为什么repr（float）在Google App Engine上返回的位数要比其他数字多

Question

我有一些简单的代码，如下所示a = 0.8889print repr(a)print str(a)我在几种不同的系统（包括python 2.7.12〜2.7.14，作为提示输入或脚本）上进行了尝试，总是得到如下结果0.88890.8889这是一个例子。但是，在App Engine（运行时Python 2.7.12）上，我得到了0.888900000000000020.8889我知道repr（）趋势会更加精确。问题是为什么App Engine的行为会有所不同。它是否依赖底层硬件？背景：这个事实让我很烦，因为在将浮点数转换为json时，我不必要地放宽了位数。更新：原来这是GAE运行时的错误。正如Mark所评论的，根本原因是未配置sys.float_repr_style。GAE支持团队在此处创建了错误报告。Update2： 它已于2018/08/19修复。即使尚未宣布。

Answer 1

值的sys.float_repr_style值为“旧版”，这是GAE在构建时设置的选项，无法更改。

此版本的repr算法以前是Python 2.7之前使用的格式，该格式先计算17个有效数字，然后将输出基于这17个数字（适当时将尾随零分隔为零）

Answer 2

显然，正如@abarnert在评论中提到的那样，GAE env在后台做了一些工作，其中之一是提高了所使用的浮点数的精度。

您可以注意到的第一件事是：

>>> a = 0.88890000000000002

>>> print a

0.8889

这意味着多余的数字是无用的。

您可以使用Decimal模块来重现这种情况：

>>> from decimal import *

>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(0.899).__str__()

'0.89900000000000002'

有趣的是，GAE似乎试图模拟约17的浮点精度（float没有特定的十进制精度，因为它们表示为浮点数）。如果> 17，则会得到更多的小数，如果少于，则数字不够精确。

使用的优点Decimal是浮点错误更少，尽管看起来repr()有一些问题。

查看以下更多扩展示例以提供更多上下文：

>>> from decimal import *

>>> Context(prec=16).create_decimal_from_float(0.899).__str__()

'0.8990000000000000'

>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(0.899).__str__()

'0.89900000000000002'

>>> Context(prec=18).create_decimal_from_float(0.899).__str__()

'0.899000000000000021'

>>> repr(float(1.0000000000000003)).__str__()

'1.0000000000000002'

>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000003).__str__()

'1.0000000000000002'

>>> repr(float(1.0000000000000002)).__str__()

'1.0000000000000002'

>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000002).__str__()

'1.0000000000000002'

>>> repr(float(1.0000000000000001)).__str__()

'1.0'

>>> Context(prec=17).create_decimal_from_float(1.0000000000000001).__str__()

'1'

最后，由python float 0.899表示的实际数字是：

>>> from decimal import *

>>> Decimal(float(0.899))

Decimal('0.89900000000000002131628207280300557613372802734375')

因此，最后，reprGAE中提供的表示非常精确。