Python 作为一种高级语言，它对于存储和精度的使用进行了很好的封装，使得开发者使用起来非常方便。但是对于大型的数据处理和科学计算领域的开发来说，Python 的存储和精度优化还是十分重要的。下面将为大家分享 Python 优化存储和精度的攻略，其中包括使用 NumPy 库和 Decimal 类型进行精度控制两个示例。
使用 NumPy 库进行存储和精度控制
NumPy 是 Python 中专门用来操作数值计算的库，它提供了高效的数组操作函数和运算符，并且支持多种数值的数据类型。在数据科学和大规模数据处理中，使用 NumPy 能够提供良好的性能和低存储空间的优势。
示例一：使用 NumPy 代替 Python 内置的列表进行存储
Python 内置的列表类型 list 在存储数值类型的数据时，需要占用额外的内存来存储列表元素的类型信息等。而 NumPy 中的数组可以使用 numpy.array() 函数进行创建，它们是固定类型的，因此不需要额外的内存来存储数据类型信息。下面是一个示例代码：
import numpy as np
# create a large list
# 模拟一份数据
large_list = list(range(10000000))
# convert list to numpy array
# 将 list 转换为 numpy 数组
large_array = np.array(large_list)
print(large_list.__sizeof__()) # 输出 list 对象所占用的内存大小
print(large_array.__sizeof__()) # 输出 numpy 数组所占用的内存大小
输出结果如下所示，在这个示例中， NumPy 数组比 Python 的列表具有更低的存储空间：
90001128
40000096
示例二：精度控制
在 Python 中进行数值计算时，一些特定的运算有可能会出现精度问题。例如下面的例子：
a = 0.1
b = 0.2
c = a + b
print(c)
该程序输出的结果应该是 0.3，但实际输出的是 0.30000000000000004，这是因为在计算机中浮点数的表示方式是二进制的，而某些十进制小数在二进制表示中无法精确地转换。因此，在 Python 的数值计算中，经常需要进行精度控制。
NumPy 提供了一个选项 dtype 来指定数据类型的精度和范围。下面的代码使用 NumPy 的 dtype 参数进行精度的限制：
import numpy as np
a = np.array([0.1, 0.2], dtype=np.float32)
b = np.array([0.1, 0.2], dtype=np.float64)
c = np.array([0.1, 0.2], dtype=np.longdouble)
print(a.sum())
print(b.sum())
print(c.sum())
输出结果如下所示：
0.300000011921
0.30000000000000004
0.3
从输出结果我们可以看到，在使用不同精度的数据类型进行数值计算时，计算结果的精度也不同。使用 NumPy 进行精度的控制，可以有效地避免 Python 自带浮点数运算出现的精度问题。
使用 Decimal 类型进行精度控制
Python 自带的 decimal 模块可以提供精度控制的功能，可以精确地处理小数运算。Decimal 类型可以定义数字的精度和位数，并显式地控制舍入和截断规则等。下面是一个示例代码：
from decimal import Decimal
a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
c = a + b
print(c)
该程序输出的结果是 0.3，而不是 0.30000000000000004，这是因为 Decimal 类型可以精确地处理小数运算，避免了浮点数运算的精度问题。此外， Decimal 类型还可以显式地控制输出精度和舍入规则等。例如：
print(c.quantize(Decimal('0.01')))
输出结果为 0.30，表示将 c 值的小数点向右移动 2 位，并采用四舍五入的舍入规则。
总之， Python 中的存储和精度优化对于数据处理和科学计算领域开发者来说是十分重要的，而使用 NumPy 库和 Decimal 类型可以提高程序运行效率和结果精度。