浮點數（Floating-Point）物件
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type PyFloatObject

   這個 "PyObject" 的子型別代表一個 Python 浮點數物件。

PyTypeObject PyFloat_Type
    * 為 穩定 ABI 的一部分.*

   這個 "PyTypeObject" 的實例代表 Python 浮點數型別。這與 Python 層中
   的 "float" 物件相同。

int PyFloat_Check(PyObject *p)

   如果其引數是 "PyFloatObject" 或 "PyFloatObject" 的子型別，則回傳
   true。這個函式不會失敗。

int PyFloat_CheckExact(PyObject *p)

   如果其引數是 "PyFloatObject"，但不是 "PyFloatObject" 的子型別，則回
   傳 true。這個函式不會失敗。

PyObject *PyFloat_FromString(PyObject *str)
    *回傳值：新的參照。** 為 穩定 ABI 的一部分.*

   建立一個基於字串值 *str* 的 "PyFloatObject" 物件，失敗時回傳 "NULL"
   。

PyObject *PyFloat_FromDouble(double v)
    *回傳值：新的參照。** 為 穩定 ABI 的一部分.*

   建立一個來自 *v* 的 "PyFloatObject" 物件，失敗時回傳 "NULL"。

double PyFloat_AsDouble(PyObject *pyfloat)
    * 為 穩定 ABI 的一部分.*

   回傳 *pyfloat* 內容的 C double 表示形式。如果 *pyfloat* 不是 Python
   浮點數物件，但具有 "__float__()" 方法，則會先呼叫此方法將 *pyfloat*
   轉換為浮點數。如果未定義 "__float__()"，則會用後備方法
   "__index__()"。此方法在失敗時回傳 "-1.0"，因此應該呼叫
   "PyErr_Occurred()" 來檢查錯誤。

   在 3.8 版的變更: 請使用 "__index__()"（如果可用）。

double PyFloat_AS_DOUBLE(PyObject *pyfloat)

   回傳 *pyfloat* 內容的 C double 表示形式，但不進行錯誤檢查。

PyObject *PyFloat_GetInfo(void)
    *回傳值：新的參照。** 為 穩定 ABI 的一部分.*

   回傳一個 structseq 實例，其中包含有關浮點數的精度、最小值和最大值的
   資訊。它是對標頭檔 "float.h" 的簡單封裝。

double PyFloat_GetMax()
    * 為 穩定 ABI 的一部分.*

   將可表示的最大有限浮點數 *DBL_MAX* 作為 C double 回傳。

double PyFloat_GetMin()
    * 為 穩定 ABI 的一部分.*

   將最小的正規化浮點數 *DBL_MIN* 作為 C double 回傳。

Py_INFINITY

   這個巨集會展開為一型別為 double 的常數運算式，表示正無窮大。

   It is equivalent to the "INFINITY" macro from the C11 standard
   "<math.h>" header.

   Soft deprecated since version 3.15.

Py_NAN

   這個巨集會展開為一型別為 double 的常數運算式，表示安靜型 NaN (qNaN)
   值。

   在大多數平台上，這相當於 C11 標準 "<math.h>" 標頭檔中的 "NAN" 巨集
   。

Py_HUGE_VAL

   與 "INFINITY" 等價。

   Soft deprecated since version 3.14.

Py_MATH_E

   "math.e" 常數的定義（對 double 型別而言是準確的）。

Py_MATH_El

   高精度（long double）定義的 "e" 常數。

   自從版本 3.15 後不推薦使用，將會自版本 3.20 中移除。.

Py_MATH_PI

   "math.pi" 常數的定義（對 double 型別而言是準確的）。

Py_MATH_PIl

   高精度（long double）定義的 "pi" 常數。

   自從版本 3.15 後不推薦使用，將會自版本 3.20 中移除。.

Py_MATH_TAU

   "math.tau" 常數的定義（對 double 型別而言是準確的）。

   在 3.6 版被加入.

