py-money 项目亮点解析
2025-05-25 10:04:29作者:农烁颖Land
项目基础介绍
py-money 是一个用 Python 3 编写的开源货币类库,它旨在为不同货币的正确表示提供精确的数值处理。该库保证了所有的货币金额都以正确的货币小数位数来表示,例如,3.678 美元或 5.5 日元是无效的。py-money 不支持货币之间的转换,并且很可能永远不会支持,它专注于为单一货币内的数学和逻辑运算提供支持。
项目代码目录及介绍
项目的目录结构如下:
py-money/
├── money/
│ ├── __init__.py
│ ├── currency.py
│ └── money.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_currency.py
│ ├── test_money.py
│ └── test_subunits.py
├── .gitignore
├── LICENSE.txt
├── Makefile
├── README.rst
├── pylintrc
└── setup.py
其中包含了:
money: 包含Money类和Currency类的核心实现。tests: 包含对Money类和Currency类的单元测试。LICENSE.txt: 项目的 MIT 许可证。README.rst: 项目说明文件。setup.py: 用于安装项目的 Python 包配置文件。
项目亮点功能拆解
py-money 的主要亮点功能包括:
- 精确的货币表示:
Money类会自动根据货币类型进行四舍五入,确保金额表示正确。 - 不变性:
Money对象是不可变的,这意味着一旦创建,其值就不能更改。 - 操作符重载: 支持大多数数学和逻辑操作符,使得货币计算更加直观。
- 本地化格式化: 支持将货币格式化为不同地区的表示方式。
项目主要技术亮点拆解
技术亮点如下:
- 易于使用的 API: 通过简洁的 API 设计,使得创建和操作货币对象变得容易。
- 类型安全和强制的类型检查: 在创建货币对象时,如果金额格式不正确,则会抛出错误。
- 内置的货币单位转换: 支持将金额转换为分(sub units),便于进行更精细的金额计算。
与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,py-money 的亮点包括:
- 专注单一货币操作: 专注于为单一货币提供精确操作,而不是复杂的货币转换。
- 精确的四舍五入处理: 在数学运算后,能够正确地四舍五入到货币的精确小数位数。
- 活跃的社区和持续维护: 项目在 GitHub 上拥有活跃的维护者,定期更新和修复问题。
以上就是 py-money 项目的亮点解析,它为开发者提供了一个处理货币的稳定且精确的工具,特别适合需要进行货币计算但不涉及货币转换的应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217