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。

科学记数法格式，去掉指数:

int("{:.5e}".format(1000000).split("e")[1]) + 1

我不知道速度如何，但很简单。

请注意小数点后的有效数位数(“5”在”。如果5e”将科学记数法的小数部分舍入到另一个数字，则可能会出现问题。我把它设得任意大，但可以反映出你所知道的最大数字的长度。

如果你想要一个整数的长度等于这个整数的位数，你总是可以把它转换成字符串，比如str(133)，然后像len(str(123))一样找到它的长度。

Python 2。* int需要4或8字节(32或64位)，这取决于你的Python版本。sys。Maxint(2**31-1用于32位int, 2**63-1用于64位int)将告诉您两种可能性中哪一种获得。

在Python 3中，int(就像Python 2中的long)可以取任意大小，直到可用内存的数量;sys。Getsizeof为任何给定值提供了一个很好的指示，尽管它也计算了一些固定开销:

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(0)
12
>>> sys.getsizeof(2**99)
28

如果像其他答案所建议的那样，您正在考虑整数值的某个字符串表示，那么只需取该表示的len，以10为基底或以其他方式!

这是另一种计算任何数字的小数点前的位数的方法

from math import fabs

len(format(fabs(100),".0f"))
Out[102]: 3

len(format(fabs(1e10),".0f"))
Out[165]: 11

len(format(fabs(1235.4576),".0f"))
Out[166]: 4

我做了一个简短的基准测试，进行了10,000次循环

num     len(str(num))     ----  len(format(fabs(num),".0f")) ---- speed-up
2**1e0  2.179400e-07 sec  ----     8.577000e-07 sec          ---- 0.2541
2**1e1  2.396900e-07 sec  ----     8.668800e-07 sec          ---- 0.2765
2**1e2  9.587700e-07 sec  ----     1.330370e-06 sec          ---- 0.7207
2**1e3  2.321700e-06 sec  ----     1.761305e-05 sec          ---- 0.1318

这是一个较慢但更简单的选择。

但是即使这个解也会给出错误的99999999999998

len(format(fabs(9999999999999998),".0f"))
Out[146]: 16
len(format(fabs(9999999999999999),".0f"))
Out[145]: 17