这篇文章主要介绍“python调用dll出现精度问题怎么办”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python调用dll出现精度问题怎么办”文章能帮助大家解决问题。
遇到的问题具体情况
dll 生成函数代码声明如下
extern __declspec(dllexport) void LinearCompute(GoFloat64 currentX, GoFloat64 currentY, GoFloat64 targetX, GoFloat64 targetY, GoFloat64* resultX, GoFloat64* resultY);使用python调用代码
from ctypes import *
# c_double 声明c 双精度小数变量
result_x = c_double(0)
result_y = c_double(0)
x_c = 1400.
y_c = 1450.
x_t = 1500.
y_t = 5600.
# byref 调用指针
dll.LinearCompute(c_double(x_c), c_double(y_c), c_double(x_t), c_double(y_t), byref(result_x), byref(result_y))
print(result_x.value, ' ', result_y.value)但是输出的内容显示，输入到函数中的 x_c ,y_c 等数据对不上。
这里需要使用 decimal 库进行精度方面转换
所以以上代码改为如下：
from ctypes import *
from decimal import *
result_x = c_double(0)
result_y = c_double(0)
x_c = Decimal(1400)
y_c = Decimal(1450)
x_t = Decimal(1500)
y_t = Decimal(5600)
dll.LinearCompute(c_double(x_c), c_double(y_c), c_double(x_t), c_double(y_t), byref(result_x), byref(result_y))
print(result_x.value, ' ', result_y.value)然后运行的结果如下
可以看见 传入的数值变得正常了。
Decimal类型的优点
Decimal类型是在浮点类型的基础上设计的，但是它在几个地方上要优于floating point：
-
Decimal类型可以非常精确地在计算机中存储，而学过c++的都知道，浮点型在计算机中是无法精确存储的，比如1.1和2.2在计算机中存储后，运算(1.1+2.2)表达式的值结果会是3.3000000000000003；Decimal类型则不会出现这种情况。同样，由于无法精确存储，浮点型也就无法精确计算(相对于Decimal类型)，可以再测试(0.1+0.1+0.1-0.3)两种类型的计算结果。
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Decimal类型会自动保留小数点后面不需要的0，以与输入的精度相匹配，比如下面小程序中的例子：浮点型的1.20+1.30结果是2.5；而Decimal类型结果是2.50，这样貌似比较人性化。
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Decimal类型可以根据需要自己设置小数点后精度。通过getcontext().prec = x (x为你想要的精度来设置，getcontext()函数下面再详细介绍)。
-
Decimal类型有很强的管理功能，它能够根据需要设置，来控制输出的格式，得到或者忽略某类错误(如除0，可以设置忽略它，而得到一个Infinity的Decimal值)。
比较重要的一点，如果使用 decimal 转换小数时，需要使用 单引号 引起来。
from decimal import *
print(Decimal(1.1) + Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) - Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) * Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) / Decimal(3.3))
#输出结果
'''
4.399999999999999911182158030
-2.199999999999999733546474090
3.630000000000000097699626167
0.3333333333333333781908292778
'''但是如果使用字符串，就可以得到正常的结果了。