正如亲爱的用户@Calvintwr提到的，函数数学。Log10在一个超出范围[-999999999999997,99999999999999997]的数字中有问题，我们会得到浮点数错误。我有这个问题与JavaScript(谷歌V8和NodeJS)和C (GNU GCC编译器)，所以一个“纯数学”的解决方案是不可能在这里。

基于这个要点和答案，亲爱的用户@Calvintwr

import math


def get_count_digits(number: int):
    """Return number of digits in a number."""

    if number == 0:
        return 1

    number = abs(number)

    if number <= 999999999999997:
        return math.floor(math.log10(number)) + 1

    count = 0
    while number:
        count += 1
        number //= 10
    return count

我在长度不超过20(包括20)的数字上进行了测试，没问题。它必须足够，因为64位系统上的最大整数长度是19 (len(str(sys.maxsize)) == 19)。

assert get_count_digits(-99999999999999999999) == 20
assert get_count_digits(-10000000000000000000) == 20
assert get_count_digits(-9999999999999999999) == 19
assert get_count_digits(-1000000000000000000) == 19
assert get_count_digits(-999999999999999999) == 18
assert get_count_digits(-100000000000000000) == 18
assert get_count_digits(-99999999999999999) == 17
assert get_count_digits(-10000000000000000) == 17
assert get_count_digits(-9999999999999999) == 16
assert get_count_digits(-1000000000000000) == 16
assert get_count_digits(-999999999999999) == 15
assert get_count_digits(-100000000000000) == 15
assert get_count_digits(-99999999999999) == 14
assert get_count_digits(-10000000000000) == 14
assert get_count_digits(-9999999999999) == 13
assert get_count_digits(-1000000000000) == 13
assert get_count_digits(-999999999999) == 12
assert get_count_digits(-100000000000) == 12
assert get_count_digits(-99999999999) == 11
assert get_count_digits(-10000000000) == 11
assert get_count_digits(-9999999999) == 10
assert get_count_digits(-1000000000) == 10
assert get_count_digits(-999999999) == 9
assert get_count_digits(-100000000) == 9
assert get_count_digits(-99999999) == 8
assert get_count_digits(-10000000) == 8
assert get_count_digits(-9999999) == 7
assert get_count_digits(-1000000) == 7
assert get_count_digits(-999999) == 6
assert get_count_digits(-100000) == 6
assert get_count_digits(-99999) == 5
assert get_count_digits(-10000) == 5
assert get_count_digits(-9999) == 4
assert get_count_digits(-1000) == 4
assert get_count_digits(-999) == 3
assert get_count_digits(-100) == 3
assert get_count_digits(-99) == 2
assert get_count_digits(-10) == 2
assert get_count_digits(-9) == 1
assert get_count_digits(-1) == 1
assert get_count_digits(0) == 1
assert get_count_digits(1) == 1
assert get_count_digits(9) == 1
assert get_count_digits(10) == 2
assert get_count_digits(99) == 2
assert get_count_digits(100) == 3
assert get_count_digits(999) == 3
assert get_count_digits(1000) == 4
assert get_count_digits(9999) == 4
assert get_count_digits(10000) == 5
assert get_count_digits(99999) == 5
assert get_count_digits(100000) == 6
assert get_count_digits(999999) == 6
assert get_count_digits(1000000) == 7
assert get_count_digits(9999999) == 7
assert get_count_digits(10000000) == 8
assert get_count_digits(99999999) == 8
assert get_count_digits(100000000) == 9
assert get_count_digits(999999999) == 9
assert get_count_digits(1000000000) == 10
assert get_count_digits(9999999999) == 10
assert get_count_digits(10000000000) == 11
assert get_count_digits(99999999999) == 11
assert get_count_digits(100000000000) == 12
assert get_count_digits(999999999999) == 12
assert get_count_digits(1000000000000) == 13
assert get_count_digits(9999999999999) == 13
assert get_count_digits(10000000000000) == 14
assert get_count_digits(99999999999999) == 14
assert get_count_digits(100000000000000) == 15
assert get_count_digits(999999999999999) == 15
assert get_count_digits(1000000000000000) == 16
assert get_count_digits(9999999999999999) == 16
assert get_count_digits(10000000000000000) == 17
assert get_count_digits(99999999999999999) == 17
assert get_count_digits(100000000000000000) == 18
assert get_count_digits(999999999999999999) == 18
assert get_count_digits(1000000000000000000) == 19
assert get_count_digits(9999999999999999999) == 19
assert get_count_digits(10000000000000000000) == 20
assert get_count_digits(99999999999999999999) == 20

所有使用Python 3.5测试的代码示例

一种快速的解决方案，它使用floor(log10(n))的自我修正实现，基于“更好的方法来计算整数n和b的log(n,b)的floor ?”

import math

def floor_log(n, b):
    res = math.floor(math.log(n, b))
    c = b**res
    return res + (b*c <= n) - (c > n)

def num_digits(n):
    return 1 if n == 0 else 1 + floor_log(abs(n), 10)

这非常快，只要n < 10**(2**52)(这非常非常大)就可以工作。

所有的数学。Log10的解会给你带来问题。

数学。Log10速度很快，但当你的数字大于999999999999997时就会出现问题。这是因为浮点数有太多的.9，导致结果四舍五入。

因此，为了获得最佳性能，对于较小的数字使用math.log，并且只使用超出math.log处理范围的len(str()):

def getIntegerPlaces(theNumber):
    if theNumber <= 999999999999997:
        return int(math.log10(theNumber)) + 1
    else:
        return len(str(theNumber))

我的代码相同如下，我已经使用了log10方法:

from math import *

def digit_count(数量):

if number>1 and round(log10(number))>=log10(number) and number%10!=0 :
    return round(log10(number))
elif  number>1 and round(log10(number))<log10(number) and number%10!=0:
    return round(log10(number))+1
elif number%10==0 and number!=0:
    return int(log10(number)+1)
elif number==1 or number==0:
    return 1

我必须在1和0的情况下指定，因为log10(1)=0和log10(0)=ND，因此上面提到的条件不满足。但是，此代码仅适用于整数。

顶部的答案是说mathlog10更快，但我得到的结果表明len(str(n))更快。

arr = []
for i in range(5000000):
    arr.append(random.randint(0,12345678901234567890))

%%timeit

for n in arr:
    len(str(n))
//2.72 s ± 304 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%%timeit

for n in arr:
    int(math.log10(n))+1
//3.13 s ± 545 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

此外，我没有在数学方法中添加逻辑来返回准确的结果，我只能想象这会使它更加缓慢。

我不知道之前的答案是如何证明数学方法更快的。

设数字为n，则n中的位数为:

math.floor(math.log10(n))+1

注意，这将为+ve个整数< 10e15给出正确答案。除此之外，返回类型的数学的精度限制。Log10开始起作用，结果可能相差1。我可以简单地在后面用len(str(n));这需要O(log(n))时间，相当于10的幂次迭代。

感谢@SetiVolkylany让我注意到这个限制。令人惊讶的是，看似正确的解决方案在实现细节中有警告。