Python 中 decimal 模块的用法教程

简介: Python 中 decimal 模块的用法教程

在我们开发工作中浮点类型的使用还是比较普遍的,对于一些涉及资金金额的计算更是不能有丝毫误差,Python 的 decimal 模块为浮点型精确计算提供了支持。

1.简介

decimal 模块设计以十进制数、算术上下文和信号这三个概念为中心。十进制数是不可变的,它有一个符号,系数数字和一个指数,为了保持重要性,系数数字不会截断尾随零,十进制数也有特殊值,

如:Infinity、-Infinity 和 NaN;算术上下文是指定精度、舍入规则、指数限制、指示操作结果的标志以及确定符号是否被视为异常的陷阱启用器的环境;信号是在计算过程中出现的异常条件组。对于 decimal 模块的设计原则,我们只需简单了解即可。

2.快速上手

Decimal

我们看一下 Decimal 实例的基本使用。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1.1) + Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) - Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) * Decimal(3.3))
print(Decimal(1.1) / Decimal(3.3))

#输出结果
'''
4.399999999999999911182158030
-2.199999999999999733546474090
3.630000000000000097699626167
0.3333333333333333781908292778
'''

使用 getcontext().prec 设定有效数字。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1.1) / Decimal(3.3))
getcontext().prec = 2
print(Decimal(1.1) / Decimal(3.3))

#输出结果
'''
0.3333333333333333781908292778
0.33
'''

设置小数位数。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1.1) / Decimal(3.3))
print((Decimal(1.1) / Decimal(3.3)).quantize(Decimal('0.00')))


#输出结果
'''
0.3333333333333333781908292778
0.33
'''

转成字符串。示例如下:

from decimal import *

str(Decimal('1.23465689').quantize(Decimal('0.00')))

adjusted()

在移出系数最右边的数字之后返回调整后的指数,直到只剩下前导数字,该函数用于确定最高有效位相对于小数点的位置。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal('321e+5').adjusted())

compare(other, context=None)

比较两个 Decimal 实例的值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(3.3).compare(Decimal(1.1)))

copy_abs()

返回参数的绝对值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal('-3.3').copy_abs())

is_normal(context=None)

如果参数是一个有限正规数,返回 True,如果参数是 0、次正规数、无穷大或是 NaN,返回 False。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1).is_normal())

is_zero()

如果参数是 0,则返回 True,否则返回 False。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(0).is_zero())

ln(context=None)

返回操作数的自然对数(以 e 为底)。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1).ln())

log10(context=None)

返回操作数的自然对数(以 10 为底)。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(10).log10())

max(other, context=None)

比较两个数值大小,并返回大的值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1.1).max(Decimal(2.2)))

max_mag(other, context=None)

比较两个数绝对值大小,并返回绝对值大的值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(-3.3).max_mag(Decimal(1.1)))

min(other, context=None)

比较两个数值大小,并返回小的值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(1.1).min(Decimal(2.2)))

min_mag(other, context=None)

比较两个数绝对值大小,并返回绝对值小的值。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(-3.3).min_mag(Decimal(1.1)))

is_signed()

如果参数带有负号,则返回为 True,否则返回 False。示例如下:

from decimal import *

print(Decimal(-3).is_signed())

总结

本节给大家介绍了 decimal 模块的一些概念和基本使用,对 Python 工程师使用 decimal 模块提供了支撑。

相关文章
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
665 7
|
5月前
|
监控 安全 程序员
Python日志模块配置:从print到logging的优雅升级指南
从 `print` 到 `logging` 是 Python 开发的必经之路。`print` 调试简单却难维护,日志混乱、无法分级、缺乏上下文;而 `logging` 支持级别控制、多输出、结构化记录,助力项目可维护性升级。本文详解痛点、优势、迁移方案与最佳实践,助你构建专业日志系统,让程序“有记忆”。
433 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
python torch基础用法
本教程系统讲解PyTorch基础,涵盖张量操作、自动求导、神经网络构建、训练流程、GPU加速及模型保存等核心内容,结合代码实例帮助初学者快速掌握深度学习开发基础,是入门PyTorch的实用指南。
714 6
|
5月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
523 4
|
6月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
917 19
|
5月前
|
索引 Python
Python 列表切片赋值教程:掌握 “移花接木” 式列表修改技巧
本文通过生动的“嫁接”比喻,讲解Python列表切片赋值操作。切片可修改原列表内容,实现头部、尾部或中间元素替换,支持不等长赋值,灵活实现列表结构更新。
242 1
|
5月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
511 0
|
5月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
605 0
|
6月前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
212 4
|
6月前
|
存储 数据库 开发者
Python SQLite模块:轻量级数据库的实战指南
本文深入讲解Python内置sqlite3模块的实战应用,涵盖数据库连接、CRUD操作、事务管理、性能优化及高级特性,结合完整案例,助你快速掌握SQLite在小型项目中的高效使用,是Python开发者必备的轻量级数据库指南。
530 0

推荐镜像

更多