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Il driver mssql-python mappa i tipi di dati decimali, numerici e monetari di SQL Server a Python decimal.Decimal per calcoli finanziari e scientifici accurati. SQL Server fornisce i seguenti tipi numerici precisi:
| Tipo SQL | Tipo Python | Precisione | Caso d'uso |
|---|---|---|---|
| decimal(p,s) | decimal.Decimal |
1-38 cifre | Calcoli esatti |
| numeric(p,s) | decimal.Decimal |
1-38 cifre | Uguale al decimale |
| money | decimal.Decimal |
19 cifre, 4 decimali | Valuta |
| smallmoney | decimal.Decimal |
10 cifre, 4 decimali | Valuta piccola |
| float | float |
~15 cifre | Approssimazione |
| real | float |
~7 cifre | Approssimazione |
Tipo decimale Python
Ricevi valori decimali
Le colonne decimali restituiscono oggetti 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')
Invia valori decimali
Passa Decimal gli oggetti per inserirli con precisione:
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()
Evitare il float per i dati finanziari
I tipi di float presentano problemi di precisione che li rendono inadatti ai calcoli finanziari. Usa Decimal sempre per risultati accurati:
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 di moneta
Lavorare con colonne contenenti importi
Recupera e aggiorna le colonne di denaro di SQL Server usando oggetti decimali 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()
Formattazione della valuta
Formattare i valori decimali come stringhe di valuta con simboli e separatori di virgola:
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
Precisione decimale e scala
Comprendere precisione e scala
- Precisione (p): Numero totale di cifre
- Scala (s): Numero di cifre dopo il punto decimale
Ad esempio, decimal(10, 2) può memorizzare valori da -99999999,99 a 99999999,99, mentre decimal(5, 4) può conservare valori da -9,9999 a 9,9999.
Specificare la precisione nei parametri
Il driver mssql-python deduce automaticamente precisione e scalabilità dai valori decimali:
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()
Controllo dell'arrotondamento
Usa il quantize() metodo per arrotondare i valori decimali a una scala specifica:
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')
Calcoli finanziari
Aritmetica sicura
Implementa i calcoli finanziari usando Decimal con un arrotondamento corretto:
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")})
Calcolo percentuale
Calcola sconti e aggiustamenti basati in percentuali:
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}")
Importi suddivisi
Dividere un importo totale equamente tra più parti, gestendo i residui:
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
Operazioni di aggregazione
SUM e AVG con decimali
Le funzioni di aggregazione di SQL Server restituiscono i tipi decimali per la precisione:
# 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"))
Gestire NULL nelle aggregazioni
Le funzioni di aggregazione di SQL Server possono restituire None quando nessuna riga corrisponde alla query:
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")
Convertitori di uscita per numeri decimali
I convertitori di output usano come chiave il tipo Python mostrato in cursor.description, non il tipo SQL intero di ODBC. Registra il convertitore con decimal.Decimal in modo che funzioni per le colonne decimal, numeric, money e smallmoney, che vengono tutte mappate in decimal.Decimal.
Converti in float (quando la precisione non è fondamentale)
Per compatibilità con librerie che si aspettano valori float, definisci un convertitore di output:
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'>
Convertitore di formattazione di denaro personalizzato
Definisci un convertitore di output personalizzato per formattare automaticamente i valori decimali come stringhe di valuta:
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) # "$1,234.56"
Modelli comuni
Conversione valutaria
Converti importi monetari tra valute utilizzando i tassi di cambio:
from decimal import Decimal
def convert_currency(amount: Decimal, rate: Decimal) -> Decimal:
"""Convert currency at given exchange rate."""
return (amount * rate).quantize(Decimal("0.01"))
usd_amount = Decimal("100.00")
eur_rate = Decimal("0.92")
eur_amount = convert_currency(usd_amount, eur_rate)
print(f"${usd_amount} = €{eur_amount}")
Aggiornamenti del saldo con le transazioni
Usa transazioni con hint di blocco appropriati per garantire trasferimenti di fondi atomici ed evitare aggiornamenti persi:
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"))
Il trasferimento blocca preventivamente entrambi i record, partendo da quello con l'ID più basso, emettendo un'istruzione SELECT ... WITH (UPDLOCK) separata per ciascun account in ordine crescente.
UPDLOCK Previene il pattern di aggiornamento perduto in cui due transazioni leggono lo stesso saldo e applicano aggiornamenti basati su dati obsoleti. Emettere i lock come istruzioni separate in un ordine prestabilito è ciò che garantisce l'ordine di acquisizione, impedendo che trasferimenti opposti tra gli stessi due conti acquisiscano i lock in ordine inverso e causino un deadlock.
Inserimento in blocco con decimali
Inserire più righe con valori decimali 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()
Procedure consigliate
Usa sempre Decimal per la matematica finanziaria
Non usare mai il float per i calcoli finanziari; usare sempre il tipo Decimale per la precisione:
# 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')
Usa costruttori di stringhe
Costruire valori decimali dalle stringhe per evitare imprecisione di float:
# Good: exact value
amount = Decimal("123.45")
# Risky: might inherit float imprecision
amount = Decimal(123.45) # Could be 123.4500000000000028...
Arrotondare sempre prima della visualizzazione o della memorizzazione
Arrotonda i valori decimali alla scala appropriata prima di mostrarli o persistere nel database:
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
calculated = Decimal("123.456789")
display = calculated.quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
Impostare il contesto decimale se necessario
La precisione decimale del contesto influisce sui risultati dei calcoli, non sui valori analizzati dalle stringhe o letti dal database. Una query restituisce sempre un money valore o decimal con la sua scala completa memorizzata, indipendentemente da getcontext().prec. Il contesto si manifesta solo quando si calcola con esso. Per vedere la precisione fare effetto, esegui un'operazione come la divisione.
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)