当前位置: 首页 > news >正文

【老白学 Java】数字格式化

数字格式化

码老白
文章来源:《Head First Java》修炼感悟。

很多时候需要对数字或日期进行格式化操作,来达到某些输出效果。Java 的 Formatter 类提供了很多扩展性功能用于字符串的格式化,只要调用 String 静态方法 format() ,传入参数并设定格式就可以得到满意的字符串。

一、基本语法

1、方法定义

public static String format(String format, Object... args);

2、 方法参数

  • format 格式字符串,描述如何格式化,必须以格式说明符 % 开始;
  • args 格式字符串中由格式说明符引用的参数。如果还有格式说明符以外的参数,则忽略。这个参数是可变参数,也可以为 0。

3、方法返回值

  • 返回格式化后的字符串。

4、格式字符串

格式化描述

  • %,格式说明符,表示用它后面的格式去格式化对应的原始数据;
  • flags,标识符,例如以逗号分隔数字,或者为数字添加正负号等;
  • width,输出的字符串最小宽度(字符数);
  • precision,输出位数,例如指定小数位数,截取字符个数等;
  • type,数据类型,必须指定。

老白提醒: 以上是完整格式,其中方括号中的选项可以省略,但格式说明符和类型符号不能省略。

二、常用格式设定

  • %d 十进制整数,以逗号分隔,例如:
String.format("%,d", 1000000000);
// 输出结果:1,000,000,000
  • %f,浮点数,默认保留6位小数点(四舍五入),例如:
String.format("%f", 4387.2983749872);
// 输出结果:4387.298375
  • %.nf,浮点数,保留 n 位小数点(四舍五入),例如:
String.format("%.2f", 4387.2983749872);
// 输出结果:4387.30
  • %nf,浮点数右对齐,输出至少占据 n 个字符宽度,例如:
String.format("|%,6.1f|", 42.000);
// 输出结果:|  42.0|
  • %-nf,浮点数左对齐,输出至少占据 n 个字符宽度,例如:
String.format("|%,-6.1f|", 42.000);
// 输出结果:|42.0  |
  • %.ns,字符串,截取前 n 个字符,例如:
String.format("%.5s", "hello world");
// 输出结果:hello
  • %0nd,在前面补零,直到满足 n 个字符宽度,例如:
String.format("%08d", 123);
// 输出结果:00000123

三、格式化多个参数

format() 方法可以同时格式化多个参数,例如有这样一个字符串:
The rank is 20,456,654 out of 100,567,890.24.
要想达到上述效果,需要对字符串中的两个数字分别进行格式化。 例如:

int one = 20456654;
double two = 100567890.243907;
String s = String.format("The rank is %,d" out of %,.2f, one, two);// 输出结果:The rank is 20,456,654 out of 100,567,890.24

参数 one 对应第一个格式标识符,two 对应第二个格式标识符,允许后面跟随多个参数。


《 上一篇 人性化的 Autoboxing

相关文章:

【老白学 Java】数字格式化

数字格式化 文章来源:《Head First Java》修炼感悟。 很多时候需要对数字或日期进行格式化操作,来达到某些输出效果。Java 的 Formatter 类提供了很多扩展性功能用于字符串的格式化,只要调用 String 静态方法 format() ,传入参数…...

useCallback和forwardRef的联合使用

文章目录 一、useCallback二、forwardRef 总结了useCallback、forwardRef中的deps,以及操作子组建时会遇到数据流不同步的问题 一、useCallback useCallback可以缓存函数,这样避免组建更新导致的函数重建;useCallback在函数更新以后会在deps中…...

C# .NET CORE 开发问题汇总

1. error MSB4803: .NET Core 版本的 MSBuild 不支持“ResolveComReference”。请使用 .NET Framework 版本的 MSBuild。 引用了一个COM组件, 使用donet 命令时,提示不支持, 可以先将项目设置为x86以构建, 将COM引用添加到核心项目中,构建它,在obj\x86\…...

【C语言】拆数字组成最大数

相信你是最棒哒!!! 文章目录 题目描述 正确代码 法一注释版 简洁版 法二注释版 简洁版 题目描述 任意输入一个自然数,输出该自然数的各位数字组成的最大数。例如,输入 1593 ,则输出为 9531 。 输入描述 …...

【Git系列】根据提交打印邮箱

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

Nginx在处理客户端请求的并发性发面是否依赖Linux的多线程原理

Nginx在处理客户端请求的并发性发面是否依赖Linux的多线程原理 Nginx 在处理客户端请求的并发性方面,并不依赖于 Linux 的多线程原理。 Nginx 的并发处理主要基于 事件驱动模型 和 异步非阻塞 I/O,而不是传统的多线程或多进程模型。 Nginx 的并发处理模…...

Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p38528 本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回…...

