Python 较高的十进制精度是否会在每个实例中使用更多内存？

对于Python模块，具有更高精度值的上下文是否会使用更多内存。如果不是，您为什么不总是使用最大值？

Decimal

非常有用，但是通常不需要无限小数位，货币通常需要2-4位

要存储的数字越多，它将使用的内存就越多，一般来说，您只需要使用所需的最小类型，这就是我们在Java中使用

short

而不是

int

的原因，同样的道理也适用于Python它只是在幕后多一点而已

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现在，由于打字而导致内存问题的可能性很小，但这种情况仍然可能发生。

是的，当然大小会增加；您可以通过以下方式进行检查：

from sys import getsizeof
from decimal import Decimal, getcontext

getcontext().prec = 6
d = Decimal(1)/Decimal(3)
print(getsizeof(d))  # 104
getcontext().prec = 256
d = Decimal(1)/Decimal(3)
print(getsizeof(d))  # 216

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ymmv。。。精确值可能是特定于实现/平台的。

内存、处理时间。。没有免费的lunch@MateenUlhaq不知道这是怎么回事？我意识到它比硬件慢（我想你是这么说的？），我只是想知道精度是否会直接影响内存使用。啊，我以为你问的是decimal和floatPython 2.7.10，两者都得到“80”。Python 3得到104和216。我忘了补充：细节可能是实现/平台特定的。但更高精度占用更多内存的事实并非如此。这里的代码只供您使用：这样您就可以了解在特定情况下消耗了多少内存。