我的问题是什么时候a应该使用a double和什么时候应该用小数 类型?

十进制用于处理10^(+/-28)范围内的值，以及基于10进制表示(基本上是货币)对行为的期望。

Double用于在不同的量级上需要相对精度(即在大值上失去尾随数字的精度不是问题)- Double覆盖超过10^(+/-300)。科学计算是最好的例子。

哪种类型适合用钱 计算?

十进制，十进制，十进制

不要接受替代品。

最重要的因素是，double被实现为二进制分数，根本不能准确地表示许多十进制分数(比如0.1)，而且它的总位数更小，因为它是64位宽的，而不是十进制的128位宽。最后，金融应用程序通常必须遵循特定的舍入模式(有时由法律强制要求)。Decimal支持这些;双倍则不然。

对于钱:十进制。它消耗更多的内存，但不像double有时会有舍入问题。

根据浮点类型的特征:

几年前，我就曾因使用错误的类型而受到伤害:

520,532.52英镑- 8位数 1323,523.12英镑- 9位数

你花了一百万买了一辆车。

15位数的货币价值:

£1234567890123 .45

9万亿。但是对于除法和比较，这就更加复杂了(我绝对不是浮点数和无理数方面的专家——参见Marc的观点)。将小数和双精度数混合会导致以下问题:

比较运算:数学或比较运算 它使用浮点数 可能不会产生相同的结果，如果 使用十进制数是因为 浮点数可能不会 小数点完全近似 号码。

什么时候我应该用double代替decimal?有一些类似的和更深入的答案。

在货币应用中使用双位数而不是十进制是一种微观优化——这是我看待它的最简单的方式。

十进制表示精确值。Double表示近似值。

USD: $12,345.67 USD (Decimal)
CAD: $13,617.27 (Decimal)
Exchange Rate: 1.102932 (Double)

一定要使用整数类型进行金钱计算。 这一点再怎么强调也不为过，因为乍一看，浮点类型就足够了。

下面是python代码中的一个例子:

>>> amount = float(100.00) # one hundred dollars
>>> print amount
100.0
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
101.0
>>> print new_amount - amount
>>> 1.0

看起来很正常。

现在再试试10^20津巴布韦元:

>>> amount = float(1e20)
>>> print amount
1e+20
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
1e+20
>>> print new_amount-amount
0.0

如你所见，美元消失了。

如果你使用整数类型，它工作得很好:

>>> amount = int(1e20)
>>> print amount
100000000000000000000
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
100000000000000000001
>>> print new_amount - amount
1

对于钱，总是小数。这就是它被创建的原因。

如果数字必须正确相加或平衡，请使用十进制。这包括任何财务存储或计算、分数或其他人们可能手工完成的数字。

如果数字的确切值不重要，可以使用double来加快速度。这包括图形学、物理学或其他物理科学计算，其中已经有“有效数字的数量”。