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来源：stackoverflow
2024-04-22 12:09:35
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“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习Golang的朋友们，也希望在阅读本文《golang 中的类型转换如何工作？》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新Golang相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！
问题内容
我的问题陈述是加载和保存带有数字的二进制文件，这些数字可以轻松存储在 uint32/float32 中。这将在磁盘上大约超过 2gb，并且所有内容也都需要在内存中。
我的程序需要大量数学运算，golang标准库函数/方法需要int/float64参数，我必须将我的数字转换为int/float64
一个简单的基准测试（https://play.golang.org/p/a52-wbo3z34）给出了以下输出：
$: go test -bench=. goos: linux goarch: amd64 pkg: gotrade BenchmarkCast-4 1000 1519964 ns/op BenchmarkNoCast-4 3000 373340 ns/op PASS ok gotrade 2.843s
这清楚地表明类型转换相当昂贵。
int 和 float64 的缺点：
- 它几乎需要双倍的内存
int 和 float64 的优点：
- 避免大量类型转换操作
请建议我一种处理这种情况的方法，我在这里遗漏了什么吗？
如果我们需要通过标准库进行外部计算，我们是否应该始终选择 int 和 float64 ？
解决方案
您的逻辑、基准和假设存在一些错误。
至于强制转换，您的结果显示您的 for 循环运行了 1000 次。由于循环 100 万次，这实际上进行了 10 亿次转换操作……还不错。
实际上，我稍微修改了你的代码：
const (
min = float64(math.smallestnonzerofloat32)
max = float64(math.maxfloat32)
)
func cast(in float64) (out float32, err error) {
// we need to guard here, as casting from float64 to float32 looses precision
// therefor, we might get out of scope.
if in < min {
return 0.00, fmt.errorf("%f is smaller than smallest float32 (%f)", in, min)
} else if in > max {
return 0.00, fmt.errorf("%f is bigger than biggest float32 (%f)", in, max)
}
return float32(in), nil
}
// multi64 uses a variadic in parameter, in order to be able
// to use the multiplication with arbitrary length.
func multi64(in ...float64) (result float32, err error) {
// necessary to set it to 1.00, since float64's null value is 0.00...
im := float64(1.00)
for _, v := range in {
im = im * v
}
// we only need to cast once.
// you do want to make the calculation with the original precision and only
// want to do the casting once. however, this should not be done here - but in the
// caller, as the caller knows on how to deal with special cases.
return cast(im)
}
// multi32 is a rather non-sensical wrapper, since the for loop
// could easily be done in the caller.
// it is only here for comparison purposes.
func multi32(in ...float32) (result float32) {
result = 1.00
for _, v := range in {
result = result * v
}
return result
}
// openfile is here for comparison to show that you can do
// a... fantastic metric ton of castings in comparison to io ops.
func openfile() error {
f, err := os.open("cast.go")
if err != nil {
return fmt.errorf("error opening file")
}
defer f.close()
br := bufio.newreader(f)
if _, _, err := br.readline(); err != nil {
return fmt.errorf("error reading line: %s", err)
}
return nil
}
使用以下测试代码
func init() {
rand.seed(time.now().utc().unixnano())
}
func benchmarkcast(b *testing.b) {
b.stoptimer()
v := rand.float64()
var err error
b.resettimer()
b.starttimer()
for i := 0; i < b.n; i++ {
if _, err = cast(v); err != nil {
b.fail()
}
}
}
func benchmarkmulti32(b *testing.b) {
b.stoptimer()
vals := make([]float32, 10)
for i := 0; i < 10; i++ {
vals[i] = rand.float32() * float32(i+1)
}
b.resettimer()
b.starttimer()
for i := 0; i < b.n; i++ {
multi32(vals...)
}
}
func benchmarkmulti64(b *testing.b) {
b.stoptimer()
vals := make([]float64, 10)
for i := 0; i < 10; i++ {
vals[i] = rand.float64() * float64(i+1)
}
var err error
b.resettimer()
b.starttimer()
for i := 0; i < b.n; i++ {
if _, err = multi64(vals...); err != nil {
b.log(err)
b.fail()
}
}
}
func benchmarkopenfile(b *testing.b) {
var err error
for i := 0; i < b.n; i++ {
if err = openfile(); err != nil {
b.log(err)
b.fail()
}
}
}
你会得到这样的东西
BenchmarkCast-4 1000000000 2.42 ns/op BenchmarkMulti32-4 300000000 5.04 ns/op BenchmarkMulti64-4 200000000 8.19 ns/op BenchmarkOpenFile-4 100000 19591 ns/op
因此，即使使用这种相对愚蠢且未经优化的代码，肇事者仍然是 openfile 基准测试。
现在，让我们正确看待这一点。 19,562ns 等于 0,019562 毫秒。一般人可以感知到的延迟约为 20 毫秒。因此，即使是 100,000（“十万”）文件打开、行读取和文件关闭也比人类感知的速度快 1000 倍。
与此相比，转换速度要快几个数量级 – 所以你可以随意转换，你的瓶颈将是 i/o。
编辑
这留下了一个问题，为什么您不首先将值导入为 float64？
理论要掌握，实操不能落！以上关于《golang 中的类型转换如何工作？》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注公众号吧！
