github地址:https://github.com/shopspring/decimal
func TestFloat(t *testing.T) {
a := 1100.1
b := a * 100
fmt.Println(b) // should be: 110010 output: 110009.99999999999
}
上面的精度就发生了丢失,浮点数的位数虽然我们看到的是1100.1
,但对于浮点数的计算而言却是无限接近于1,但与1不等。
当我们需要对float
的数据进行计算的时候,我们可以使用第三方的decimal包来解决这个问题。
decimal的应用场景主要出现在对float浮点数进行加减乘除操作的时候,尤其是对于银行金融一块的业务,如果精度丢失,一笔交易上面的损失可以忽略不计,但当交易的规模达到几千万或者亿甚至几十亿的时候,这个时候的损失就会大的吓人了。
使用decimal第一步是引入这个包,decimal,在官方的描述中,这个包的功能描述如下:
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中任意精度定点的十进制数
注意:十进制库"只能"表示小数点后最多2^31位的数字。
小数点后2^31位数字,对于绝大多数的项目精度要求是足够的,简而言之,decimal可以解决我们绝大多数的浮点数精度计算场景。
对于上面精度丢失的case,当我们引入decimal包之后,我们可以得到正确的结果。
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
}
计算结果的精度没有丢失,计算结果正确。
使用decimal的时候,切记浮点数计算所有数据的初始化必须通过decimal进行,否则还是会导致精度的丢失,为什么这么说呢,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就是因为100没有使用decimal进行初始化导致最后计算的精度被扩大了。正确的处理方式如下:
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
}
使用IntPart
可以获取到浮点数计算结果的整数部分。
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())
}
使用IntPart
可以对计算后的数据进行小数点位数的补零填充。
func TestDecimalThree(t *testing.T){
a := 0.012
b := 100
x := decimal.NewFromFloat(a).Mul(decimal.NewFromInt(int64(b)))
// 小数点后的位数填充, 0.012*100=1.2, 填充3位,因为已经有一位了,填充两个0, 1.200
fmt.Println(x.StringFixed(3))
}
浮点数的比较decimal提供了一些比较有用的函数方法,这里列举了一部分。
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")
// 是否是负数
fmt.Println(a.IsNegative())
// 取绝对值
fmt.Println(a.Abs())
// 比较是否相等
fmt.Println(a.Equal(b))
// 比较小于
fmt.Println(a.LessThan(b))
// 比较小于等于
fmt.Println(a.LessThanOrEqual(b))
// 比较大于等于
fmt.Println(b.GreaterThanOrEqual(a))
// 是否是0
fmt.Println(c.IsZero())
}
decimal对于浮点数的计算提供了极大的便利性,让我们在使用浮点数进行大小计算的时候不用担心精度丢失的问题,尤其是对于金融行业,精度丢失造成资损就是很重大的生产事故了。
对decimal有一些基本的了解,当我们在工作中有场景需要使用到浮点数的计算的时候,可以直接使用decimal来帮助我们快速完善计算的逻辑。