说到“real”，在编程的世界里，特别是在Python这个语言中，它通常指的是实数，也就是我们日常生活中经常接触到的带有小数点的数字，实数在Python中用float类型来表示，它可以存储任何大小的小数，包括非常大或非常小的数。
想象一下，你正在用Python编写一个计算器程序，用户输入的数字可能是整数也可能是小数，这时候，Python的float类型就能大显身手了，用户输入“3.14”，Python就会自动将其识别为一个实数，并用float类型来存储。
为什么Python要使用float来表示实数呢？这得从计算机如何存储数字说起，计算机内部使用二进制来表示所有信息，包括数字，对于整数，这个过程相对简单，因为每个二进制位可以直接对应一个数值，但对于实数来说，情况就复杂多了，因为实数包括了无限多的小数位。
为了在有限的存储空间内表示实数，计算机采用了一种称为“浮点数”的表示方法，这种方法使用一个固定数量的位来表示一个实数的整数部分和小数部分，以及一个指数来表示这个数的大小，这就是为什么我们称之为“浮点数”——因为它的小数点是“浮动”的。
在Python中，当你创建一个float类型的变量并赋值时，Python会自动处理这个转换过程。
my_number = 3.14
这里，my_number就是一个float类型的变量，它存储了实数3.14。
由于浮点数的表示方法，有时候你会发现一些奇怪的现象，当你尝试比较两个看起来相等的浮点数时，可能会得到False的结果：
a = 0.1 + 0.2 b = 0.3 print(a == b) # 可能会输出False
这是因为浮点数的表示并不是完全精确的，它们只能近似表示实数，当你在处理需要高精度的金融计算或者科学计算时，可能需要使用Python的decimal模块，它提供了更精确的十进制数表示。
Python中的float类型还有一个特点，就是它可以表示正无穷大、负无穷大和非数字（NaN），这些特殊的浮点数值在数学和科学计算中非常有用，比如表示某个计算结果超出了浮点数的表示范围。
import math print(math.inf) # 正无穷大 print(-math.inf) # 负无穷大 print(math.nan) # 非数字
在Python中，实数的运算也非常简单直观，你可以使用基本的数学运算符来操作float类型的数据：
x = 5.0 y = 3.0 print(x + y) # 输出8.0 print(x - y) # 输出2.0 print(x * y) # 输出15.0 print(x / y) # 输出1.6666666666666667
这些运算符在处理float类型的数据时，会按照数学规则进行计算，并返回一个新的float类型的结果。
值得一提的是，Python中的float类型实际上是双精度浮点数，这意味着它有64位的存储空间，其中53位用于表示数值，11位用于指数，1位用于符号，这种设计使得float类型在大多数情况下都能提供足够的精度和范围。
“real”在Python中主要指的是实数，通过float类型来表示，它允许我们处理各种实数值，进行数学运算，并在需要时提供高精度的计算，理解float类型和实数的处理，对于编写高效、准确的Python程序至关重要。
还没有评论，来说两句吧...