Py_RETURN_NAN

   從函式回傳 "math.nan"。

   在大多數平台上，這相當於 "return PyFloat_FromDouble(NAN)"。

Py_RETURN_INF(sign)

   根據 *sign* 的正負號，從函式回傳 "math.inf" 或 "-math.inf"。

   在大多數平台上，這相當於以下內容：

      return PyFloat_FromDouble(copysign(INFINITY, sign));

Py_IS_FINITE(X)

   如果給定的浮點數 *X* 是有限的（即為正規數 (normal)、次正規數
   (subnormal) 或零，但不是無窮大或 NaN），則回傳 "1"。否則回傳 "0"。

   Soft deprecated since version 3.14: Use "isfinite" instead.

Py_IS_INFINITY(X)

   如果給定的浮點數 *X* 是正無窮大或負無窮大，則回傳 "1"。否則回傳 "0"
   。

   Soft deprecated since version 3.14: Use "isinf" instead.

Py_IS_NAN(X)

   如果給定的浮點數 *X* 是非數值 (NaN)，則回傳 "1"。否則回傳 "0"。

   Soft deprecated since version 3.14: Use "isnan" instead.


打包和解包函式
==============

The pack and unpack functions provide an efficient platform-
independent way to store floating-point values as byte strings. The
Pack routines produce a bytes string from a C double, and the Unpack
routines produce a C double from such a bytes string. The suffix (2, 4
or 8) specifies the number of bytes in the bytes string:

* The 2-byte format is the IEEE 754 binary16 half-precision format.

* The 4-byte format is the IEEE 754 binary32 single-precision format.

* The 8-byte format is the IEEE 754 binary64 double-precision format.

The NaN type may not be preserved on some platforms while unpacking
(signaling NaNs become quiet NaNs), for example on x86 systems in
32-bit mode.

It's assumed that the double type has the IEEE 754 binary64 double
precision format.  What happens if it's not true is partly accidental
(alas). On non-IEEE platforms with more precision, or larger dynamic
range, than IEEE 754 supports, not all values can be packed; on non-
IEEE platforms with less precision, or smaller dynamic range, not all
values can be unpacked.  The packing of special numbers like INFs and
NaNs (if such things exist on the platform) may not be handled
correctly, and attempting to unpack a bytes string containing an IEEE
INF or NaN may raise an exception.

在 3.11 版被加入.


打包函式
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The pack routines write 2, 4 or 8 bytes, starting at *p*. *le* is an
int argument, non-zero if you want the bytes string in little-endian
format (exponent last, at "p+1", "p+3", or "p+6" and "p+7"), zero if
you want big-endian format (exponent first, at *p*). Use the
"PY_LITTLE_ENDIAN" constant to select the native endian: it is equal
to "0" on big endian processor, or "1" on little endian processor.

回傳值：如果一切正常則為 "0"，如果發生錯誤則為 "-1"（並且會設定一個例
外，最有可能是 "OverflowError"）。

int PyFloat_Pack2(double x, char *p, int le)

   將 C double 打包為 IEEE 754 binary16 半精度格式。

int PyFloat_Pack4(double x, char *p, int le)

   將 C double 打包為 IEEE 754 binary32 單精度格式。

int PyFloat_Pack8(double x, char *p, int le)

   將 C double 打包為 IEEE 754 binary64 雙精度格式。

   **CPython 實作細節：** This function always succeeds in CPython.


解包函式
--------

The unpack routines read 2, 4 or 8 bytes, starting at *p*.  *le* is an
int argument, non-zero if the bytes string is in little-endian format
(exponent last, at "p+1", "p+3" or "p+6" and "p+7"), zero if big-
endian (exponent first, at *p*). Use the "PY_LITTLE_ENDIAN" constant
to select the native endian: it is equal to "0" on big endian
processor, or "1" on little endian processor.

回傳值：解包後的 double。發生錯誤時，這是 "-1.0" 且 "PyErr_Occurred()"
為 true（並且會設置一個例外，最有可能是 "OverflowError"）。

**CPython 實作細節：** These functions always succeed in CPython.

double PyFloat_Unpack2(const char *p, int le)

   將 IEEE 754 binary16 半精度格式解包為 C double。

double PyFloat_Unpack4(const char *p, int le)

   將 IEEE 754 binary32 單精度格式解包為 C double。

double PyFloat_Unpack8(const char *p, int le)

   將 IEEE 754 binary64 雙精度格式解包為 C double。
