查看python3.4.1文檔，發(fā)現(xiàn)對于decimal模塊的講解非常多，由此可見其功能也很強(qiáng)大（下面算是把我認(rèn)為比較重要的半翻譯半學(xué)習(xí)吧~）。文檔關(guān)于decimal模塊的總解釋是Decimal fixed point and floating point arithmetic，我理解的是固定小數(shù)點和浮點運(yùn)算。頭加上from decimal import * 即可調(diào)用decimal模塊中的內(nèi)容。

1. Decimal類型的優(yōu)點

Decimal類型是在浮點類型的基礎(chǔ)上設(shè)計的，但是它在幾個地方上要優(yōu)于floating point：

1）Decimal類型可以非常精確地在計算機(jī)中存儲，而學(xué)過c++的都知道，浮點型在計算機(jī)中是無法精確存儲的，比如1.1和2.2在計算機(jī)中存儲后，運(yùn)算（1.1+2.2）表達(dá)式的值結(jié)果會是3.3000000000000003；Decimal類型則不會出現(xiàn)這種情況。同樣，由于無法精確存儲，浮點型也就無法精確計算（相對于Decimal類型），可以再測試（0.1+0.1+0.1-0.3）兩種類型的計算結(jié)果。

2）Decimal類型會自動保留小數(shù)點后面不需要的0，以與輸入的精度相匹配，比如下面小程序中的例子：浮點型的1.20+1.30結(jié)果是2.5；而Decimal類型結(jié)果是2.50，這樣貌似比較人性化。

3）Decimal類型可以根據(jù)需要自己設(shè)置小數(shù)點后精度。通過getcontext().prec = x （x為你想要的精度來設(shè)置，getcontext()函數(shù)下面再詳細(xì)介紹）。

4）Decimal類型有很強(qiáng)的管理功能，它能夠根據(jù)需要設(shè)置，來控制輸出的格式，得到或者忽略某類錯誤（如除0，可以設(shè)置忽略它，而得到一個Infinity的Decimal值）。

#difference between float and decimal
print(1.1+2.2)                    #3.3000000000000003
print (Decimal('1.1')+Decimal('2.2'))  #3.3
  
print (0.1+0.1+0.1-0.3)    #5.551115123125783e-17
print (Decimal('0.1')+Decimal('0.1')+Decimal('0.1')-Decimal('0.3')) # 0.0
 
print (1.20+1.30)                         #2.5
print (Decimal('1.20')+Decimal('1.30'))   #2.50

需要注意的是，Decimal()的構(gòu)造中如果是小數(shù)或字符的話，需要加上單引號；如果為整數(shù)，則不需要。

2. decimal模塊的構(gòu)成

文檔說，decimal模塊主要由三部分構(gòu)成：the decimal number ，the context of arithmetic ，signals 。

1）decimal number是不可改變的常量，它也不會截取小數(shù)點后多余的0；除了正常的數(shù)外， 它還包括'Infinity'，'-Infinity'，'NaN'等數(shù)。

2）the context of arithmetic是當(dāng)前計算環(huán)境的一些參數(shù)，包括精度位數(shù)prec，舍棄位數(shù)規(guī)則rounding，指數(shù)的最大值最小值Emin、Emax，科學(xué)計數(shù)法e的大小寫Capitals，指數(shù)是否超出范圍clamped，運(yùn)算結(jié)果的標(biāo)志flags，哪些操作要觸發(fā)traps等。

3）signals是在運(yùn)算過程中產(chǎn)生的一些狀態(tài)，這些狀態(tài)可以根據(jù)需要用來提示、忽略、報錯等。
signals和flags、traps是對應(yīng)的，假設(shè)運(yùn)算過程中產(chǎn)生了除0這樣一個狀態(tài)，那么flags中就會產(chǎn)生一個DivisionByZero為1這樣的信息，接著如果在traps中包含這個操作，那么python就會報個異常出來。這樣一個處理機(jī)制，可以人為的設(shè)置自己需要的信息或異常提示，而把另外一些忽略。

3. context

可以用getcontext()函數(shù)得到當(dāng)前運(yùn)算環(huán)境的參數(shù)，直接打印 print (get context())，以我的為例子

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999999, Emax=999999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, Overflow, DivisionByZero])
其中，prec精度為28，是默認(rèn)值，可以通過getcontext().prec = 10這樣來設(shè)置自己想要的精度；rounding的規(guī)則是ROUND_HALF_EVEN （具體下面介紹），此外還有其他一些規(guī)則，感興趣的可以查閱文檔或自己測試；traps數(shù)組表明當(dāng)前如果出現(xiàn)這三種狀態(tài)會報異常。當(dāng)然，其中的參數(shù)都可以自己修改。

