Python dict字符串转json对象,小数精度丢失问题

文章介绍了在Python中使用JSON模块解析float数据时可能出现的精度丢失问题,如3.141592653589793被截断为3.141592653589793。为了解决这个问题,文章提出了使用`parse_float=decimal.Decimal`参数的方法,将浮点数转换为Decimal类型,从而保持原始精度,例如将10.00000转换为Decimal(10.00000)。

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一 前言

         JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,dict是Python的一种数据格式。本篇介绍一个float数据转换时精度丢失的案例。 

二 问题描述 

import json

test_str1 = '{"π": 3.1415926535897932384626433832795028841971}'
test_str2 = '{"value": 10.00000}'
print(json.loads(test_str1))
print(json.loads(test_str2))

# 输出:
# {'π': 3.141592653589793}
# {'value': 10.0}

        π、value均是float类型,且π保留小数点40位,value保留小数点5位,精度不能丢失。使用json模块将其转成python的dict对象,发现π变成3.141592653589793,value变成10.0,后面的小数位数均被截掉。

三 解决方法

        保持数据精度的一种简单方法,就是启用转换参数parse_float,并指定Decimal类型,python dict对象遍历时,判断是否为Decimal类的实例,如果是,则转换成字符串即可,如下所示:

import decimal
import json

test_str1 = '{"π": 3.1415926535897932384626433832795028841971}'
test_str2 = '{"value": 10.00000}'
print(json.loads(test_str1, parse_float=decimal.Decimal))
print(json.loads(test_str2, parse_float=decimal.Decimal))

# 输出:
# {'π': Decimal('3.1415926535897932384626433832795028841971')}
# {'value': Decimal('10.00000')}

### 如何在编程中比较两个字符串是否相等或计算差异 #### 判断字符串是否相等 在不同编程语言中,判断字符串是否相等的方式有所不同: - **Java**: 可以使用 `equals()` 方法来比较字符串的内容是否一致。如果需要区分大小写,则直接调用 `equals()`;如果不区分大小写,可使用 `equalsIgnoreCase()` 方法[^1]。需要注意的是,`==` 运算符仅适用于比较引用地址而非内容。 ```java String str1 = "hello"; String str2 = new String("hello"); boolean isEqualContent = str1.equals(str2); // true, 内容相同 boolean isSameReference = (str1 == str2); // false, 引用不同 ``` - **Python**: Python 提供了简单的语法来比较字符串内容。可以直接使用 `==` 来判断两字符串是否相等,或者使用 `casefold()` 或者 `lower()` 函数实现不区分大小写的比较。 ```python str1 = "Hello" str2 = "hello" isEqualContent = (str1.lower() == str2.lower()) # True, 不区分大小写 ``` #### 计算字符串的差异或相似度 对于更复杂的场景,比如计算两个字符串之间的差异程度或相似性,可以采用以下方法: - **编辑距离算法(Levenshtein Distance)**: 编辑距离是指将一个字符串换成另一个字符串所需的最少单字符操作次数(插入、删除或替换)。这种算法广泛应用于拼写检查和DNA序列分析等领域。 ```python import Levenshtein str1 = "kitten" str2 = "sitting" distance = Levenshtein.distance(str1, str2) # 结果为3 similarity_ratio = Levenshtein.ratio(str1, str2) # 返回0到1之间的小数表示相似度 ``` 上述代码片段展示了如何利用第三方库 `python-Levenshtein` 实现字符串间的编辑距离计算以及基于此的距离比率[^2]。 - **JSON 对象比较**: 如果涉及结构化数据如 JSON 的对比,在 Python 中除了逐层遍历外还可以借助专门工具如 DeepDiff 模块完成深层次且精确的对象间差异数量统计工作[^3]。 ```python from deepdiff import DeepDiff json_obj1 = {"key": "value", "nested_key": {"subkey": "subvalue"}} json_obj2 = {"key": "different_value", "nested_key": {"subkey": "same_subvalue"}} difference = DeepDiff(json_obj1, json_obj2).to_dict() print(difference) ``` 以上介绍了几种常见技术手段用来解决关于字符串匹配及其变化测量方面的问题解决方案。
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