Python decimal/float中的邪恶

Question

我有一大堆 Python 代码，主要是处理四位小数的数字，但因为各种原因，我只能用 Python 2.4。这个代码做的数学运算很简单，主要是管理信用额度，增加或减少信用。

在代码中，我混用了 float 和 Decimal（MySQLdb 会返回 Decimal 对象来处理 SQL 中的 DECIMAL 类型）。由于使用不当，出现了几种奇怪的错误，经过调查，我发现这些问题的根源在于代码中 float 和 Decimal 的比较。

我遇到的情况是这样的：

>>> from decimal import Decimal
>>> max(Decimal('0.06'), 0.6)
Decimal("0.06")

现在我担心的是，可能无法在代码中找到所有这样的比较情况。（一般程序员会习惯性地写 x > 0，而不是 x > Decimal('0.0000），这很难避免）

我想出了一个解决办法（灵感来自 Python 2.7 中对 decimal 包的改进）。

import decimal
def _convert_other(other):
     """Convert other to Decimal.

     Verifies that it's ok to use in an implicit construction.
     """
     if isinstance(other, Decimal):
         return other
     if isinstance(other, (int, long)):
         return Decimal(other)
     # Our small patch begins
     if isinstance(other, float):
         return Decimal(str(other))
     # Our small patch ends
     return NotImplemented
decimal._convert_other = _convert_other

我在一个很早加载的库中实现了这个解决方案，它会改变 decimal 包的行为，允许在比较之前将 float 转换为 Decimal（这样可以避免 Python 默认的对象比较）。

我特别使用了 "str" 而不是 "repr"，因为这样可以修复一些 float 的四舍五入问题。例如：

>>> Decimal(str(0.6))
Decimal("0.6")
>>> Decimal(repr(0.6))
Decimal("0.59999999999999998")

现在我的问题是： 我有没有遗漏什么？这样做安全吗？还是说我可能会破坏什么？（我在想，这个包的作者一定有很强的理由来避免使用 float）

Answer 1

首先，浮点数并不是“邪恶”的东西。你看到的不准确其实是机器误差造成的（也就是说，有限的系统/精度在试图表示一个无限的系统/精度）。

你可以试试用 round( , 2) 这个方法，这样可以把数字四舍五入到小数点后两位，适合用在钱或者信用计算上（因为这就是你需要的精度范围）。

>>> round(0.6, 2)
0.6
>>> round(0.5999998, 2)
0.6

Answer 2

避免使用浮点数是有很好的理由的。使用浮点数时，你无法可靠地进行比较，比如 ==、>、< 等，因为会出现浮点数的噪音。每次进行浮点运算时，都会积累这种噪音。一开始可能只是一些很小的数字出现在最后，比如 1.000...002，但最终可能会累积成像 1.0000000453436 这样的大数字。

如果你进行的浮点计算不多，使用 str() 可能会对你有帮助，但如果你进行很多计算，浮点数的噪音最终会变得足够大，以至于 str() 给出的结果会是错误的。

总的来说，如果你满足以下两个条件中的任意一个：

(1) 你进行的浮点计算不多，或者

(2) 你不需要进行像 ==、>、< 这样的比较

那么你可能还好。

如果你想确保没有问题，那就把所有的浮点数代码都去掉。

Answer 3

我觉得你应该用 raise NotImplementedError()，而不是 return NotImplemented，这才是正确的开始。

你现在做的事情叫“猴子补丁”，这其实是可以的，只要你知道自己在干什么，明白可能带来的后果，并且能接受这些后果。一般来说，你会把这种做法限制在修复一个bug，或者其他你确定修改行为是正确且向后兼容的情况。

在这个例子中，因为你在修改一个类，所以你可以在使用这个类的地方以外改变它的行为。如果其他库使用了decimal，并且依赖于默认的行为，这可能会导致一些隐蔽的bug。问题是，除非你检查你所有的代码，包括所有的依赖项，否则你根本不知道会出现什么问题，也找不到所有的调用点。

总的来说，做这件事要自己承担风险。

就我个人而言，我觉得修复我所有的代码，添加测试，并让错误的操作变得更难（比如使用包装类或辅助函数）会让我更安心。另一种方法是给你的代码加上补丁，找出所有的调用点，然后再回去修复它们。

补充一下，我想说他们可能避免使用浮点数的原因是，浮点数无法准确表示所有数字，这在处理钱的时候是很重要的。