前言1、 decimal2、 decimal 模块提供有界精度：用于存储数字的位数是固定的，可以通过 decimal.getcontext().prec=x3、 decimal4、 decimal 的构建：可以通过整数、字符串或者元组构建 decimal.Decimal5、 decimal6、 de
原创
2022-10-08 11:54:00
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1. decimal---定点数和浮点数的数学运算 作用: 使用定点数和浮点数的小数运算
1. Decimal 备注:浮点数的问题 >>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
False
>>> 0.1 + 0.2
0.3000000000000000
1. decimal.Decimal(value=‘0’, context=None)value 可以是整数，字符串，元组，float ，或另一个 Decimal 对象。 如果没有给出 value，则返回 Decimal('0')。
如果 value 是一个字符串，它应该在前导和尾随空格字符以及下划线被删除之后符合十进制如果 value 是一个 tuple ，它应该有三个
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2023-09-25 06:50:58
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# Python中decimal的判断
## 简介
在Python中，使用decimal模块可以进行高精度的计算。然而，对于刚入行的开发者来说，可能不清楚如何判断一个数是否为decimal类型。本文将介绍如何使用Python中的decimal模块进行判断，并提供详细的步骤和代码示例。
## 总览
下面是整个流程的总览，通过表格展示了每个步骤和所需的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
原创
2023-10-23 18:43:53
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举例：# 使用 Decimal 类型进行计算
from decimal import Decimal
total_float = 0.1 + 0.2
total_decimal = Decimal('0.1') + Decimal('0.2')
print("[0.1 + 0.2] 使用 float 类型进行计算：", total_float) # 输出可能是 0.3000000000
在Django中遇到商品金额时只知道使用decimalfiled，但是并不是特别了解底层的python decimal模块，偶然看书学习到这块，做个记录跟博友们一起分享。decimal 模块是python内置模块， 不需要安装，直接导入即可import decimal简单使用d = decimal.Decimal('3.1415926')在python3环境中，这里最好传入一个字符串，如果传入了一
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2023-06-27 00:51:01
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decimal 模块，提供了对小数精确的计算，内置的 float 类型是以二进制的浮点数保存的，是不准确的，小数点后会有很多奇怪的数字，虽然在一般情况下计算是没问题的，因为近似相等，小数点后十几位才会出现问题。但是 decimal 模块解决了这个问题，它可以提供精确的教科书般的结果。此外，模块还提供了几个特殊数：NaN，sNaN，-Infinity，Infinity，这些结果会在异常发生但不抛出时
decimal1.作用：用于浮点数计算。相比内置的二进制浮点数实现 float这个类型有助于 金融应用和其它需要精确十进制表达的场合，控制精度，控制舍入以适应法律或者规定要求，确保十进制数位精度，或者用户希望计算结果与手算相符的场合。Decimal 重现了手工的数学运算，这就确保了二进制浮点数无法精确保有的数据精度。 高精度使 Decimal 可以执行二进制浮点数无法进行的模运算和等值测试2.函数
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2023-10-26 19:14:32
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Python 数字处理函数（二） 文章目录Python 数字处理函数（二）二、使用decimal模块实现精确运算三、处理二进制、八进制和十六进制数据 本篇在Python 数字处理函数（一）的基础上，继续讲解 Python数字处理函数的知识。二、使用decimal模块实现精确运算 在 Python程序中，模块decimal的功能是实现定点数和浮点数的数学运算。decimal实例可以准确地表示
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2023-08-16 04:28:05
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美图欣赏2022/07/14
os模块是Python标准库Python标准库Python标准库中整理文件和目录最为常用的模块，该模块提供了非常丰富的方法处理文件和目录导入os标准库import osos模块属于内置模块，不需要安装，直接导入即可使用。导入os模块后，就可以使用该模块提供的属性和方法1.os模块1.1返回当前工作目录os.getcwd()getcwd()方
条件判断和逻辑表达式（1）逻辑类型bool（2）比较运算符（3）逻辑运算符（4）优先级和结合性逻辑类型bool运算符求值一个关系表达式，应该得到一个运算结果。python中用两个特殊的逻辑对象表示比较的结果，分别是 True 和 False ，他们是bool型中仅有的两个对象。关系成立就会得到 True，表示结果为“真”。关系不成立时将会得到 False，表示结论为“假”。比较运算符==!=<
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2023-08-01 20:02:58
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在本教程中，我们将向您介绍MySQL DECIMAL数据类型以及如何在数据库表中有效地使用它。MySQL DECIMAL数据类型简介MySQL DECIMAL数据类型用于在数据库中存储精确的数值。我们经常将DECIMAL数据类型用于保留准确精确度的列，例如会计系统中的货币数据。要定义数据类型为DECIMAL的列，请使用以下语法：column_name DECIMAL(P,D);在上面的语法中：P是
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2023-08-31 06:35:25
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一、问题背景 之前在做Datax数据同步时，发现源端binary、decimal等类型的数据无法写入hive字段。看了一下官网文档，DataX HdfsWriter 插件文档，是1-2年前的，当初看过部分源码其实底层hadoop是支持这些类型写入的，后来随着工作变动也忘了记录下来，借着近期datax又有人问起，勾起了回忆，索性改一下源码记录一下。很重要的一点：我们其实要知道，datax只不过是
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
# Python中decimal函数用法
## 介绍
在Python中，我们经常会遇到浮点数计算的精度问题。为了解决这个问题，Python提供了decimal模块，它可以提供更高精度的浮点数计算。本文将向你介绍如何使用decimal函数来解决浮点数计算的精度问题。
## 目录
1. 理解decimal函数
2. 安装decimal模块
3. 导入decimal模块
4. 创建Decimal对象
原创
2023-09-29 04:26:42
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decimal.Decimal类型是Python中满足高精度计算的一种数据类型，使用进需要导入decimal包定义Decimal数据类型：1 无法使用赋字面值的方式定义2 定义方式如下：>>> import decimal
>>> x = decimal.Decimal(87345)
>>> x
Decimal('87345')
>
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2023-06-12 16:57:03
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文章目录Python(五)——运算符的使用1、算术运算符2、赋值运算符3、比较运算符4、逻辑运算符5、位运算符6、运算符优先级和结合性 Python(五)——运算符的使用1、算术运算符Python 中常用运算符：运算符说明实例结果+加22.4 + 1537.4-减4.56 - 0.564*乘5 * 315/除法（和数学中的规则一样）8 / 24//整除（只保留商的整数部分）7 // 23%取模，
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2023-09-19 07:14:21
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先备注下hive2合hive3计算逻辑不一样 且hive2存在bug 详情见上篇文章。decimal计算中我们主要是用+-*/那么这几个计算到底是什么样呢？比如 decimla(38,18)*decimla(38,18) =我们期望的是什么呢？ decimla(38,18) 还是decimla(38,36)那万一数值是1234567890123456789.1*1234567890123
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2023-08-31 21:54:34
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1.数据类型在创建表的时候我们在新建列的时候会需要指定数据类型，一般在数据文件中我们可以将所有的数据都指定为string即字符串类型，然后再用函数转换为其他的数据类型，比如日期、数值等。CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
``[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constr
MySQLDECIMAL数据类型用于在数据库中存储精确的数值。我们经常将DECIMAL数据类型用于保留准确精确度的列，例如会计系统中的货币数据。要定义数据类型为DECIMAL的列，请使用以下语法：column_name DECIMAL(P,D);在上面的语法中：P是表示有效数字数的精度。P范围为1〜65。D是表示小数点后的位数。D的范围是0~30。MySQL要求D小于或等于(<=)P。DEC
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2023-08-22 08:38:04
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