20多個python實用小例子(23)--如何對數值進行精確的小數計算

2022-01-07 浩浩學編程
場景

我們有些場景下需要處理金融的相關數據，比如：金額、對帳數據、各行業的金融報表等等，如果使用float類型的時候，小數位數多了之後，就容易產生細小的誤差。

比如下面的例子：

Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>> a=3.8>>> b = 8.3>>> a+b12.100000000000001>>> a+b==12.1False>>>
從上面看，我們日常計算的時候，3.8+8.3就是等於12.1，但是由於帶小數點的數，python默認自動會轉換為float類型，而float類型會最長表示17位的小數，所以，導致計算後跟12.1並不相等，這樣，就容易在代碼裡產生錯誤。
這種問題對應我們一般的計算其實是夠用了，並沒有什麼問題，而且也可以用我們上一次的內容來處理這個小數。
20多個python實用小例子（22）--如何對數值進行取整
>>> round(a+b,1)==12.1True>>>
那我們要怎麼處理類似金融需要的位數呢？解決方案
這個方案裡，就是使用decimal模塊，這個模塊專為金融類數據服務，它可以控制精度，但是就是性能會差一點。
我們來看看如何進行操作？
>>> a = Decimal('3.8')>>> b = Decimal('8.3')>>> a+b == Decimal('12.1')True>>> 
同時該模塊提供localcontext來控制保留的小數位數，比如：
>>> from decimal import localcontext>>> with localcontext() as lct:  lct.prec=3  print(a/b)0.458>>> with localcontext() as lct:  lct.prec=50  print(a/b)0.45783132530120481927710843373493975903614457831325>>>
還是那句話，有需要高精度的時候才用這個庫，正常情況下，float就夠用了。
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