十进制模块在二进制级别上不起作用？怎么样？

如何解决十进制模块在二进制级别上不起作用？怎么样？

关于启动程序时后台发生的事情，我是一个初学者。现在，我的重点是“ Python”中“小数”和“浮点数”之间的区别。我阅读了以下有关此内容的文章：

Decimal vs float in Python

是的，我现在知道“小数”的含义以及如何使用此模块。但是，我在下面的句子后面问“十进制”如何工作：

“与浮点数不同，在十进制模块中定义的十进制对象不容易失去精度，因为它们不依赖于二进制分数。”

据我所知，计算机只能与二进制数字系统一起使用。所以我的问题是：当计算机不以二进制级别处理时，计算机如何处理和使用“十进制”模块？

解决方法

在这种情况下，“二进制分数”-是一种将浮点值存储在内存中的方法。或者更确切地说，将任何基数的浮点数表示为二进制。 是的，所有内容都存储为二进制文件，并且计算机确实在较低级别上运行二进制文件。 但是，在较高的层次上，我们很少单独使用二进制文件。我们使用字符串，整数，浮点数等。它们只是一种方便的抽象方法，使人们可以更轻松地使用它。

回到您的问题：

Python的float确实将其值存储为二进制表示形式。这正是它可能产生精密工件的原因。

另一方面，小数不表示浮点数的整体。它将数字的所有部分分开保存，然后分别进行操作。 并且不要忘记，Decimal-是一个类，而不是原子类型。

这是Decimal来源的摘录：

    if intpart is not None:
        # finite number
        fracpart = m.group('frac') or ''
        exp = int(m.group('exp') or '0')
        self._int = str(int(intpart+fracpart))
        self._exp = exp - len(fracpart)
        self._is_special = False

如您所见，它检索整数，指数和其他实用程序数据并将它们分别存储。

十进制的精度是以计算和内存资源为代价的。