使用avro模式时，Python double会丢失精度

。Avro是一种数据序列化系统，它定义了一种数据结构的语言无关的表示形式，并且可以通过网络进行远程过程调用。Avro支持多种编程语言，包括Python。

在Python中，double类型是一种浮点数类型，用于表示带有小数部分的数字。然而，由于浮点数的特性，它们在表示某些小数时可能会丢失精度。这是由于浮点数的内部表示方式，即二进制浮点数表示法，无法准确地表示某些小数。

当使用avro模式时，如果将一个Python double类型的值序列化为Avro格式，然后再反序列化回Python对象，可能会导致精度丢失。这是因为Avro使用JSON格式进行序列化，而JSON中没有专门的数据类型来表示双精度浮点数。因此，在将double类型的值序列化为Avro格式时，它可能会被转换为近似值，从而导致精度丢失。

为了避免这种情况，可以考虑使用其他数据类型来表示具有更高精度的数字，例如decimal类型。decimal类型是一种固定精度的十进制数类型，可以准确地表示小数。在Avro中，可以使用decimal类型来表示具有固定精度的数字，并且可以在Python中进行序列化和反序列化。

总结起来，当使用avro模式时，Python double类型可能会丢失精度。为了避免这种情况，可以考虑使用其他数据类型，如decimal类型，来表示具有更高精度的数字。