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python为什么浮点计算不准确?

用户经常对这样的结果感到惊讶: >>> 1.2 - 1.0 0.19999999999999996 并且认为这是 Python中的一个 bug。其实不是这样。这与 Python 关系不大,而与底层平台如何处理浮点数字关系更大。 CPython 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度(通常为 53 位)存储的二进制浮点数,由于 Python 使用 C 操作,而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。 这意味着就浮点运算而言,Python 的行为类似于许多流行的语言,包括 C 和 Java。 许多可以轻松地用十进制表示的数字不能用二进制浮点表示。例如,之后: >>> x = 1.2 为 x 存储的值是与十进制的值 1.2 (非常接近) 的近似值,但不完全等于它。 在典型的机器上,实际存储的值是: 1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)确切地说: 1.199999999999999955591079014...

为什么Python没有属性赋值的“with”语句?

Python有一个 'with' 语句,它封装了块的执行,在块的入口和出口调用代码。有些语言的结构是这样的: a = 1 # equivalent to obj.a = 1 total = total + 1 # obj.total = obj.total + 1 在Python中,这样的结构是不明确的。 其他语言,如ObjectPascal、Delphi和C++ 使用静态类型,因此可以毫不含糊地知道分配给什么成员。这是静态类型的要点 -- 编译器 总是 在编译时知道每个变量的python 作用域。 Python使用动态类型。事先不可能知道在运行时引用哪个属性。可以动态地在对象中添加或删除成员属性。这使得无法通过简单的阅读就知道引用的是什么属性:局部属性、全局属性还是成员属性? 例如,采用以下不完整的代码段: with a: print(x) 该代码段假设 "a" 必须有一个名为 "x" 的成员属性。然而,Python中并没有告诉解释器这一点。假设 "a" 是整数,会发生什么?如果有一个名为 "x" 的全局变量,它是否会在with块中使用?如您所见,Python的动态特性使得这样的选择...

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