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聊聊php json_encode精度丢失情况

PHPz

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发布时间:2023-03-29 10:09:45

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来源于php中文网

原创

php是一种广泛应用的编程语言,在编写web应用程序、处理数据库、创建脚本,以及服务器端编程中有着广泛的使用。其中,json_encode是php中一个非常常见的函数,用于将php数组和对象转换为json字符串。这个函数是一个非常方便的工具,在日常编程中使用非常频繁。然而,有人可能会遇到这样的问题:当使用json_encode函数将php数组或对象转换为json字符串时,有时会发现精度丢失的情况,这篇文章将为大家探讨这个问题的原因。

首先,让我们了解一下什么是JSON。JSON (JavaScript Object Notation)是一种文本格式,用于交换数据。它是一种非常轻量级的格式,易于阅读和理解。JSON格式由键值对组成,而这些键值对也可以包含数组和嵌套对象。对于PHP来说,可以使用json_encode函数将数组和对象转换为JSON格式的字符串,也可以使用json_decode函数将JSON格式的字符串转换为PHP数组或对象。

那么,为什么在使用json_encode函数进行转换时会出现精度丢失的问题呢?这是由于json_encode函数在处理浮点数时的机制所引起的。在PHP中,浮点数通常采用IEEE 754标准的双精度浮点数格式表示。而在JSON格式中,浮点数只有一种表示方法,也就是十进制表示法。当PHP数组或对象中包含双精度浮点数类型的数据时,json_encode函数在转换成JSON字符串时会进行精度损失,造成精度丢失的情况。

下面是一个简单的例子来说明这个问题:

$array = array(
    'foo' => 0.1,
    'bar' => 0.7,
    'baz' => 0.6 + 0.1
);

echo json_encode($array);

输出结果为:

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{"foo":0.1,"bar":0.69999999999999996,"baz":0.7}

可以看到,$array数组中包含了三个浮点数类型的数据,其中一个数为0.6+0.1,json_encode函数在进行转换时,将其转换为了0.7,造成了精度丢失的问题。同样的问题也会在其他浮点数类型的数据中出现。

那么,如何解决这个问题呢?通常有以下两种方法:

1.使用number_format函数对浮点数进行四舍五入:

$array = array(
    'foo' => number_format(0.1, 2, '.', ''),
    'bar' => number_format(0.7, 2, '.', ''),
    'baz' => number_format(0.6 + 0.1, 2, '.', '')
);

echo json_encode($array);

输出结果为:

立即学习PHP免费学习笔记(深入)”;

{"foo":"0.10","bar":"0.70","baz":"0.70"}

通过number_format函数对浮点数进行四舍五入,可以解决精度丢失的问题。但是,这种方法不太优雅,需要对每个浮点数都进行处理。

2.使用bcmath扩展函数对浮点数进行处理:

if (!function_exists('json_encode_float')) {
    function json_encode_float($val) {
        $precision = ini_get('precision');
        ini_set('precision', 16);
        $encoded = json_encode($val);
        ini_set('precision', $precision);
        return $encoded;
    }
}

$array = array(
    'foo' => 0.1,
    'bar' => 0.7,
    'baz' => 0.6 + 0.1
);

echo json_encode_float($array);

输出结果为:

立即学习PHP免费学习笔记(深入)”;

{"foo":0.1,"bar":0.7,"baz":0.7}

通过使用bcmath扩展函数,可以将精度设置为更高的值,避免了精度丢失的问题。代码中的json_encode_float函数是对json_encode函数的一个封装,用来处理浮点数类型的数据。

综上所述,json_encode函数精度丢失的问题是由于其在处理浮点数时的机制所引起的。为了避免精度丢失,可以通过number_format函数对浮点数进行四舍五入,或者使用bcmath扩展函数处理浮点数。在日常编程中,我们应该注意这个问题,并采用适当的方法来避免精度丢失。

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