Manejar valores decimales y monetarios

El controlador mssql-python asigna los tipos de datos decimales, numéricos y monetarios de SQL Server a Python decimal.Decimal para cálculos financieros y científicos precisos. SQL Server proporciona los siguientes tipos numéricos precisos:

tipo Decimal de Python

Recibir valores decimales

Las columnas decimales devolven objetos Pythondecimal.Decimal:

from decimal import Decimal
import mssql_python

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

cursor.execute(
    "SELECT SubTotal, TaxAmt, TotalDue "
    "FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE SalesOrderID = 43659"
)
row = cursor.fetchone()

print(type(row.SubTotal))  # <class 'decimal.Decimal'>
print(row.SubTotal)        # Decimal('20565.6206')
print(row.TaxAmt)          # Decimal('1971.5149')
print(row.TotalDue)        # Decimal('23153.2339')

Enviar valores decimales

Pasa los objetos Decimal para una inserción precisa:

from decimal import Decimal

cursor.execute("""
    CREATE TABLE #ProductDemo (
        Name NVARCHAR(50),
        Price DECIMAL(10,2),
        Cost DECIMAL(10,2)
    )
""")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #ProductDemo (Name, Price, Cost)
    VALUES (%(name)s, %(price)s, %(cost)s)
""", {
    "name": "Widget",
    "price": Decimal("199.99"),
    "cost": Decimal("87.50")
})
conn.commit()

Evita el flotamiento por datos financieros

Los tipos de flotadores tienen problemas de precisión que los hacen inadecuados para cálculos financieros. Utiliza Decimal siempre para obtener resultados precisos:

from decimal import Decimal

# Bad: float has precision issues
price = 0.1 + 0.2  # 0.30000000000000004

# Good: Decimal is exact
price = Decimal("0.1") + Decimal("0.2")  # Decimal('0.3')

# Use string constructor for literal values
correct = Decimal("19.99")  # Exact
avoid = Decimal(19.99)      # Might introduce float imprecision

Tipo de dinero

Trabajar con columnas monetarias

Recuperar y actualizar las columnas de dinero de SQL Server usando objetos decimales de Python:

from decimal import Decimal

# Create and populate a temp table with a money column
cursor.execute("""
    CREATE TABLE #Accounts (
        ID INT,
        AccountID NVARCHAR(20),
        Balance MONEY
    )
""")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Accounts (ID, AccountID, Balance) VALUES (1, %(acct)s, %(bal)s)",
    {"acct": "ACCT-001", "bal": Decimal("1234.5678")}
)
conn.commit()

cursor.execute("SELECT AccountID, Balance FROM #Accounts WHERE ID = 1")
row = cursor.fetchone()

print(row.Balance)         # Decimal('1234.5678')
print(type(row.Balance))   # <class 'decimal.Decimal'>

# Money arithmetic
cursor.execute("""
    UPDATE #Accounts 
    SET Balance = Balance + %(amount)s 
    WHERE ID = %(id)s
""", {"amount": Decimal("100.00"), "id": 1})
conn.commit()

Formato de moneda

Formatea los valores decimales como cadenas de moneda con símbolos y separadores de comas:

from decimal import Decimal

def format_currency(value: Decimal, symbol: str = "$") -> str:
    """Format decimal as currency string."""
    return f"{symbol}{value:,.2f}"

cursor.execute("SELECT TotalDue FROM Sales.SalesOrderHeader")
for row in cursor:
    print(format_currency(row.TotalDue))  # $1,234.56

Precisión y escala decimal

Comprender la precisión y la escala

• Precisión (p): Número total de dígitos
• Escala(s): Número de dígitos después del punto decimal

Por ejemplo, decimal(10, 2) puede almacenar valores desde -999999999,99 hasta 99999999,99, mientras que decimal(5, 4) puede almacenar valores desde -9,9999 hasta 9,9999.

Especificar precisión en parámetros

El controlador mssql-python infiere precisión y escala automáticamente a partir de valores decimales:

from decimal import Decimal

# Create a temp table for the measurement value
cursor.execute("CREATE TABLE #Measurements (Value DECIMAL(18,6))")

# The driver infers precision from the Decimal value
value = Decimal("123.456789")
cursor.execute("INSERT INTO #Measurements (Value) VALUES (%(v)s)", {"v": value})
conn.commit()

Controlar el redondeo

Utiliza el quantize() método para redondear valores decimales a una escala específica:

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, ROUND_DOWN

price = Decimal("19.999")

# Round to 2 decimal places
rounded = price.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(rounded)  # Decimal('20.00')

# Round down (truncate)
truncated = price.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_DOWN)
print(truncated)  # Decimal('19.99')

Cálculos financieros

Aritmética segura

Implementa cálculos financieros usando Decimal con el redondeo adecuado:

