洗礼灵魂，修炼python（14）--模块decimal， fractions，operator，collections以及精度介绍

decimal

1.作用：

用于浮点数计算。相比内置的二进制浮点数实现 float这个类型有助于金融应用和其它需要精确十进制表达的场合，控制精度，控制舍入以适应法律或者规定要求，确保十进制数位精度，或者用户希望计算结果与手算相符的场合。Decimal 重现了手工的数学运算，这就确保了二进制浮点数无法精确保有的数据精度。高精度使 Decimal 可以执行二进制浮点数无法进行的模运算和等值测试

2.函数：

其实decimal模块最常用的函数就是Decimal()和getcontext()，其他基本很少用，以后用到再细说

Decimal():

简单的查看特性：

运算：

这样太长对不对，所以需要调整精度，则使用函数getcontext():

里面的prec子方法则调整精度的，所以可以先设置好精度再计算：

注意getcontext()函数必须加括号实例化才行【什么是实例在类的章节会提到】

也可以对字符串浮点型进行操作：

说到精度，那不得不提到round()这个BIF

round()如果只有一个数作为参数，类似四舍五入。当出现.5的时候，round()取靠近的偶数，这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候，一般情况也是使用四舍五入的规则，但是碰到.5的这样情况，如果要取舍的位数前的小数是奇数，则直接舍弃，如果偶数则向上取舍。所以它不是简单意义上的四舍五入，而是ROUND_HALF_EVEN的策略

格式化也可以得到想要的精度：

python默认的是17位小数的精度，但是如果想得到更高精度的使用格式化则不行：

可以显示这么多，但是发现没，10除以3会等于一个3.00……，大家都知道等于3.333……对吧？所以不准确，所以在高精度时使用格式化不行

再看看前面提到的decimal模块的getcontext，prec就是默认的精度，显示为28位，也可以设置为50位甚至更高，都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候，可以有更高的自己可以控制的精度。

math模块的ceil()和floor()也有点这么个意思，自行体会

fractions

1.作用：

表达分数的模块

2.函数：

这个模块的方法很少，并且其实用得也挺少，基本就是拿来表示分数的Fraction而已

也可以对字符串浮点型进行操作：

operator

1.作用：

operator模块是python中内置的操作符函数接口，它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的，所以执行速度比python代码快

2.函数：

其实operator模块的方法基本和常用逻辑操作符和内置运算函数一样，但是你记住比直接使用操作符来运算速度更快就行了：

但是itemgetter函数要特别提一下：

operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号，例：

可见，此时的itemgetter函数的参数为索引

那么这个函数最常用的地方在哪？

结合sorted函数进行排序：

因为key可以接受一个函数（或者匿名函数），所以其实发现功效是一样的【匿名函数在自定义函数那一章详解】

collections

1.作用：

提供许多有用的集合类

2.函数：

老规矩，我只解析常用方法

namedtuple

因为tuple可以表示不可变集合，例如，一个点的二维坐标： p = (3, 7)。也可以用namedtuple来表示：

很强势对不对？

看看方法：

有没有发现，它其实就是用来表示这些的？

deque：使用列表存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢，因为列表是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。deque为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

其实和列表的一般方法没什么区别，就是速度快，deque除了实现list的append和pop，还有appendleft和popleft，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict：使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用它：

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict时传入，除了在Key不存在时返回默认值，（其实在之前也讲解了当访问参数不存在时，返回一个值的，自己去翻前面的文章，绝对讲过），defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的

orderedDict:使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用orderedDict：

注意，orderedDict的Key会按照插入的顺序排列

Counter:是一个简单的计数器：

从上面看Counter其实也是dict的一个子类