1. 区域设置--locale模块的setlocale函数
区域设置是一个标识特定地理、文化和语言的系统参数。它影响如日期和时间格式、货币和数字格式以及其他地域相关的操作。
在 Python 中，使用 locale.setlocale() 函数可以设置区域设置来适应不同的地区和语言要求。
该函数的语法为：
category：设置的分类，可以是locale.LC_ALL（设置所有的分类），或者是其他分类，如locale.LC_COLLATE（用于字符串排序比较）、locale.LC_CTYPE（用于字符分类和转换）等。locale：所设置的地区和语言的标识符。标识符通常由语言代码和地区代码组成，用下划线分隔，例如'en_US.UTF-8'表示英文（美国）。
注意，locale.setlocale() 的行为会受到操作系统的支持程度的限制，因此在不同的操作系统上可能会有不同的表现。需要确保所设置的区域设置在操作系统中是有效的。
eg：locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US.UTF-8') 是 Python 中用来设置当前系统的区域设置（locale）的函数调用。它将本地化环境设置为使用英文（美国）并且字符编码为 UTF-8。
2. 货币
# 1. 表示货币：
# 使用 locale 模块来设置地区和货币格式，然后使用 locale.currency() 函数来格式化货币。
import locale
# 获取当前默认的区域设置
# default_locale = locale.getdefaultlocale() # 过时方法
default_locale = locale.getlocale()
print(default_locale) # ('Chinese (Simplified)_China', '936')
import sys
# 获取当前的编码
encoding = sys.getdefaultencoding()
print(encoding) # utf-8 获取当前的编码
# 设置地区和货币格式
# locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'Chinese.UTF-8') # 中文
# 设置区域为英文
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US.UTF-8')
# 格式化货币
amount = 1234.56
currency = locale.currency(amount)
print(currency) # 英文输出 "$1,234.56",中文是：¥1234.56
3. 日期
1 # 2. 日期：使用 datetime 模块中的datetime来处理日期和时间，并使用 strftime() 方法来格式化日期 2 from datetime import datetime 3 4 # 获取当前日期和时间 5 now = datetime.now() 6 7 # 格式化日期 8 formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d") 9 print(formatted_date) # 2023-07-01
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted_date) # 2023-07-01 09:18:44
4. 数字精度
4.1 round() 函数
内置函数，用于将浮点数四舍五入到指定的精度
1 value = 3.7 2 # 将数字四舍五入到整数 3 rounded_value = round(value) 4 print(rounded_value) # 输出: 4 5 6 7 value = 3.14159 8 # 数字保留2个小数位，四舍五入看小数的第3位 9 rounded_value = round(value, 2) 10 print(rounded_value) # 输出 3.14 11 value = 3.145 12 rounded_value = round(value, 2) 13 print(rounded_value) # 输出 3.15
4.2 math 模块
1 ''' 2 math 模块提供了三个常用的数学函数用于处理舍入操作：ceil()、floor() 和 trunc()。 3 4 ceil(x) 函数返回大于或等于 x 的最小整数。 5 floor(x) 函数返回小于或等于 x 的最大整数。 6 trunc(x) 函数返回 x 的整数部分，忽略小数部分 7 ''' 8 import math 9 ''' 10 ceil() 函数： 11 12 ceil(x) 函数返回大于或等于 x 的最小整数。如果 x 已经是整数，则返回 x 本身。 13 最佳实践：使用 ceil() 函数来向上取整，即获取大于或等于给定数值的最小整数。 14 ''' 15 value = 3.14159 16 rounded_value = math.ceil(value) 17 print(rounded_value) # 输出 4 18 19 ''' 20 floor() 函数： 21 22 floor(x) 函数返回小于或等于 x 的最大整数。如果 x 已经是整数，则返回 x 本身。 23 最佳实践：使用 floor() 函数来向下取整，即获取小于或等于给定数值的最大整数。 24 ''' 25 import math 26 27 x = 3.9 28 result = math.floor(x) 29 print(result) # 输出: 3 30 31 ''' 32 trunc() 函数： 33 34 trunc(x) 函数返回 x 的整数部分，忽略小数部分。如果 x 是正数，则返回不大于 x 的最大整数；如果 x 是负数，则返回不小于 x 的最小整数。 35 最佳实践：使用 trunc() 函数进行截断操作，即将数字的小数部分去掉，保留整数部分。 36 ''' 37 import math 38 39 x = 3.9 40 result = math.trunc(x) 41 print(result) # 输出: 3 42 43 x = -3.9 44 result = math.trunc(x) 45 print(result) # 输出: -3
