是原子类型。

以下是来自 Decimal 来源的片段：

    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、指数和其他实用程序数据并单独存储它们。

Decimal 的精度是以计算和内存资源为代价实现的。