Python 关于pandas.read\u csv的float\u precision参数

这篇文章标题中的论点的作者说：

浮点精度：字符串，默认无

指定C引擎应用于浮点值的转换器。普通转换器的选项为无，高精度转换器的选项为高，往返转换器的选项为往返

我想了解更多关于上述三种算法的信息，最好不用深入了解源代码1

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Q:这些算法是否有我可以在谷歌上搜索的名称，以准确了解它们的功能和区别

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（还有一个附带的问题：在这种情况下，“C引擎”到底是什么？是熊猫特有的东西，还是Python范围的东西？以上都没有？）

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1由于不熟悉所讨论的代码库，我希望我需要很长时间才能找到相关的源代码。但是，即使我设法找到了它，我对这种算法的经验是，它们的实现是如此高度优化，并且处于如此低的水平，如果没有一些高级描述，至少对我来说，要了解发生了什么是非常困难的。

你问到了实际的算法-我能找到的最接近的是：

这是从一个相关的答案中摘取的，这是对MaxU（）

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从这里开始，你在C-land。您还问pandas为什么使用C-关键代码路径是用Cython或C编写的。

我只是用一个简单的示例来处理这个问题，我尽可能地告诉您，无论float\u precision选项中指定了什么，所有内容都以双精度读取。在不做更多研究的情况下，我倾向于假设双精度（64位）适用于99.99%的所有任务，否则我会将其作为字符串读入，并根据需要进行后续处理（64位基本上是numpy/pandas支持的最高浮点精度，至少在正常意义上是如此）。但是，好问题！！！我现在没有时间给出一个正确的答案，但是通读一遍应该会给你背景知识。

Ordinary: double_converter_nogil = xstrtod
High: double_converter_nogil = precise_xstrtod
Round-Trip: double_converter_withgil = round_trip