프로그래밍 언어에는 수치정보를 처리하기 위한 다양한 종류의 데이터가 있습니다. 정수(int), 실수(float) 유형 및 Python은 분수 및 복소수와 같은 기타 유형을 지원합니다.
그런데 오늘은 10진수 유형에 대해 이야기하고 싶습니다. 부동소수점 또는 부동 소수점에는 예를 들어 금융과 관련된 애플리케이션과 같은 특정 유형의 애플리케이션에서 허용될 수 없는 몇 가지 정밀도 문제가 있습니다.
아주 간단한 사례를 살펴보겠습니다.
from decimal import Decimal 1.0 == 0.999999999999999999 # True Decimal("1.0") == Decimal("0.999999999999999999") # False
십진수 클래스를 확장하면 숫자에 USD 또는 COP와 같은 통화를 추가하는 py-money 모듈이 있어 원하는 만큼 높은 정밀도를 요구하는 애플리케이션을 허용합니다.
물론 컴퓨터에서 무한한 정밀도를 갖는 것은 불가능합니다. 그러나 소수 모듈러스는 필요에 따라 높은 정밀도로 설정할 수 있습니다.
print(getcontext().prec) # outpus 28 by default
저는 금융 애플리케이션을 작업할 때 십진수 모듈과 파이머니 라이브러리를 꽤 많이 사용했습니다. django 및 기타 프레임워크에서 올바르게 지원됩니다.
위 내용은 파이썬 십진 모듈의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

예, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) useeparateloopsforeachlisttoAppenditemStoAresultlist.2) USEANESTEDLOOPTOINTERATEREATERVUNTIPLELISTSFORAMORECOCISOPPOACH.3) ApplyDingConcatenation, likefilterningevennumbers

themostefficientmethodsforconcatenatinglistsinpythonare : 1) theextend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryefficiencywithlargedatasets.theextend () methodModifiestHeoriginAllist, MakingItMemory-effectrequiretcautionsucution

Pythonloopsincludeforandforandwhilleoops, withforloopsidealfor and with with with withlopsidealforcections and whileleloopsforcondition basedrepetition.bestpracticesinvolve : 1) 사용 listcomprehensionsforsimpletransformations, 2) forindex-valuepairs, 3) optingforrangeoverlistsformemor를 사용합니다

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability


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