值得一提的是，精度值的修改只在運(yùn)算中才會體現(xiàn)出來，比如精度是5，輸入Decimal(’1.222222222‘)，輸出仍然是這個數(shù)；但是Decimal('1.222222222') + Decimal('1.11111111') 的結(jié)果精度就為6了。

除了可以通過getcontext().prec這樣來修改context的參數(shù)，還可以使用setcontext()來一次性設(shè)置context。如下：

mycontext = Context(prec=18, rounding=ROUND_HALF_DOWN)
setcontext(mycontext)

這里再學(xué)習(xí)一個比較有用的函數(shù)quantize()，當(dāng)我們希望在運(yùn)算過程中保持較高的精度，而在結(jié)果中以某種方式保留幾位小數(shù)時可以用這個函數(shù)，下面是官網(wǎng)文檔的示例：

Decimal('7.325').quantize(Decimal('.01'), rounding=ROUND_DOWN)
Decimal('7.32')  #result
Decimal('7.325').quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP)
Decimal('8')     #result

4. Signals

decimal模塊中提供了10種signals，下面簡單介紹一下：

1）Clamped：越界，指數(shù)超出Emin或Emax范圍；如果發(fā)生，則會在小數(shù)部分添加0來表示；

2）DecimalException；

3）DivisionByZero：在除法運(yùn)算中出現(xiàn)，除數(shù)為0；如果不捕捉該錯誤，則返回Infinity或-Infinity；

4）Inexact：不精確，使用round函數(shù)舍棄的小數(shù)部分中包含除0以外的數(shù)字；

5）InvalidOperation：無效計算或計算無意義，比如兩個無窮大相減等；如果不捕捉該錯誤，則返回NaN（Not a Number）；

6）Overflow：在round后指數(shù)超出Emax范圍，如果不捕捉，則根據(jù)round規(guī)則來判斷返回什么值；

7）Rounded：如果round操作舍棄了小數(shù)，不管是不是0，都發(fā)生；如果不捕捉，則返回 值未改變；

8）Subnormal：指數(shù)值過??；如果不捕捉，則返回  值不變； 

9）Underflow：指數(shù)值太小，且round操作向0逼近；

10）FloatOperation：如果不捕捉，則混合float型和Decimal型的操作可以執(zhí)行；如果捕捉，則只有相等判斷和顯式轉(zhuǎn)換可以執(zhí)行，其余的都報錯。

5. Round類型

Decimal中大致有以下幾種類型，做簡單介紹一下，如有錯誤，希望指正：

1）ROUND_UP：舍棄小數(shù)部分非0時，在前面增加數(shù)字，如 5.21 -> 5.3；

2）ROUND_DOWN：舍棄小數(shù)部分，從不在前面數(shù)字做增加操作，如5.21->5.2；

3）ROUND_CEILING：如果Decimal為正，則做ROUND_UP操作；如果Decimal為負(fù)，則做ROUND_DOWN操作；

4）ROUND_FLOOR：如果Decimal為負(fù)，則做ROUND_UP操作；如果Decimal為正，則做ROUND_DOWN操作；

5）ROUND_HALF_DOWN：如果舍棄部分>.5，則做ROUND_UP操作；否則，做ROUND_DOWN操作；

6）ROUND_HALF_UP：如果舍棄部分>=.5，則做ROUND_UP操作；否則，做ROUND_DOWN操作；

7）ROUND_HALF_EVEN：如果舍棄部分左邊的數(shù)字是奇數(shù)，則做ROUND_HALF_UP操作；若為偶數(shù)，則做ROUND_HALF_DOWN操作；

#test Round rules
 
#ROUND_UP & ROUND_DOWN
print (Decimal('8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_UP))  #8.54
print (Decimal('-8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_UP)) #-8.54
print (Decimal('8.530').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_UP))  #8.53
 
print (Decimal('8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_DOWN))  #8.53
print (Decimal('-8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_DOWN)) #8.53
 
#ROUND_CEILING & ROUND_FLOOR
print (Decimal('8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_CEILING)) #8.54
print (Decimal('-8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_CEILING))#-8.53
 
print (Decimal('8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_FLOOR)) #8.53
print (Decimal('-8.532').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_FLOOR)) #-8.54
 
#ROUND_HALF_
print (Decimal('8.535').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #8.54
print (Decimal('8.534').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)) #8.53
 
print (Decimal('8.535').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_DOWN)) #8.53
print (Decimal('8.534').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_DOWN)) #8.53
print (Decimal('8.536').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_DOWN)) #8.54
 
print (Decimal('8.535').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_EVEN)) #8.54
print (Decimal('8.545').quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_EVEN)) #8.54

decimal模塊先簡單了解到這里，還有許多函數(shù)，后面如果用到，再查閱文檔。

到此這篇關(guān)于python中decimal模塊的用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python decimal模塊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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