十进制Python与浮点runtim

Question

这只是一个一般性的问题，关于在使用这两种不同的数据类型时，我应该期待什么样的运行时差异。

我的测试：

test = [100.0897463, 1.099999939393,1.37382829829393,29.1937462874847272,2.095478262874647474]
test2 = [decimal.Decimal('100.0897463'), decimal.Decimal('1.09999993939'), decimal.Decimal('1.37382829829'), decimal.Decimal('29.1937462875'), decimal.Decimal('2.09547826287')]

def average(numbers, ddof=0):
    return sum(numbers) / (len(numbers)-ddof)

%timeit average(test)
%timeit average(test2)

运行时的区别是：
1000000个环路，最好为3:364 ns/环路
10000圈，最好为3圈：80.3微秒/圈

所以使用decimal要比使用float慢200倍。这种类型的差异是否正常，是否与我在决定使用哪种数据类型时所期望的一致？

Answer 1

根据您看到的时间差，您可能使用的是Python 2.x。在python2.x中，decimal模块是用Python编写的，速度相当慢。从Python3.2开始，重写的decimal模块是C语言的，速度要快得多。

在我的系统上使用Python 2.7，decimal模块的速度大约慢180倍。使用Python 3.5，decimal模块的速度只有~2.5倍。

如果您关心decimal性能，那么Python 3要快得多。

Answer 2

使用float可以获得更好的速度，因为Python float在可用时使用硬件浮点寄存器（并且它在现代计算机上可用），而Decimal使用完全标量/软件实现。

但是，当Decimal类型存在典型的浮点精度问题时，可以更好地控制Decimal。例如，请参见经典的StackOverflow Q&AIs floating point math broken?。