极客教程Django query_set.values 为啥会自动对float四舍五入
1. 引言
在使用Django进行数据库查询时，经常会使用query_set.values()方法，该方法可以将返回的查询结果转换为一个字典列表。然而，在处理float类型的字段时，我们有时会发现query_set.values()会自动对float进行四舍五入。本文将对这个现象进行探讨，解释为什么会出现这种情况，并介绍如何规避这个问题。
2. 什么是QuerySet和values方法
在Django中，QuerySet是对数据库中的数据进行查询和操作的一种对象，它可以理解为Django对数据库查询结果的封装。QuerySet提供了一系列的方法，用于过滤、排序、切片等操作，并且可以链式调用这些方法来构建复杂的查询。
values方法是QuerySet对象的一个方法，它用于将查询的结果转换为一个字典列表。例如，假设我们有一个模型类Student，其中包含name和score两个字段，我们可以使用以下方式查询该表的所有记录并将结果转换为字典列表：
student_query_set = Student.objects.all()
result = student_query_set.values('name', 'score')
上述代码中，student_query_set.values('name', 'score')会生成一个字典列表，其中每个字典表示一条查询结果，键为字段名，值为字段的值。
3. 为什么values方法会自动对float四舍五入
在进行数据库查询时，Django会使用底层的数据库引擎来执行实际的查询操作。不同的数据库引擎对数值类型的处理方式可能有所不同，而Django默认使用的数据库引擎是django.db.backends模块中定义的通用数据库引擎。
通用数据库引擎在处理float类型时，会将它们转换为Python中的float类型进行处理。而Python中的float类型默认使用双精度浮点数来表示，这是一种近似表示法。由于二进制表示和十进制表示之间存在差异，浮点数可能无法完全精确地表示一些十进制分数。
当Django查询float类型的字段时，通用数据库引擎会将数据库中的浮点数值转换为Python中的float类型，并将其存储在QuerySet对象中。当我们调用query_set.values()方法时，Django会将这些float类型的值转换为字典中的相应值。
但由于浮点数的精度问题，当一个浮点数无法被精确表示时，Python的默认行为是进行四舍五入。因此，在查询结果中，我们可能会看到一些看似被四舍五入处理的浮点数。
4. 如何规避这个问题
尽管Django的values方法会自动对float进行四舍五入处理，但我们可以采取一些方法来规避这个问题，以获得更精确的浮点数值。
4.1 使用Decimal类型
Decimal是Python内置的一个用于处理十进制数值的数据类型，它可以提供更高的精度。我们可以在Django的模型中将浮点数字段定义为Decimal类型，以确保精度不会丢失。
from django.db import models
from decimal import Decimal
class Student(models.Model):
name = models.CharField(max_length=50)
score = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
在上述示例代码中，我们将score字段定义为Decimal类型，并设置了最大位数为5，小数位数为2。这将确保查询结果不会被四舍五入，而会保持原来的精度。
4.2 使用annotate方法
另一个规避这个问题的方法是使用annotate方法。annotate方法可以在查询结果中额外添加一个计算字段，而这个计算字段可以保持浮点数的精度。
from django.db.models import F
result = Student.objects.annotate(raw_score=F('score'))
在上述示例代码中，我们使用annotate方法添加了一个计算字段raw_score，该字段的值与score字段的值相同。由于annotate方法会生成一个新的字段，而不是直接使用query_set.values()方法对浮点数进行转换，因此浮点数的精度将得到保留。
4.3 手动调整精度
如果需要手动调整浮点数的精度，我们可以使用Python内置的round()函数。round()函数可以将浮点数四舍五入到指定的小数位数。
result = Student.objects.values('name', 'score')
for record in result:
record['score'] = round(record['score'], 2)
在上述示例代码中，我们遍历查询结果，并使用round()函数将score字段进行四舍五入处理。通过手动调整精度，我们可以获得我们期望的浮点数结果。
5. 总结
Django的query_set.values()方法在处理float类型字段时会自动对浮点数进行四舍五入处理。这是由于底层的数据库引擎将浮点数转换为Python中的float类型，并且Python的float类型使用双精度浮点数表示，可能无法完全精确地表示十进制分数。
为了规避这个问题，我们可以使用Decimal类型定义浮点数字段，使用annotate方法生成计算字段，或者手动调整精度来获得更精确的浮点数值。选择适合的方法取决于具体的需求和场景。