>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004

from decimal import Decimal

# 从字符串创建（推荐）
a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')

# 从整数创建
c = Decimal(10)

# 从浮点数创建（不推荐，会引入浮点误差）
d = Decimal(0.1)  # 注意：这会将浮点误差带入Decimal

x = Decimal('10.5')
y = Decimal('3.2')

print("加法:", x + y)      # 13.7
print("减法:", x - y)      # 7.3
print("乘法:", x * y)      # 33.6
print("除法:", x / y)      # 3.28125
print("整除:", x // y)     # 3
print("取余:", x % y)      # 1.0
print("幂运算:", x ** 2)   # 110.25

from decimal import getcontext

# 设置全局精度为6位小数
getcontext().prec = 6

a = Decimal('1') / Decimal('7')
print(a)  # 0.142857

from decimal import localcontext

# 默认精度
a = Decimal('1') / Decimal('7')
print("默认:", a)  # 0.142857142857142857...

# 临时精度设置
with localcontext() as ctx:
    ctx.prec = 3
    b = Decimal('1') / Decimal('7')
    print("临时精度:", b)  # 0.143

# 退出with块后恢复原精度
c = Decimal('1') / Decimal('7')
print("恢复后:", c)  # 0.142857142857142857...

何时使用Decimal？

• 处理货币和金融计算时
• 需要精确十进制表示时
• 法律或财务要求精确计算时
• 需要控制舍入行为时
• 处理用户输入的十进制数时

from decimal import Decimal, getcontext

# 设置金融计算精度（4位小数）
getcontext().prec = 28  # 足够金融计算的精度
getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP"

def calculate_compound_interest(principal, rate, years):
    """
    计算复利
    principal: 本金
    rate: 年利率（百分比）
    years: 投资年数
    """
    # 使用字符串初始化确保精度
    principal = Decimal(str(principal))
    rate = Decimal(str(rate)) / Decimal('100')
    
    # 复利公式: A = P(1 + r)^n
    amount = principal * (1 + rate) ** years
    return amount.quantize(Decimal('0.0000'))  # 保留4位小数

# 示例计算
investment = 10000.00  # 本金10,000元
interest_rate = 5.125  # 年利率5.125%
duration = 10          # 投资10年

# 使用Decimal计算
decimal_result = calculate_compound_interest(investment, interest_rate, duration)

# 使用浮点数计算（对比）
float_result = investment * (1 + interest_rate / 100) ** duration

print(f"Decimal结果: ¥{decimal_result}")  # ¥16448.9074
print(f"Float结果:   ¥{float_result:.4f}")  # ¥16448.9074（可能略有不同）

金融计算要点

• 始终从字符串创建Decimal对象，避免浮点误差
• 设置适当的精度和舍入规则
• 使用quantize()方法格式化结果
• 处理货币时考虑货币单位（分/元）
• 注意计算性能，必要时优化

性能优化建议

虽然Decimal比float慢，但可以采取以下优化策略：

• 仅在需要精确性的部分使用Decimal
• 避免在循环中重复创建Decimal对象
• 使用整数运算代替小数运算（如用分代替元）
• 合理设置精度（不是越高越好）
• 考虑使用第三方库如gmpy2处理超高精度需求