不需要转换为字符串

import math
digits = int(math.log10(n))+1

也可以处理0和负数

import math
if n > 0:
    digits = int(math.log10(n))+1
elif n == 0:
    digits = 1
else:
    digits = int(math.log10(-n))+2 # +1 if you don't count the '-' 

你可能想把它放在一个函数中:)

以下是一些基准测试。len(str())对于非常小的数字已经落后了

timeit math.log10(2**8)
1000000 loops, best of 3: 746 ns per loop
timeit len(str(2**8))
1000000 loops, best of 3: 1.1 µs per loop

timeit math.log10(2**100)
1000000 loops, best of 3: 775 ns per loop
 timeit len(str(2**100))
100000 loops, best of 3: 3.2 µs per loop

timeit math.log10(2**10000)
1000000 loops, best of 3: 844 ns per loop
timeit len(str(2**10000))
100 loops, best of 3: 10.3 ms per loop

不需要转换为字符串

import math
digits = int(math.log10(n))+1

也可以处理0和负数

import math
if n > 0:
    digits = int(math.log10(n))+1
elif n == 0:
    digits = 1
else:
    digits = int(math.log10(-n))+2 # +1 if you don't count the '-' 

你可能想把它放在一个函数中:)

以下是一些基准测试。len(str())对于非常小的数字已经落后了

timeit math.log10(2**8)
1000000 loops, best of 3: 746 ns per loop
timeit len(str(2**8))
1000000 loops, best of 3: 1.1 µs per loop

timeit math.log10(2**100)
1000000 loops, best of 3: 775 ns per loop
 timeit len(str(2**100))
100000 loops, best of 3: 3.2 µs per loop

timeit math.log10(2**10000)
1000000 loops, best of 3: 844 ns per loop
timeit len(str(2**10000))
100 loops, best of 3: 10.3 ms per loop

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

没有导入和str()这样的函数的解决方案

def numlen(num):
    result = 1
    divider = 10
    while num % divider != num:
        divider *= 10
        result += 1
    return result

正如其他答案所示，使用log10会导致大n的错误结果，而使用len(str(…))或手动循环会导致大n的性能变慢。Jodag的答案提供了一个非常好的替代方案，它只适用于可能会使您的计算机崩溃的整数，但我们可以做得更好，甚至更快(对于n足够小的数学。Log2保证是准确的)，避免使用对数，而是使用二进制:

def num_digits(n: int) -> int:
    assert n > 0
    i = int(0.30102999566398114 * (n.bit_length() - 1)) + 1
    return (10 ** i <= n) + i

让我们来分析一下。首先是奇怪的n.bit_length()。这将以二进制形式计算长度:

assert 4 == (0b1111).bit_length()
assert 8 == (0b1011_1000).bit_length()
assert 9 == (0b1_1011_1000).bit_length()

与对数不同，这对于整数来说既快速又精确。结果是，这个结果正好是(log2(n)) + 1。为了单独得到地板(log2(n))，我们减去1，因此n.bit_length() - 1。

接下来，我们乘以0.30102999566398114。这相当于log10(2)稍微舍入。这利用了对数规则，以便从地板(log2(n))计算地板(log10(n))的估计值。

现在，您可能想知道我们在这一点上可能有多差，因为尽管0.30102999566398114 * log2(n) ~ log10(n)，但对于floor(0.30102999566398114 * floor(log2(n))) ~ floor(log10(n))，情况并非如此。回想一下x - 1 < floor(x) <= x，我们可以做一些快速的计算:

log2(n) - 1 < floor(log2(n)) <= log2(n)

log10(n) - 0.30102999566398114 < 0.30102999566398114 * floor(log2(n)) <= log10(n)

floor(log10(n) - 0.30102999566398114) < floor(0.30102999566398114 * floor(log2(n))) <= floor(log10(n))

请注意，floor(log10(n) - 0.30102999566398114)至少是floor(log10(n)) - 1，这意味着我们与结果最多相差1。这是最后的修正，我们检查10 ** i <= n，当结果太小时导致额外的1 +，当结果刚刚好时导致0 +。

类似于Jodag的答案，这种方法实际上对非常非常大的n无效，大约在10 ** 2 ** 52左右，其中i的误差超过-1。然而，这种大小的整数可能会使您的计算机崩溃，所以这应该足够了。

假设您要求的是可以存储在整数中的最大数字，则该值与实现有关。我建议你在使用python时不要这样想。在任何情况下，相当大的值都可以存储在python 'integer'中。记住，Python使用鸭子类型!

编辑: 我在澄清提问者想要数字数之前给出了我的答案。就此而言，我同意公认答案所建议的方法。没什么可补充的了!