Golang strconv库字符串与数字转换实践-Golang-PHP中文网

使用strconv.ParseInt并检查error可安全转换字符串为整数，示例中对合法数字、非数字、浮点数字符串及超范围值均进行了错误处理，确保程序健壮性。

golang strconv库字符串与数字转换实践

在Go语言的日常开发中，

strconv

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库无疑是我们处理字符串与数字之间转换的得力助手。它提供了一套高效且安全的机制，无论是将字符串解析成整数、浮点数，还是反过来将数字格式化为字符串，

strconv

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都能胜任。可以说，它是Go程序处理外部输入（比如用户提交的表单数据、配置文件中的数值、API返回的JSON字符串等）时，确保数据类型正确性和程序健壮性的基石。

strconv

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库的核心在于其提供了一系列

Parse

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和

Format

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函数，用于不同数据类型之间的转换。

将字符串转换为数字：

```
strconv.Atoi(s string) (int, error)
```
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：这是最常见的将字符串转换为
```
int
```
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的函数，它实际上是
```
ParseInt(s, 10, 0)
```
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的便捷封装。
```
strconv.ParseInt(s string, base int, bitSize int) (int64, error)
```
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：更强大的整数解析函数。
```
base
```
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指定了数字的进制（如10代表十进制，2代表二进制，16代表十六进制），
```
bitSize
```
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则指定了结果应适配的整数类型（如0、8、16、32、64，分别对应
```
int
```
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、
```
int8
```
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、
```
int16
```
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、
```
int32
```
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、
```
int64
```
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）。
```
strconv.ParseUint(s string, base int, bitSize int) (uint64, error)
```
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：与
```
ParseInt
```
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类似，但用于解析无符号整数。
```
strconv.ParseFloat(s string, bitSize int) (float64, error)
```
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：将字符串解析为浮点数。
```
bitSize
```
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通常是32（对应
```
float32
```
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）或64（对应
```
float64
```
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）。
```
strconv.ParseBool(s string) (bool, error)
```
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：解析布尔值，接受"1", "t", "T", "TRUE", "true", "True"为
```
true
```
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；"0", "f", "F", "FALSE", "false", "False"为
```
false
```
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。

