Question

我有一些简单的代码，如下所示

a = 0.8889
print repr(a)
print str(a)

我在几种不同的系统（包括Python 2.7.12〜2.7.14，作为提示输入或脚本）上进行了尝试，总是得到结果

0.8889
0.8889

这里是one example。

但是，在App Engine（运行时Python 2.7.12）上，我得到了

0.88890000000000002
0.8889

我了解repr() trends to be more precise。问题是为什么App Engine的行为会有所不同。是否依赖底层硬件？

背景：

这个事实使我很烦，因为在将浮点数转换为json时，我不必要地获得了多余的数字。

更新：

事实证明这是GAE运行时的错误。正如Mark所言，根本原因是sys.float_repr_style的配置丢失。 GAE支持团队创建了一个错误报告here。

Update2： 自2018/08/19起已修复。即使尚未宣布。

Answer 1

很明显，正如@abarnert在评论中提到的那样，GAE env在后台做了一些工作，其中之一是提高了所用浮点数的精度。

首先要注意的事情之一是：

>>> a = 0.88890000000000002
>>> print a
0.8889

这意味着多余的数字是没有用的。

您可以使用Decimal模块来重现这种情况：

>>> from decimal import *
>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(0.899).__str__()
'0.89900000000000002'

有趣的是，GAE似乎试图模拟〜17的浮点精度（float没有特定的十进制精度，因为它们表示为浮点数）。如果> 17，则会得到更多的小数，如果少于，则数字将不够精确。

使用Decimal的优点是浮点错误更少，尽管看起来repr()与此相关。

查看以下更多扩展示例以提供更多上下文：

>>> from decimal import *
>>> Context(prec=16).create_decimal_from_float(0.899).__str__()
'0.8990000000000000'
>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(0.899).__str__()
'0.89900000000000002'
>>> Context(prec=18).create_decimal_from_float(0.899).__str__()
'0.899000000000000021'
>>> repr(float(1.0000000000000003)).__str__()
'1.0000000000000002'
>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000003).__str__()
'1.0000000000000002'
>>> repr(float(1.0000000000000002)).__str__()
'1.0000000000000002'
>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000002).__str__()
'1.0000000000000002'
>>> repr(float(1.0000000000000001)).__str__()
'1.0'
>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000001).__str__()
'1'

最后，由python float 0.899表示的实际数字是：

>>> from decimal import *
>>> Decimal(float(0.899))
Decimal('0.89900000000000002131628207280300557613372802734375')

因此，最后，repr在GAE中提供的表示非常精确。

Answer 2

sys.float_repr_style的值为'legacy'，这是GAE在构建时设置的选项，无法更改。

此版本的repr算法曾经是Python 2.7之前使用的格式，该算法先计算17个有效数字，然后将输出基于这17个数字（适当时将尾随零除掉

为什么repr（float）在Google App Engine上返回的位数比其他数字多

2 个答案: