1.python 标准库 decimal
2.java，让用户输入一个数，判断用户输入的是否为数字，为什么一下代码结果一直为false。
3.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
4.图文剖析 big.js 四则运算源码
5.求用割圆法求圆周率的C＋＋程序源代码?圆周率的位数由输入变量的值来确定。
python 标准库 decimal
Decimal用于存储精确的软件管理 源码小数，与float和real不同，它们保留的是近似值。
使用Decimal的原因在于，计算如货币等数值时，浮点数的精确度问题可能导致错误结果。二进制表示浮点数时，部分值不能精确表示，因此计算0.1+0.2可能不等于0.3。
要使用Decimal，确保输入为字符串，防止非精确数值导致误差。如使用str(0.1) + str(0.2)进行加法操作。
处理浮点数时，博客安装源码若需四舍五入，利用Decimal的round方法，可选择多种舍入模式，包括四舍六入五近偶。
对于精确到后两位的需求，使用Decimal的round方法即可轻松实现。
Decimal提供了丰富的功能，适用于金融计算、科学计算等领域，需要时可深入源码以获取更多用例和高级功能。
java，让用户输入一个数，判断用户输入的是否为数字，为什么一下代码结果一直为false。
1、这个原因需要查看Character.isDigit(a)的源码可以看到，源码中，是亿峰源码直接调用getType（codePoint）去和Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER;做比较，判断如果相同就是数字，
那么这个内置参数值是什么？
找一下定义
可以看到这个参数是9；
那么直接传数字进来的时候，数字的getType（）是多少？
写了一个测试代码，可以看到数字的type 是，就知道，直接传int数肯定是false，
你的代码，虽然写错，想必你的思路是把数字强制转换成char c = （char）a；
但是，强制转换之后是什么？
从测试代码可以看出，（char）a 还是.type没有改变，但是传递进来char c，数字5的type就是9，就会返回true。
因此，这个函数需要传递char 字符判断，而且还不能强制转换数字过去。
1、水货指标源码改成这样，获取一个字符，不要把数字转成
public static void main(String[] args) {
System.out.println("请输入一个数字：");
Scanner in = new Scanner(System.in);
int a = in.nextInt();
System.out.println("a type="+ Character.getType(a));
System.out.println("(char)a type="+ Character.getType((char)a));
System.out.println("Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER "+Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER);
System.out.println("请输入一个字符：");
char c =in.next().charAt(0);
System.out.println("c type ="+Character.getType(c));
System.out.println(Character.isDigit(a));
System.out.println(Character.isDigit(c));
}
如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
在处理数据时，我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中，如果涉及到使用datax进行数据迁移，且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型，那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。
在JAVA中，主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中，float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下，可以提供较高的运算效率，但当涉及到金融等场景需要精确计算时，必须使用BigDecimal。
Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、医护到家源码DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。
若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤：
1. **修改HDFS Reader**：在处理Hive ORC文件时，需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法，如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤，确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容，支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，因此可以实现不修改HDFS Reader代码，直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时，将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型，HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段，将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。
2. **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal，基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容，将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。
综上所述，通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件，实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持，确保数据迁移过程的准确性和完整性，从而满足复杂数据迁移场景的需求。
图文剖析 big.js 四则运算源码
big.js是一个小型且高效的JavaScript库，专门用于处理任意精度的十进制算术。
在常规项目中，算术运算可能会导致精度丢失，从而影响结果的准确性。big.js正是为了解决这一问题而设计的。与big.js类似的库还有bignumber.js和decimal.js，它们同样由MikeMcl创建。
作者在这里详细阐述了这三个库之间的区别。big.js是最小、最简单的任意精度计算库，它的方法数量和体积都是最小的。bignumber.js和decimal.js存储值的进制更高，因此在处理大量数字时，它们的速度会更快。对于金融类应用，bignumber.js可能更为合适，因为它能确保精度，除非涉及到除法操作。
本文将剖析big.js的解析函数和加减乘除运算的源码，以了解作者的设计思路。在四则运算中，除法运算最为复杂。
创建Big对象时，new操作符是可选的。构造函数中的关键代码如下，使用构造函数时可以不带new关键字。如果传入的参数已经是Big的实例对象，则复制其属性，否则使用parse函数创建属性。
parse函数为实例对象添加三个属性，这种表示与IEEE 双精度浮点数的存储方式类似。JavaScript的Number类型就是使用位二进制格式IEEE 值来表示的，其中位用于表示3个部分。
以下分析parse函数转化的详细过程，以Big('')、Big('0.')、Big('e2')为例。注意：Big('e2')中e2以字符串形式传入才能检测到e，Number形式的Big(e2)在执行parse前会被转化为Big()。
最后，Big('')、Big('-0.')、Big('e2')将转换为...
至此，parse函数逻辑结束。接下来分别剖析加减乘除运算。
加法运算的源码中，k用于保存进位的值。上面的过程可以用图例表示...
减法运算的源码与加法类似，这里不再赘述。减法的核心逻辑如下...
减法的过程可以用图例表示，其中xc表示被减数，yc表示减数...
乘法运算的源码中，主要逻辑如下...
描述的是我们以前在纸上进行乘法运算的过程。以*为例...
除法运算中，对于a/b，a是被除数，b是除数...
注意事项：big.js使用数组存储值，类似于高精度计算，但它是在数组中每个位置存储一个值，然后对每个位置进行运算。对于超级大的数字，big.js的算术运算可能不如bignumber.js快...
在使用big.js进行运算时，有时没有设置足够大的精度会导致结果不准确...
总结：本文剖析了big.js的解析函数和四则运算源码，用图文详细描述了运算过程，逐步还原了作者的设计思路。如有不正确之处或不同见解，欢迎各位提出。
求用割圆法求圆周率的C＋＋程序源代码?圆周率的位数由输入变量的值来确定。
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int Decimal_Digits = 0;//小数点位数；
const int Side_Length = 1;// 代表我们 设定 圆的半径为1
double TT = 0; //初始化TT；
int Side_Number =; // 这是 我通过观察 设定的 初始化为边时候 得到的结果 很精确了
const double PI = 3.;
double Degree = 0;
double S = 0;
cout<<"请输入小数点位数："<<endl;
cin>>Decimal_Digits;
for (int i = 0 ; i <= ; i ++ ,Side_Number++)
{
Degree = (.0/ Side_Number) / * PI;
S = 0.5 * Side_Length * Side_Length * sin(Degree) * Side_Number;
TT = S / (Side_Length * Side_Length );
cout.precision(Decimal_Digits);
cout<<"利用割圆法计算TT"<<endl;
cout<<"当多边形边数为"<<Side_Number<<"时"<<" "
"计算的TT值为："<<endl<<TT<<endl;
}
return 0 ;
}
说实话 如果不知道PI 的值 是 无法利用此方法计算的 这种方法只是来验证，
因为C ++ 中 sin cos 函数 所需要的变量 是 弧度 而不是度数；