将数字转换为字符串：

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```
strconv.Itoa(i int) string
```
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：将
```
int
```
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转换为字符串。
```
strconv.FormatInt(i int64, base int) string
```
登录后复制
：将
```
int64
```
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按指定进制转换为字符串。
```
strconv.FormatUint(i uint64, base int) string
```
登录后复制
：将
```
uint64
```
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按指定进制转换为字符串。
```
strconv.FormatFloat(f float64, fmt byte, prec int, bitSize int) string
```
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：将浮点数格式化为字符串。
```
fmt
```
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定义了浮点数的表示方式（如'f'代表十进制，'e'代表科学计数法），
```
prec
```
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是精度，
```
bitSize
```
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是原始浮点数的位数。
```
strconv.FormatBool(b bool) string
```
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：将布尔值转换为"true"或"false"。

所有

Parse

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函数都会返回一个

error

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，这是Go语言处理潜在错误的核心机制，要求我们必须进行错误检查，以避免程序崩溃或产生意外结果。

在Golang中，如何安全地将字符串转换为整数，并处理可能出现的错误？

在Go语言中，将字符串转换为整数时，最关键的一点就是“安全”，这意味着我们不能简单地假设输入总是合法的数字。比如，用户可能输入了“abc”或者“123.45”，这些都不是有效的整数。因此，错误处理是必不可少的环节。

通常我会使用

strconv.ParseInt

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来完成这个任务，因为它提供了比

strconv.Atoi

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更多的控制权，尽管

Atoi

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在很多简单场景下也足够了。

ParseInt

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允许我们指定进制和预期的整数大小，这在处理特定格式数据时非常有用。

package main

import (
    "fmt"
    "strconv"
)

func main() {
    strNum := "12345"
    strInvalid := "hello"
    strFloat := "123.45"
    strLarge := "9223372036854775808" // 超过int64最大值

    // 示例1: 正常转换
    if num, err := strconv.ParseInt(strNum, 10, 64); err != nil {
        fmt.Printf("转换 '%s' 失败: %v\n", strNum, err)
    } else {
        fmt.Printf("'%s' 转换为 int64: %d\n", strNum, num)
    }

    // 示例2: 转换非数字字符串
    if num, err := strconv.ParseInt(strInvalid, 10, 64); err != nil {
        fmt.Printf("转换 '%s' 失败: %v\n", strInvalid, err)
        // 这里err通常是 *strconv.NumError 类型，可以通过类型断言获取更多信息
        if numErr, ok := err.(*strconv.NumError); ok {
            fmt.Printf("  错误类型: %v, 值: '%s'\n", numErr.Err, numErr.Num)
        }
    } else {
        fmt.Printf("'%s' 转换为 int64: %d\n", strInvalid, num)
    }

    // 示例3: 转换浮点数字符串（ParseInt会失败）
    if num, err := strconv.ParseInt(strFloat, 10, 64); err != nil {
        fmt.Printf("转换 '%s' 失败: %v\n", strFloat, err)
    } else {
        fmt.Printf("'%s' 转换为 int64: %d\n", strFloat, num)
    }

    // 示例4: 转换超出范围的数字
    if num, err := strconv.ParseInt(strLarge, 10, 64); err != nil {
        fmt.Printf("转换 '%s' 失败: %v\n", strLarge, err)
        if numErr, ok := err.(*strconv.NumError); ok {
            fmt.Printf("  错误类型: %v, 值: '%s'\n", numErr.Err, numErr.Num)
        }
    } else {
        fmt.Printf("'%s' 转换为 int64: %d\n", strLarge, num)
    }

    // 使用Atoi的简单场景
    if i, err := strconv.Atoi("100"); err == nil {
        fmt.Printf("Atoi 转换 '100': %d\n", i)
    }
}

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在上面的例子中，我们看到

ParseInt

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在遇到非数字字符或超出目标类型范围的数字时，都会返回一个非

nil

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的

error

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。这个

error

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通常是

*strconv.NumError

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类型，它包含了原始的字符串和具体的错误原因（

ErrSyntax

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表示语法错误，

ErrRange

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表示超出范围）。通过检查这个错误，我们就能决定是返回一个默认值，还是向上层抛出错误，或者记录日志，这大大增强了程序的健壮性。对我而言，这种显式的错误处理方式，虽然初看起来代码量稍多，但能避免很多运行时难以发现的隐患。

除了基本的整数转换，

strconv

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库还能进行哪些高级的数字格式化操作？

strconv

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库在将数字格式化为字符串时，也提供了相当精细的控制，不仅仅是简单的数字到字符串的映射。这些高级格式化操作主要体现在

FormatInt

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、

FormatUint

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和

FormatFloat

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函数中。

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例如，

FormatInt(i int64, base int)

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允许你将一个

int64

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类型的数字，按照指定的进制（

base

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）转换为字符串。这在处理二进制、八进制或十六进制数据时非常有用，比如在调试网络协议或者处理底层数据时，我经常需要将十进制的ID转换为十六进制的表示。

package main

import (
    "fmt"
    "strconv"
)

func main() {
    var num int64 = 255
    var uNum uint64 = 65535

    // 格式化为二进制
    binStr := strconv.FormatInt(num, 2)
    fmt.Printf("%d (十进制) 转换为二进制: %s\n", num, binStr) // 输出: 255 (十进制) 转换为二进制: 11111111

    // 格式化为八进制
    octStr := strconv.FormatInt(num, 8)
    fmt.Printf("%d (十进制) 转换为八进制: %s\n", num, octStr) // 输出: 255 (十进制) 转换为八进制: 377

    // 格式化为十六进制
    hexStr := strconv.FormatInt(num, 16)
    fmt.Printf("%d (十进制) 转换为十六进制: %s\n", num, hexStr) // 输出: 255 (十进制) 转换为十六进制: ff

    // 无符号整数的格式化
    uHexStr := strconv.FormatUint(uNum, 16)
    fmt.Printf("%d (无符号十进制) 转换为十六进制: %s\n", uNum, uHexStr) // 输出: 65535 (无符号十进制) 转换为十六进制: ffff
}

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对于浮点数，

strconv.FormatFloat

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提供了更丰富的格式化选项。它有四个参数：

