Programmiersprachen verfügen über verschiedene Datentypen zur Verarbeitung numerischer Informationen. Die Typen Integer (int), Real (float) und Python unterstützen andere wie Brüche und Komplexe.
Heute möchte ich jedoch über den Dezimaltyp sprechen. Der Gleitkomma- oder Gleitkommawert weist mehrere Präzisionsprobleme auf, die bei bestimmten Arten von Anwendungen, wie zum Beispiel solchen, die mit Finanzen zu tun haben, nicht toleriert werden können.
Sehen wir uns einen ganz einfachen Fall an:
from decimal import Decimal 1.0 == 0.999999999999999999 # True Decimal("1.0") == Decimal("0.999999999999999999") # False
Als Erweiterung der Dezimalklasse gibt es das Py-Money-Modul, das den Zahlen eine Währung wie USD oder COP hinzufügt und so Anwendungen ermöglicht, die eine möglichst hohe Präzision erfordern.
Natürlich ist eine unendliche Präzision auf einem Computer nicht möglich. Der Dezimalmodul kann jedoch auf die gewünschte Präzision eingestellt werden:
print(getcontext().prec) # outpus 28 by default
Ich habe das Dezimalmodul und auch die Py-Money-Bibliothek ziemlich oft verwendet, als ich an einer Finanzanwendung arbeitete. Es wird von Django und anderen Frameworks korrekt unterstützt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas Python-Dezimalmodul. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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