decimal是為了解決Golang中浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算時(shí)精度丟失問(wèn)題而生的一個(gè)庫(kù)，使用decimal庫(kù)我們可以避免在go中使用浮點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)精度丟失的問(wèn)題。

github地址：https://github.com/shopspring/decimal

1. 精度丟失的case

func TestFloat(t *testing.T) {
    a := 1100.1
    b := a * 100
    fmt.Println(b) // should be: 110010 output: 110009.99999999999
}

上面的精度就發(fā)生了丟失，浮點(diǎn)數(shù)的位數(shù)雖然我們看到的是1100.1，但對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算而言卻是無(wú)限接近于1，但與1不等。

當(dāng)我們需要對(duì)float的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候，我們可以使用第三方的decimal包來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

2. decimal的應(yīng)用場(chǎng)景

decimal的應(yīng)用場(chǎng)景主要出現(xiàn)在對(duì)float浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行加減乘除操作的時(shí)候，尤其是對(duì)于銀行金融一塊的業(yè)務(wù)，如果精度丟失，一筆交易上面的損失可以忽略不計(jì)，但當(dāng)交易的規(guī)模達(dá)到幾千萬(wàn)或者億甚至幾十億的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候的損失就會(huì)大的嚇人了。

3. 使用decimal

使用decimal第一步是引入這個(gè)包，decimal，在官方的描述中，這個(gè)包的功能描述如下：

Arbitrary-precision fixed-point decimal numbers in go.

Note: Decimal library can “only” represent numbers with a maximum of 2^31 digits after the decimal point.

go中任意精度定點(diǎn)的十進(jìn)制數(shù)

注意：十進(jìn)制庫(kù)"只能"表示小數(shù)點(diǎn)后最多2^31位的數(shù)字。

小數(shù)點(diǎn)后2^31位數(shù)字，對(duì)于絕大多數(shù)的項(xiàng)目精度要求是足夠的，簡(jiǎn)而言之，decimal可以解決我們絕大多數(shù)的浮點(diǎn)數(shù)精度計(jì)算場(chǎng)景。

對(duì)于上面精度丟失的case，當(dāng)我們引入decimal包之后，我們可以得到正確的結(jié)果。

func TestDecimalOne(t *testing.T){
    a := 1100.1
    b := 100
    d := decimal.NewFromFloat(a)
    result := d.Mul(decimal.NewFromInt(int64(b)))
    fmt.Println(result) // should be: 110010, output: 110010
}

計(jì)算結(jié)果的精度沒(méi)有丟失，計(jì)算結(jié)果正確。

4. decimal其他實(shí)用的場(chǎng)景

使用decimal的時(shí)候，切記浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算所有數(shù)據(jù)的初始化必須通過(guò)decimal進(jìn)行，否則還是會(huì)導(dǎo)致精度的丟失，為什么這么說(shuō)呢，看看下面的例子你就明白了。

import (
?? ?"fmt"
?? ?"github.com/shopspring/decimal"
?? ?"testing"
)

func TestDecimal(t *testing.T) {
?? ?x := 0.28
?? ?// this will cause the multi result has error
?? ?// output should be 28, but actually 28.000000000000004(error)
?? ?errorMul := decimal.NewFromFloat(x * 100).String()
}

上面的case就是因?yàn)?00沒(méi)有使用decimal進(jìn)行初始化導(dǎo)致最后計(jì)算的精度被擴(kuò)大了。正確的處理方式如下：

import (
?? ?"fmt"
?? ?"github.com/shopspring/decimal"
?? ?"testing"
)

func TestDecimal(t *testing.T) {
?? ?x := 0.28
?? ?// the correct operate number multi is use the decimal Mul method.
?? ?correctMul := decimal.NewFromFloat(x).Mul(decimal.NewFromInt(100)).String()
? ? fmt.Println(correctMul) // output: 28
}

4.1 獲取結(jié)果的整數(shù)部分

使用IntPart可以獲取到浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算結(jié)果的整數(shù)部分。

func TestDecimalTwo(t *testing.T){
    a := 0.01234
    b := 100
    // 0.01234 * 100 = 1.234, int part=1, output=1
    fmt.Println(decimal.NewFromFloat(a).Mul(decimal.NewFromInt(int64(b))).IntPart())
}

4.2 小數(shù)點(diǎn)后填充

使用IntPart可以對(duì)計(jì)算后的數(shù)據(jù)進(jìn)行小數(shù)點(diǎn)位數(shù)的補(bǔ)零填充。

func TestDecimalThree(t *testing.T){
    a := 0.012
    b := 100
    x := decimal.NewFromFloat(a).Mul(decimal.NewFromInt(int64(b)))
    // 小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)填充, 0.012*100=1.2, 填充3位,因?yàn)橐呀?jīng)有一位了,填充兩個(gè)0, 1.200
    fmt.Println(x.StringFixed(3))
}

4.3 比較數(shù)字的大小

浮點(diǎn)數(shù)的比較decimal提供了一些比較有用的函數(shù)方法，這里列舉了一部分。

import (
?? ?"fmt"
?? ?"github.com/shopspring/decimal"
?? ?"testing"
)

func TestDecimalFour(t *testing.T) {
?? ?a := decimal.NewFromFloat(-1.11)
?? ?b := decimal.NewFromInt(3)
?? ?c, _ := decimal.NewFromString("2.023")
?? ?// 是否是負(fù)數(shù)
?? ?fmt.Println(a.IsNegative())
?? ?// 取絕對(duì)值
?? ?fmt.Println(a.Abs())
?? ?// 比較是否相等
?? ?fmt.Println(a.Equal(b))
?? ?// 比較小于
?? ?fmt.Println(a.LessThan(b))
?? ?// 比較小于等于
?? ?fmt.Println(a.LessThanOrEqual(b))
?? ?// 比較大于等于
?? ?fmt.Println(b.GreaterThanOrEqual(a))
?? ?// 是否是0
?? ?fmt.Println(c.IsZero())
}

5 小結(jié)

decimal對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算提供了極大的便利性，讓我們?cè)谑褂酶↑c(diǎn)數(shù)進(jìn)行大小計(jì)算的時(shí)候不用擔(dān)心精度丟失的問(wèn)題，尤其是對(duì)于金融行業(yè)，精度丟失造成資損就是很重大的生產(chǎn)事故了。

對(duì)decimal有一些基本的了解，當(dāng)我們?cè)诠ぷ髦杏袌?chǎng)景需要使用到浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算的時(shí)候，可以直接使用decimal來(lái)幫助我們快速完善計(jì)算的邏輯。

到此這篇關(guān)于go語(yǔ)言中decimal的用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)go語(yǔ)言decimal用法內(nèi)容請(qǐng)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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