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

def calculate_total(price: Decimal, quantity: int, tax_rate: Decimal) -> Decimal:
    """Calculate order total with tax."""
    subtotal = price * quantity
    tax = (subtotal * tax_rate).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
    return subtotal + tax

cursor.execute("SELECT ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
price = cursor.fetchval()

total = calculate_total(
    price=price,
    quantity=3,
    tax_rate=Decimal("0.0825")  # 8.25% tax
)

cursor.execute("""
    CREATE TABLE #OrderCalc (
        ProductID INT, Quantity INT, Total DECIMAL(10,2), Tax DECIMAL(10,2)
    )
""")
cursor.execute("""
    INSERT INTO #OrderCalc (ProductID, Quantity, Total, Tax)
    VALUES (%(prod)s, %(qty)s, %(total)s, %(tax)s)
""", {"prod": 1, "qty": 3, "total": total, "tax": total * Decimal("0.0825")})

Cálculos porcentuales

Calcula descuentos y ajustes basados en porcentaje:

from decimal import Decimal

def calculate_discount(price: Decimal, discount_percent: Decimal) -> Decimal:
    """Calculate discounted price."""
    discount = (price * discount_percent / 100).quantize(Decimal("0.01"))
    return price - discount

original = Decimal("99.99")
discounted = calculate_discount(original, Decimal("15"))  # 15% off
print(f"Original: ${original}, After discount: ${discounted}")

Cantidades divididas

Divide la cantidad total de forma equitativa entre varias partes, gestionando los restos:

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN

def split_amount(total: Decimal, ways: int) -> list[Decimal]:
    """Split amount evenly, handling remainder."""
    per_person = (total / ways).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_DOWN)
    remainder = total - (per_person * ways)
    
    amounts = [per_person] * ways
    # Add remainder to first person
    amounts[0] += remainder
    return amounts

total = Decimal("100.00")
split = split_amount(total, 3)
print(split)  # [Decimal('33.34'), Decimal('33.33'), Decimal('33.33')]
print(sum(split))  # Decimal('100.00') - always equals original

Operaciones de agregación

SUM y AVG con decimales

Las funciones de agregación de SQL Server devolven tipos decimales para mayor precisión:

# SUM preserves decimal type
cursor.execute("SELECT SUM(TotalDue) AS TotalSales FROM Sales.SalesOrderHeader")
total_sales = cursor.fetchval()
print(type(total_sales))  # <class 'decimal.Decimal'>

# AVG might return more decimal places
cursor.execute("SELECT AVG(ListPrice) AS AvgPrice FROM Production.Product")
avg_price = cursor.fetchval()
# Round to desired precision
avg_price = avg_price.quantize(Decimal("0.01"))

Manejo de NULL en agregaciones

Las funciones de agregación de SQL Server pueden devolver None cuando ninguna fila coincide con la consulta:

cursor.execute("SELECT SUM(TotalDue) FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE CustomerID = 0")
total_discount = cursor.fetchval()

# SUM returns NULL if no rows match
if total_discount is None:
    total_discount = Decimal("0.00")

Convertidores de salida para decimales

Los convertidores de salida usan el tipo de Python mostrado en cursor.description como clave, no el entero del tipo SQL de ODBC. Registra el convertidor con decimal.Decimal para que funcione para decimal, numeric, money, y smallmoney columnas, que todas se asignan a decimal.Decimal.

Convertir a flotante (cuando la precisión no sea crítica)

Para compatibilidad con bibliotecas que esperan valores float, define un convertidor de salida:

import mssql_python
from decimal import Decimal

def decimal_to_float(value):
    """Convert Decimal to float."""
    if value is None:
        return None
    return float(value)  # value is already a Decimal object

conn = mssql_python.connect(connection_string)

# Convert decimals to float for compatibility with libraries that expect float
conn.add_output_converter(Decimal, decimal_to_float)

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
row = cursor.fetchone()
print(type(row.ListPrice))  # <class 'float'>

Convertidor de formato de moneda personalizado

Define un convertidor de salida personalizado para formatear automáticamente valores decimales como cadenas de moneda:

from decimal import Decimal

def money_to_string(value):
    """Convert Decimal to formatted string."""
    if value is None:
        return None
    return f"${value:,.2f}"  # value is already a Decimal object

conn.add_output_converter(Decimal, money_to_string)

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE #Accounts (Balance DECIMAL(19,4))")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #Accounts (Balance) VALUES (%(bal)s)",
    {"bal": Decimal("1234.56")}
)
conn.commit()

cursor.execute("SELECT Balance FROM #Accounts")
for row in cursor:
    print(row.Balance)  # "$1,234.56"

Patrones comunes

Conversión de divisas

Convierte cantidades monetarias entre monedas usando tipos de cambio:

from decimal import Decimal

def convert_currency(amount: Decimal, rate: Decimal) -> Decimal:
    """Convert currency at given exchange rate."""
    return (amount * rate).quantize(Decimal("0.01"))

usd_amount = Decimal("100.00")
eur_rate = Decimal("0.92")
eur_amount = convert_currency(usd_amount, eur_rate)
print(f"${usd_amount} = €{eur_amount}")

