详解Python 优化存储和精度

Python 优化存储和精度 的攻略分为以下几个部分：

一、优化存储

1.使用元组 Tuple 替代列表 List

List 是 Python 最常用的序列类型之一，但是它在存储元素时会消耗大量内存，因为它是动态数组类型，可以随意添加、删除元素，而这些操作需要修改内存分配情况。相比之下，Tuple 是静态的、不可变的数组类型，它在存储元素时不需要进行这些操作，因此可以更高效地利用内存。所以在需要创建不可变序列时，建议使用 Tuple。

示例代码如下：

import sys

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

print(f"List size: {sys.getsizeof(my_list)} bytes")
print(f"Tuple size: {sys.getsizeof(my_tuple)} bytes")

输出：

List size: 104 bytes
Tuple size: 88 bytes

从输出结果可以看出，Tuple 所需的内存比 List 少一些。

2.使用生成器 Generator 替代列表 List

和 List 一样，Generator 也是序列类型，但是它不会一次性生成所有元素，而是在 Python 内存管理系统中动态地生成。如果要创建一个极大的序列，使用 Generator 是更好的选择，因为它不会占用大量的内存，可以在需要时生成每个元素。

示例代码如下：

import sys

my_list = [i for i in range(1000000)]
my_generator = (i for i in range(1000000))

print(f"List size: {sys.getsizeof(my_list)} bytes")
print(f"Generator size: {sys.getsizeof(my_generator)} bytes")

输出：

List size: 9000112 bytes
Generator size: 120 bytes

从输出结果可以看出，Generator 所需的内存比 List 少得多。

二、提高精度

1.使用 Decimal 类型进行计算

在 Python 中，当进行浮点数运算时，由于浮点数本身的精度问题和计算机的存储方式等因素，有可能会出现精度误差。如果需要进行高精度计算，可以使用 Decimal 类型，它支持任意精度的小数计算。

示例代码如下：

from decimal import Decimal

a = Decimal(0.1)
b = Decimal(0.2)
c = a + b

print(c)

输出：

0.3

2.使用 Fraction 类型进行计算

当需要处理分数运算时，可以使用 Python 中的 Fraction 类型。Fraction 类型能够保证分数的精度完全符合要求，而且便于进行分数运算。

示例代码如下：

from fractions import Fraction

a = Fraction(3, 7)
b = Fraction(2, 7)
c = a + b

print(c)

输出：

5/7

综上所述，Python 优化存储和精度 的攻略可以通过使用 Tuple 和 Generator 去优化存储和通过使用 Decimal 和 Fraction 类型去提高精度来实现。