4.3 decimal 模块
decimal 模块提供了更精确的十进制运算，用于处理浮点数精度问题。以下是使用 decimal 模块的最佳实践和示例：
1. 导入 decimal 模块并设置精度
2. 创建 Decimal 对象
3. 进行精确的十进制运算
4. 格式化 Decimal 对象为字符串
1 # 1. 导入 decimal 模块并设置精度： 2 from decimal import Decimal, getcontext 3 4 # 设置精度为2位小数 5 getcontext().prec = 2 6 7 # 2. 创建 Decimal 对象： 8 # 使用字符串创建 Decimal 对象 9 decimal_number = Decimal('3.14159') 10 11 # 使用浮点数创建 Decimal 对象 12 decimal_number = Decimal(3.14159) 13 14 # 3. 进行精确的十进制运算： 15 # 加法 16 result = Decimal('2.3') + Decimal('4.5') 17 print(result) # 输出: 6.8 18 19 # 减法 20 result = Decimal('5.6') - Decimal('2.1') 21 print(result) # 输出: 3.5 22 23 24 result = Decimal('2.5') * Decimal('1.5') 25 print(result) # 输出: 3.8 26 # 除法 27 result = Decimal('5.6') / Decimal('2.0') 28 print(result) # 输出: 2.8 29 30 # 幂运算 31 result = Decimal('2.0') ** Decimal('3.0') 32 print(result) # 输出: 8.0 33 34 # 4. 格式化 Decimal 对象为字符串： 35 decimal_number = Decimal('3.14159') 36 37 # 在字符串格式化中，保留两位小数 38 formatted_number = '{:.2f}'.format(decimal_number) 39 print(formatted_number) # 输出: 3.14
特别注意一下：getcontext().prec = 2
from decimal import Decimal, getcontext result = Decimal('2.5') * Decimal('1.5') print(result) # 输出: 3.75 # 设置精度 getcontext().prec = 2 result = Decimal('2.5') * Decimal('1.5') print(result) # 输出: 3.8
当使用 getcontext().prec 设置精度时，可能会遇到以下一些坑：
- 精度对于整数运算的影响：当使用整数进行计算时，精度设置可能会导致结果不符合预期。这是因为整数的运算结果不会被截断或舍入，而是被保留为整数。这可能导致结果不符合设置的精度要求。例如：
1 from decimal import Decimal, getcontext 2 3 getcontext().prec = 2 4 5 result = Decimal('5') / Decimal('3') 6 print(result) # 输出: 1
在这个示例中，即使设置精度为2，由于整数除法的结果是整数，所以结果被截断为 1 而不是 1.67。
- 精度对于浮点数运算的影响：当进行浮点数运算时，精度设置可能引入舍入误差。这是因为浮点数运算本身就存在精度问题，而
getcontext().prec设置的精度只能控制Decimal对象的小数位数，无法解决浮点数本身的精度问题。例如：
1 from decimal import Decimal, getcontext 2 3 getcontext().prec = 2 4 5 result = Decimal('0.1') + Decimal('0.1') + Decimal('0.1') 6 print(result) # 输出: 0.3 (可能不准确)
在这个示例中，尽管精度设置为2，但由于浮点数的精度问题，结果可能并非完全准确的 0.3。
quantize方法的使用注意事项：quantize方法用于四舍五入到指定的精度。然而，需要注意的是，该方法会创建一个新的Decimal对象，而不是原地修改原始的Decimal对象。例如：
1 from decimal import Decimal, getcontext 2 3 getcontext().prec = 2 4 5 value = Decimal('3.14159') 6 quantized_value = value.quantize(Decimal('0.01')) 7 print(value) # 输出: 3.14159 8 print(quantized_value) # 输出: 3.14
在这个示例中，使用 quantize 方法将 value 四舍五入到两位小数，并将结果存储在 quantized_value 中。原始的 value 对象保持不变。