Actualizaciones de saldo con transacciones

Utiliza transacciones con indicaciones de bloqueo adecuadas para garantizar transferencias de fondos atómicas y evitar actualizaciones perdidas:

from decimal import Decimal

def transfer_funds(conn, from_account: int, to_account: int, amount: Decimal):
    """Transfer funds between accounts atomically."""
    cursor = conn.cursor()
    conn.autocommit = False
    
    try:
        balances = {}
        for account_id in sorted((from_account, to_account)):
            cursor.execute(
                "SELECT Balance FROM #Accounts WITH (UPDLOCK) WHERE ID = %(id)s",
                {"id": account_id}
            )
            row = cursor.fetchone()
            if row is None:
                raise ValueError(f"Account {account_id} not found")
            balances[account_id] = row.Balance
        
        if balances[from_account] < amount:
            raise ValueError("Insufficient funds")
        
        # Debit source
        cursor.execute("""
            UPDATE #Accounts SET Balance = Balance - %(amount)s
            WHERE ID = %(id)s
        """, {"amount": amount, "id": from_account})
        
        # Credit destination
        cursor.execute("""
            UPDATE #Accounts SET Balance = Balance + %(amount)s
            WHERE ID = %(id)s
        """, {"amount": amount, "id": to_account})
        
        conn.commit()
        
    except Exception:
        conn.rollback()
        raise
    finally:
        conn.autocommit = True

# Set up demo accounts
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE #Accounts (ID INT, Balance MONEY)")
cursor.executemany(
    "INSERT INTO #Accounts (ID, Balance) VALUES (%(id)s, %(bal)s)",
    [{"id": 1, "bal": Decimal("1000.00")}, {"id": 2, "bal": Decimal("500.00")}]
)
conn.commit()

# Usage
transfer_funds(conn, from_account=1, to_account=2, amount=Decimal("500.00"))

La transferencia bloquea ambas filas por adelantado, empezando por el ID más bajo, emitiendo un SELECT ... WITH (UPDLOCK) independiente para cada cuenta en orden. UPDLOCK Previene el patrón de actualizaciones perdidas en el que dos transacciones leen el mismo saldo y aplican actualizaciones basadas en datos obsoletos. Emitir los bloqueos como extractos separados en orden ordenado es lo que garantiza el orden de adquisición, evitando que transferencias opuestas entre las mismas dos cuentas adquieran bloqueos en orden inverso y que se bloqueen.

Inserción masiva con decimales

Inserta varias filas con valores decimales usando executemany():

from decimal import Decimal

cursor.execute("""
    CREATE TABLE #BulkProducts (
        Name NVARCHAR(50),
        Price DECIMAL(10,2),
        Cost DECIMAL(10,2)
    )
""")

products = [
    {"name": "Widget A", "price": Decimal("19.99"), "cost": Decimal("8.50")},
    {"name": "Widget B", "price": Decimal("29.99"), "cost": Decimal("12.75")},
    {"name": "Widget C", "price": Decimal("39.99"), "cost": Decimal("18.00")},
]

cursor.executemany("""
    INSERT INTO #BulkProducts (Name, Price, Cost)
    VALUES (%(name)s, %(price)s, %(cost)s)
""", products)
conn.commit()

procedimientos recomendados

Usa siempre Decimal para matemáticas financieras

No uses nunca float para cálculos financieros; usa siempre el tipo Decimal para garantizar la precisión:

# Wrong: float precision issues
price = 0.10
quantity = 3
total = price * quantity  # 0.30000000000000004

# Correct: Decimal is exact
price = Decimal("0.10")
quantity = 3
total = price * quantity  # Decimal('0.30')

Utiliza constructores de cadenas

Construye valores decimales a partir de cadenas para evitar imprecisiones de flotación:

# Good: exact value
amount = Decimal("123.45")

# Risky: might inherit float imprecision
amount = Decimal(123.45)  # Could be 123.4500000000000028...

Siempre redondeado antes de la exhibición o almacenamiento

Redondea los valores decimales a la escala adecuada antes de mostrarlos o persistir en la base de datos:

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

calculated = Decimal("123.456789")
display = calculated.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)

Establecer contexto decimal si es necesario

La precisión decimal del contexto afecta a los resultados de los cálculos, no a los valores analizados de cadenas o leídos de la base de datos. Una consulta siempre devuelve un money valor o decimal con su escala almacenada completa, independientemente de getcontext().prec. El contexto solo se hace efectivo cuando calculas con él. Para ver que la precisión se hace realidad, realiza una operación como la división.

from decimal import Decimal, getcontext

# A money value read from SQL Server arrives at its full stored scale,
# regardless of the context precision.
cursor.execute(
    "SELECT SubTotal FROM Sales.SalesOrderHeader WHERE SalesOrderID = 43659"
)
subtotal = cursor.fetchone().SubTotal
print(subtotal)  # Decimal('20565.6206')

# The context precision governs the calculation, not the fetched value.
# Split the subtotal into three equal installments.
getcontext().prec = 10
print(subtotal / 3)  # 6855.206867 (10 significant digits)

getcontext().prec = 28  # Reset to default
print(subtotal / 3)  # 6855.206866666666666666666667 (28 significant digits)

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