def count_digit(number):
  if number >= 10:
    count = 2
  else:
    count = 1
  while number//10 > 9:
    count += 1
    number = number//10
  return count

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。

这个问题已经问了好几年了，但是我已经编写了一个基准测试，其中包含了几种计算整数长度的方法。

def libc_size(i): 
    return libc.snprintf(buf, 100, c_char_p(b'%i'), i) # equivalent to `return snprintf(buf, 100, "%i", i);`

def str_size(i):
    return len(str(i)) # Length of `i` as a string

def math_size(i):
    return 1 + math.floor(math.log10(i)) # 1 + floor of log10 of i

def exp_size(i):
    return int("{:.5e}".format(i).split("e")[1]) + 1 # e.g. `1e10` -> `10` + 1 -> 11

def mod_size(i):
    return len("%i" % i) # Uses string modulo instead of str(i)

def fmt_size(i):
    return len("{0}".format(i)) # Same as above but str.format

(libc函数需要一些设置，我没有包括这些设置)

size_exp由Brian Preslopsky提供，size_str由GeekTantra提供，size_math由John La Rooy提供

以下是调查结果:

Time for libc size:      1.2204 μs
Time for string size:    309.41 ns
Time for math size:      329.54 ns
Time for exp size:       1.4902 μs
Time for mod size:       249.36 ns
Time for fmt size:       336.63 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.240835x)
+ math_size (1.321577x)
+ fmt_size (1.350007x)
+ libc_size (4.894290x)
+ exp_size (5.976219x)

(声明:函数在输入1到1,000,000上运行)

下面是sys的测试结果。Maxsize: 100000 to sys.maxsize:

Time for libc size:      1.4686 μs
Time for string size:    395.76 ns
Time for math size:      485.94 ns
Time for exp size:       1.6826 μs
Time for mod size:       364.25 ns
Time for fmt size:       453.06 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.086498x)
+ fmt_size (1.243817x)
+ math_size (1.334066x)
+ libc_size (4.031780x)
+ exp_size (4.619188x)

正如你所看到的，mod_size (len("%i" %i))是最快的，比使用str(i)略快，比其他方法快得多。

好吧，如果不转换为字符串，我会这样做:

def lenDigits(x): 
    """
    Assumes int(x)
    """

    x = abs(x)

    if x < 10:
        return 1

    return 1 + lenDigits(x / 10)

最小递归FTW

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。