python数据分析性能提升之谨慎使用Decimal类型

在处理金融数据时,Python的Decimal类型提供了比float更高的精度,但同时也会带来性能上的开销。本文深入探讨了Decimal类型的使用场景及注意事项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

       在用python处理数据时,尤其是金融数据,由于浮点数的不精确性(具体原因看这里),有时候为了追求精确性,我们会选择decimal标准库的Decimal数据类型来表示数值。但是要注意的是,Decimal数据类型相比于float类型,在各种计算中,会额外的消耗较多时间,特别是在处理大量的数据时,Decimal带来的性能下降是相当大的,甚至会把程序的运行时间提升一个量级。所以,在处理大量的数据时,要谨慎使用Decimal类型,滥用Decimal很容易把程序拖得很慢。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值