在Python中处理大数字并将其写入文件

我试图找到一种在Python中执行以下操作的有效方法：

   a = 12345678901234567890123456**12345678
   f = open('file', 'w')
   f.write(str(a))
   f.close()

当使用一个线程时，计算功耗大约需要40分钟。是否有一种快速简便的方法将此操作扩展到多个线程

由于这个数字相当大，我认为字符串函数不太适合这个任务——它已经运行了将近三个小时了。我需要一个文本文件中的数字。

---

关于如何更好地完成这一点，有什么想法吗？

我想给出一个慷慨的建议；-）回答，但是现在没有时间。详细说明我的评论，

decimal

模块正是您在这里真正想要的。它的计算能力要快得多，将结果转换为十进制字符串的速度要快得多：

>>> import decimal

您需要更改它的内部结构，以便它避免浮点运算，从而为它提供足够多的内部数字来存储最终结果。我们需要的是精确的整数运算，而不是四舍五入的浮点运算。所以我们把事情弄得乱七八糟，这样

decimal

就可以尽可能多地使用精度，并告诉它，如果由于舍入而丢失信息，就会引发“不精确”异常。请注意，对于

十进制

，您需要64位版本的Python才能使用足够的精度来保存示例中的精确结果：

>>> import decimal
>>> c = decimal.getcontext()
>>> c.prec = decimal.MAX_PREC
>>> c.Emax = decimal.MAX_EMAX
>>> c.Emin = decimal.MIN_EMIN
>>> c.traps[decimal.Inexact] = 1

现在为基础创建一个

十进制

：

>>> base = decimal.Decimal(12345678901234567890123456)
>>> base
Decimal('12345678901234567890123456')

并提高到幂次-指数将自动转换为

十进制

，因为基数已经是

十进制

：

>>> x = base ** 12345678

在我的箱子上不到一分钟！这其中的原因是多方面的。这并不是因为它在10进制下工作，而是因为编写

decimal

模块的人实现了“高级”算法来进行非常大的乘法运算

现在转换为字符串。因为它已经存储在10进制的变体中，所以转换为十进制字符串的速度非常快（在我的框中只需几秒钟，因为字符串有数亿位数）：

为了理智起见，让我们看看最后10位和前10位数字：

>>> y[-10:]
'6044706816'
>>> y[:10]
'2759594879'

正如@StefanPochmann在一篇评论中所指出的，通过使用模块化（3参数）

pow（）

，使用本机int可以非常快速地获得最后10位数字：

它与上面字符串的最后10位匹配。对于前10位数字，我们可以再次使用

十进制

，但精度要低得多，这将导致它（请相信我）在封面下使用不同的方法：

>>> c.prec = 12
>>> c.traps[decimal.Inexact] = 0  # don't trap on rounding!
>>> base ** 12345678
Decimal('2.75959487945E+309771764')

---

将其四舍五入到10位与前面的结果匹配，并且指数也与

y

的长度一致。

我想给出一个详细的解释；-）回答，但是现在没有时间。详细说明我的评论，

decimal

模块正是您在这里真正想要的。它的计算能力要快得多，将结果转换为十进制字符串的速度要快得多：

>>> import decimal

您需要更改它的内部结构，以便它避免浮点运算，从而为它提供足够多的内部数字来存储最终结果。我们需要的是精确的整数运算，而不是四舍五入的浮点运算。所以我们把事情弄得乱七八糟，这样

decimal

就可以尽可能多地使用精度，并告诉它，如果由于舍入而丢失信息，就会引发“不精确”异常。请注意，对于

十进制

，您需要64位版本的Python才能使用足够的精度来保存示例中的精确结果：

>>> import decimal
>>> c = decimal.getcontext()
>>> c.prec = decimal.MAX_PREC
>>> c.Emax = decimal.MAX_EMAX
>>> c.Emin = decimal.MIN_EMIN
>>> c.traps[decimal.Inexact] = 1

现在为基础创建一个

十进制

：

>>> base = decimal.Decimal(12345678901234567890123456)
>>> base
Decimal('12345678901234567890123456')

并提高到幂次-指数将自动转换为

十进制

，因为基数已经是

十进制

：

>>> x = base ** 12345678

在我的箱子上不到一分钟！这其中的原因是多方面的。这并不是因为它在10进制下工作，而是因为编写

decimal

模块的人实现了“高级”算法来进行非常大的乘法运算

现在转换为字符串。因为它已经存储在10进制的变体中，所以转换为十进制字符串的速度非常快（在我的框中只需几秒钟，因为字符串有数亿位数）：

为了理智起见，让我们看看最后10位和前10位数字：

>>> y[-10:]
'6044706816'
>>> y[:10]
'2759594879'

正如@StefanPochmann在一篇评论中所指出的，通过使用模块化（3参数）

pow（）

，使用本机int可以非常快速地获得最后10位数字：

它与上面字符串的最后10位匹配。对于前10位数字，我们可以再次使用

十进制

，但精度要低得多，这将导致它（请相信我）在封面下使用不同的方法：

>>> c.prec = 12
>>> c.traps[decimal.Inexact] = 0  # don't trap on rounding!
>>> base ** 12345678
Decimal('2.75959487945E+309771764')

---

将其舍入回10位与前面的结果匹配，并且指数也与

y

的长度一致。

为什么需要20亿位整数的精确值？您是否尝试过使用python的

pow

？不建议用这么大的数字进行传统的幂运算。@chepner:nah，它只有309771764位。但我敢打赌，计算需要的内存比这多得多。对不起，现在没有时间详细回答

pow（）

在这种情况下没有帮助。并行化并非易事。真正的问题是基转换：Python在内部使用了基2的变体，而转换为基10（对于字符串）需要的时间是位数的二次方。非常非常慢。试着写出来，例如，

hex（a）

。快得多。或者使用

decimal

模块，该模块以10为基数开始工作。为什么需要20亿位整数的精确值？您是否尝试过使用python的

pow

？不建议用这么大的数字进行传统的幂运算。@chepner:nah，它只有309771764位。但我敢打赌，计算需要的内存比这多得多。对不起，现在没有时间详细回答

pow（）

在这种情况下没有帮助。这不是一个简单的方法