spark中decimal类型转化成decimal类型的底层实现方式

时间: 2023-11-04 21:30:36 浏览: 243

python中的decimal类型转换实例详解

decimal 模块实现了定点和浮点算术运算符，使用的是大多数人所熟悉的模型，而不是程序员熟悉的模型，即大多数计算机硬件实现的 IEEE 浮点数运算。这篇文章主要介绍了python里的decimal类型转换,需要的朋友可以参考下 ### Python中的Decimal类型转换详解 #### 一、引言在Python编程中，处理精确的数值计算时，传统的浮点数运算可能会导致精度问题。为了应对这类挑战，Python提供了`decimal`模块，它实现了定点和浮点算术运算符，采用的是大多数人熟悉的十进制模型，而非计算机硬件实现的IEEE浮点数运算模型。本文将详细介绍`decimal`模块中的类型转换功能，并通过实例演示如何使用这些功能。 #### 二、Decimal模块简介 `decimal`模块是Python标准库的一部分，自Python 2.4版本起可用。该模块提供了Decimal类，用于处理高精度的十进制数值计算。Decimal对象可以精确地表示任何数值，并且可以限制有效数字的数量，这对于财务和科学计算非常有用。 #### 三、Decimal类型的创建 ##### 1. 从整数创建 ```python import decimal d = decimal.Decimal(5) # 创建Decimal对象 print(d) # 输出: 5 ``` ##### 2. 从字符串创建使用字符串作为参数可以确保精度不丢失。 ```python d = decimal.Decimal('3.14') print(d) # 输出: 3.14 ``` ##### 3. 从浮点数创建浮点数到Decimal的转换可能引入精度误差。为了避免这种问题，建议先将浮点数转换成字符串再创建Decimal对象。 ```python f = 0.1 d = decimal.Decimal(str(f)) # 将浮点数转换为字符串后创建Decimal print(d) # 输出: 0.1000000000000000055511151231258 ``` 或者使用`from_float()`方法： ```python d = decimal.Decimal.from_float(f) print(d) # 输出: 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 ``` ##### 4. 从元组创建元组包含一个符号标志、一个表示数字的tuple和一个整数指数。 ```python t = (1, (1, 1), -2) d = decimal.Decimal(t) print(d) # 输出: -0.11 ``` #### 四、算术运算 Decimal对象支持多种算术运算，包括加减乘除等操作。 ```python a = decimal.Decimal('5.1') b = decimal.Decimal('3.14') # 基本运算 print(a + b) # 输出: 8.24 print(a - b) # 输出: 1.96 print(a * b) # 输出: 16.014 print(a / b) # 输出: 1.624203821656051 ``` Decimal对象还可以与整数进行运算，但与浮点数运算时需要进行类型转换： ```python c = 4 print(a + c) # 输出: 9.1 print(a * c) # 输出: 20.4 ``` 如果尝试将Decimal与浮点数直接相加，则会抛出TypeError异常： ```python d = 3.14 try: print(a + d) except TypeError as e: print(e) # 输出: unsupported operand type(s) for +: 'Decimal' and 'float' ``` #### 五、特殊值处理 Decimal支持表示一些特殊值，如正负无穷大、不是数字(NaN)和零。 ```python inf = decimal.Decimal('Infinity') neg_inf = decimal.Decimal('-Infinity') nan = decimal.Decimal('NaN') zero = decimal.Decimal('0') print(inf) # 输出: Infinity print(neg_inf) # 输出: -Infinity print(nan) # 输出: NaN print(zero) # 输出: 0 ``` 对于无穷大的处理，可以执行加法运算： ```python print(inf + 1) # 输出: Infinity print(neg_inf + 1) # 输出: -Infinity ``` 对于NaN值，所有比较运算都将返回False： ```python print(nan == nan) # 输出: False print(nan == inf) # 输出: False ``` #### 六、结论本文详细介绍了Python中`decimal`模块的类型转换功能及其使用方法。通过学习本文，你可以更好地理解如何在Python中处理高精度的数值计算任务，尤其是在金融计算和科学计算等领域中。掌握`decimal`模块的使用技巧将帮助你避免因浮点数运算带来的精度问题，提高程序的可靠性和准确性。

在Spark中，Decimal类型表示一个精确的十进制数，通常用于数值计算等场景。Decimal类型在Spark内部的底层实现方式取决于具体的数据存储和计算引擎，如下： 1. 在使用基于Hive存储的数据集时，Decimal类型被映射为Hive中的DECIMAL类型，其底层实现方式是Java BigDecimal类型，支持任意精度的十进制数值计算。 2. 在使用基于Parquet存储的数据集时，Decimal类型被映射为Parquet中的FixedLenByteArray类型，其底层实现方式是使用Java BigDecimal类型将十进制数值转化为字节数组进行存储。 3. 在使用基于ORC存储的数据集时，Decimal类型被映射为ORC中的DECIMAL类型，其底层实现方式是使用Java BigDecimal类型将十进制数值转化为字节数组进行存储。 4. 在使用基于JDBC存储的数据集时，Decimal类型被映射为JDBC中的DECIMAL类型，其底层实现方式取决于具体的数据库类型和JDBC驱动实现。在Spark中，Decimal类型的计算和转换都是基于Java BigDecimal类型进行的。当进行Decimal类型的运算时，Spark会将Decimal类型转换为Java BigDecimal类型进行计算，并将结果转换回Decimal类型。

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