为什么以及如何在Python中截断数值数据？

Question

我这里有两个变量，但我有点困惑，因为当我想把它们作为URL参数发送时，它们的值似乎在变化（精度丢失了）。

让我给你展示一个场景，我在Python解释器中复现了这个问题：

>>> lat = 0.33245794180134
>>> long = 32.57355093956
>>> lat
0.33245794180133997
>>> long
32.57355093956
>>> nl = str(lat)
>>> nl '0.332457941801'
>>> nlo = str(long)
>>> nlo '32.5735509396'

那么发生了什么呢？我该如何确保在把lat和long转换成字符串并作为URL查询字符串的一部分发送时，不会失去它们的精确度呢？

为了更清楚地说明情况：

1. 这些数据最初是作为浮点数（在一个集合中）从另一个模块传到我的模块的，这个模块是通过计算生成这些数据的。
2. 精度在这里非常重要，因为这些数据用于跟踪和监控，错误的值可能导致误报或不必要的警报。
3. 没有办法将数据发送到目标引擎（它通过RESTful API监听），而不先把数据转换成字符串（这样我才能把它们放在查询字符串中作为参数）。

所以我需要的是一种将浮点数转换成字符串的最佳方法，以尽量减少精度或信息的损失。

Answer 1

str 是用来生成人类可读的表示方式的。它很少会产生与输入值相同或相似的表达式结果。而 repr 则是专门用来做到这一点的。实际上，它就是在交互式环境中用来反馈表达式结果的工具。

不过要注意，浮点数的精度是有限的，无法准确表示某些数字，无论你怎么把它们转成字符串。

Answer 2

你可以试着用字符串格式化来获得想要的精度。

>>> lat = 0.33245794180134
>>> lat
0.33245794180134
>>> "%.14f" % lat
'0.33245794180134'
>>> 

编辑以加入评论：

>>> '{0:.14f}'.format(lat)
'0.33245794180134'
>>> 

Answer 3

一般来说，如果你使用 '%.14f' % lat，你就是在丢失精度。

要想保持浮点数的完整精度，可以使用 repr()。

举个例子：

>>> lat = 1/3.
>>> lat
0.3333333333333333
>>> str(lat).count('3')
12
>>> ('%.14f' % lat).count('3')
14
>>> repr(lat).count('3')
16
>>>

顺便提一下，你正在使用一个旧版本的Python。

>>> 0.33245794180134 == 0.33245794180133997
True
>>>

在2.7之前的Python版本中，使用 repr(a_float) 会产生17位有效数字，因为这样可以确保 float(repr(a_float)) == a_float。新的方法是使用最少的数字来保证同样的结果。你可以访问 这个链接，然后按Ctrl-F搜索 repr()。

如果你是从外部来源获取这些数字，那么在将它们转为浮点数并用14位小数进行序列化时，可能会丢失精度。

如果你是通过计算得到这些数字，那么在用14位小数进行序列化时，也可能会丢失精度。

总结一下：一般来说，如果你使用 '%.14f' % lat，你就是在丢失精度——不是Python的问题，也不是浮点运算的问题，是你的问题。