```
f float64
```
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：要转换的浮点数。
```
fmt byte
```
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：格式化字符，如'f'（-ddd.dddd）、'e'（-d.dddde±dd）、'E'（-d.ddddE±dd）、'g'（根据数值大小选择'e'或'f'）、'G'（根据数值大小选择'E'或'f'）。
```
prec int
```
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：精度，对于'f', 'e', 'E'格式，它表示小数点后的位数；对于'g', 'G'格式，它表示总的有效数字位数。-1表示使用最少位数表示。
```
bitSize int
```
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：原始浮点数的位数，通常是32或64。

package main

import (
    "fmt"
    "strconv"
)

func main() {
    var pi float64 = 3.1415926535

    // 'f' 格式，小数点后两位
    fmt.Printf("f 格式, 精度2: %s\n", strconv.FormatFloat(pi, 'f', 2, 64)) // 输出: 3.14

    // 'e' 格式，科学计数法，小数点后四位
    fmt.Printf("e 格式, 精度4: %s\n", strconv.FormatFloat(pi, 'e', 4, 64)) // 输出: 3.1416e+00

    // 'g' 格式，总有效数字五位
    fmt.Printf("g 格式, 精度5: %s\n", strconv.FormatFloat(pi, 'g', 5, 64)) // 输出: 3.1416

    // 'g' 格式，自动选择精度（-1）
    fmt.Printf("g 格式, 自动精度: %s\n", strconv.FormatFloat(pi, 'g', -1, 64)) // 输出: 3.1415926535

    // 较大的数字，'g' 格式可能会自动切换到科学计数法
    largeNum := 123456789.12345
    fmt.Printf("大数字 g 格式, 精度5: %s\n", strconv.FormatFloat(largeNum, 'g', 5, 64)) // 输出: 1.2346e+08
}

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这些高级格式化选项赋予了我们极大的灵活性，可以根据不同的业务需求，将数字以最适合的方式呈现出来。在我看来，这种细粒度的控制，正是

strconv

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在Go标准库中不可或缺的原因。

处理浮点数转换时，

strconv

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有哪些需要注意的精度问题和最佳实践？

浮点数的转换，尤其是从字符串解析到浮点数，或者将浮点数格式化为字符串，常常伴随着精度问题。这并非

strconv

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库本身的缺陷，而是浮点数在计算机内部表示的固有特性。Go语言的

float32

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和

float64

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遵循IEEE 754标准，这意味着它们是二进制近似值，并非所有十进制小数都能被精确表示。

在

strconv.ParseFloat

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时：

精度损失：当你将一个字符串（比如"0.1"）解析为
```
float64
```
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时，实际上存储在内存中的可能是一个非常接近0.1但并非精确0.1的二进制数。这在后续的浮点数运算中可能会累积误差。
bitSize
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的选择：
```
ParseFloat
```
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的
```
bitSize
```
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参数很重要，它告诉
```
strconv
```
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你期望的结果是
```
float32
```
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还是
```
float64
```
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。如果你传递了32，即使输入字符串可以被
```
float64
```
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精确表示，结果也会被截断为
```
float32
```
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的精度。在不确定时，通常使用64以保留最大精度。

package main

import (
    "fmt"
    "strconv"
)

func main() {
    s := "0.1"
    f64, _ := strconv.ParseFloat(s, 64)
    f32, _ := strconv.ParseFloat(s, 32)

    fmt.Printf("字符串 '%s' 解析为 float64: %.17f\n", s, f64) // 可能会输出 0.10000000000000001
    fmt.Printf("字符串 '%s' 解析为 float32: %.17f\n", s, f32) // 可能会输出 0.10000000149011612

    // 比较两个浮点数
    fmt.Println("0.1 == f64:", 0.1 == f64) // 结果可能是 false，因为0.1在Go中也是近似值
}

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在

strconv.FormatFloat

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时：

格式化选择与精度：
```
fmt
```
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和
```
prec
```
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参数直接决定了输出字符串的精度和表示方式。如果你需要精确的十进制表示，
```
'f'
```
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格式配合足够的
```
prec
```
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是常用选择。但要注意，即使设置了高精度，也无法“恢复”在解析时已经损失的精度。
避免默认精度：在使用
```
'g'
```
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或
```
'g'
```
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格式且
```
prec
```
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为-1时，
```
strconv
```
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会尝试使用最短的字符串表示形式来精确表示浮点数。这在大多数情况下都很好，但如果你需要固定的输出格式（例如，始终保留两位小数），则需要明确指定
```
fmt
```
登录后复制
和
```
prec
```
登录后复制
。

最佳实践：

明确精度需求：在进行浮点数运算或存储时，始终考虑你需要的精度。如果对精度要求极高（如金融计算），应避免直接使用
```
float32
```
登录后复制
/
```
float64
```
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进行核心计算，而是考虑使用专门的十进制数学库（如
```
shopspring/decimal
```
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）或将金额转换为整数（如以分为单位存储）。
错误检查：
```
ParseFloat
```
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同样会返回错误，特别是当字符串不是有效数字时。务必检查错误，避免程序崩溃。
比较浮点数：永远不要直接使用
```
==
```
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来比较两个浮点数。由于精度问题，
```
0.1 + 0.2 == 0.3
```
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很可能为
```
false
```
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。正确的做法是比较它们之间的差值是否小于一个很小的阈值（epsilon）。
一致性：在整个应用程序中，尽量保持浮点数处理的一致性，例如统一使用
```
float64
```
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，并对输入和输出进行统一的格式化处理。