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在 python3 中,我主要使用 float 或 np.float32/64,当涉及到将其存储到数据库中时,即使 SQL 类型是数字/小数,我们最终也会得到 0.400000000000021 或类似的东西而不是 0.4
如果从另一个应用程序访问此类数据,则可能会出现问题。
仅使用 decimal。python 中的 Decimal 不是我们的答案,因为我们大量使用 pandas,并且不支持 Decimal。
一个解决方案是在插入 SQL 之前将 float 转换为 Decimal(在我们的例子中是 SQL Server,但这是一个细节)。然后在 SELECT 之后从 Decimal 返回到 float。
您有另一种(更好的)方法来处理此类问题吗?
最佳答案
问题是你的 float 值不是 0.4,因为 float32
或 float64
(或 Python 原生 float
,通常与 float64
) 相同,即 0.4。最接近 0.4 的 float64
是 0.400000000000021,这正是您所得到的。
因为这是最接近 0.4 的 float
值,如果您要求 Python 将其转换为字符串(例如,print(f)
),它会友好一点,给你字符串 0.4
。
但是当你将它传递给数据库时……嗯,这实际上取决于你使用的是哪个数据库接口(interface)库。对于一些,它会调用 repr
,这会给你 '0.4'
(至少在 Python 3.x 中),所以你要求数据库存储 float 字符串 '0.4'
的值。但对于其他人,它将直接将浮点值作为 C double
传递,因此您要求数据库存储浮点值 0.400000000000021
。
那么,你应该怎么做呢?
Decimal
或 float80
或 decimal64 的格式
还是其他类型?然后,您几乎肯定想要设置一个 SQL 数据类型,如 DECIMAL(12, 6)
来匹配您的实际精度,并让数据库来处理它。 (毕竟0.4
四舍五入到小数点后六位和0.400000000000021
四舍五入到小数点后六位没有区别。)严重的是,如果要使用此数据库的其他代码只是将值读取为 float64
,或者将它们读取为字符串并将它们转换为 float64
(或 float32
),无论您做什么,它们都将以 0.400000000000021
结束,所以不要做任何事情。
此外,考虑一下:如果 0.4
和 0.400000000000021
之间的差异会对您的任何代码产生任何影响,那么您的代码已经通过使用 float64
,甚至在您访问数据库之前。
关于python - 如何在 SQL 数据库中存储 python float,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49522441/
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