深入了解C++中const的用法

文章目录 一、C中的const如何理解?二、C中的const与C语言中的const有何区别?三、const与指针、引用的结合使用 一、C中的const如何理解? 在C中,const是一个关键字,用来表示常量性,意在告诉编译器某些变量或…...

【Linux金典面试题(上)】41道Linux金典面试问题+详细解答,包含基本操作、系统维护、网络配置、脚本编程等问题。

大家好,我是摇光~,用大白话讲解所有你难懂的知识点 之前写了一篇关于 python 的面试题,感觉大家都很需要,所以打算出一个面试专栏。 【数据分析岗】Python金典面试题 这个专栏主要针对面试大数据岗位、数据分析岗位、数据运维等…...

利用Python实现多元回归预测汽车价格

引言: AI技术的热门使得大家对机器学习有了更多的关注,作为与AI技术息息相关的一门课程,从头了解基础的机器学习算法就显得十分有必要,如:梯度下降,线性回归等。 正文: 本文将讲解线性回归中多元回回归的案例 机器学习大致可以分为监督学习,非监督学习、半监督学习还…...

抓包软件fiddler和wireshark使用手册

fiddler官方文档 Fiddler 抓包教程1 Fiddler 抓包教程2 wireshark抓包学习 2添加链接描述 ip 过滤 ip.src_host ip.dst_host ip.addr mac 过滤 eth.src eth.dst eth.addr 端口过滤 tcp.port tcp.srcport tcp.dstport 协议类型过滤 arp dhcp 规则组合 and or...

初识三大 Observer

文章目录 ResizeObserver、MutationObserver和IntersectionObserver用MutationObserver实现图片懒加载MutationObserver 兼容性问题IntersectionObserver 应用MutationObserver和IntersectionObserver的区别IntersectionObserver 实例示例一:图片懒加载示例二&#…...

Eclipse MAT(Memory Analyzer Tool) 使用手册

参考:JAVA内存泄露使用MAT(Memory Analyzer Tool)快速定位代码 Eclipse MAT 1.15.0提示JDK版本最低需要使用17版本的,如果不想安装可以下载ZIP包,或者使用较低版本的MAT。 为了避免下载的17版本JDK和本地环境干扰,可以直接在MAT配…...

TongWe7.0-东方通TongWeb控制台无法访问 排查

**问题描述:**无法访问TongWeb的控制台 逐项排查: 1、控制台访问地址是否正确:http://IP:9060/console #IP是服务器的实际IP地址 2、确认TongWeb进程是否存在,执行命令:ps -ef|grep tongweb 3、确认TongWeb服务启动…...

Ariba Procurement: Administration_Master data

采购主数据集成Procurement Master Data Integration 注意:并非所有元素都是必需的,数据元素的名称可能根据ERP的不同,有所不同。 Types of Master Data Accounting 在SAP Ariba中的各种会计元素字段中,填充有效值选择列表。建…...

爬虫学习案例4

爬取猪八戒网站数据:2024-12-12 使用xpath解析元素,安装依赖库 pip install lxml使用selenium步骤我的上篇博客有提到,这里就不重复了 selenium使用博客导航 # 安装pip install lxml,使用xpath from lxml import etree import time from s…...

Angular模块化应用构建详解

文章目录 前言一、理解Angular模块(NgModule)二、创建功能模块三、懒加载模块以提高性能四、共享模块五、库模块六、最佳实践与注意事项七、案例研究:重构电子商务平台结语 前言 Angular是一款由Google支持的、用于构建动态Web应用程序的前端…...

51c大模型~合集89

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12815167 #OpenAI很会营销 而号称超强AI营销的灵感岛实测成效如何? OpenAI 是懂营销的,连续 12 天发布,每天一个新花样,如今刚过一半,热度依旧不减。 毫无疑问&…...

【蓝桥杯备战】Day 1

1.基础题目 LCR 018.验证回文串 给定一个字符串 s ,验证 s 是否是 回文串 ,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 本题中,将空字符串定义为有效的 回文串 。 示例 1: 输入: s "A man, a plan, a canal: Panama…...

FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性

FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性 FedAdam算法概述 FedAdam是一种联邦学习(Federated Learning)算法。联邦学习是一种机器学习技术,它允许在多个设备或数据中心(称为客户端)上训练模型,而无需将数据集中到一个中央服务器,从而保护数据隐私。FedAdam主要用于…...

挑战杯推荐项目

“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手:借助大模型技术,开发能根据用户输入的主题、风格等要求,生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用,帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 ​ - 个性化梦境…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项

前言 在 React Router v6.4 中&#xff0c;RouterProvider 是一个核心组件&#xff0c;用于提供基于数据路由&#xff08;data routers&#xff09;的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>&#xff0c;支持更强大的数据加载和操作功能&#xff08;如 loader 和…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

C++.OpenGL (14/64)多光源(Multiple Lights)

多光源(Multiple Lights) 多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...

AirSim/Cosys-AirSim 游戏开发(四)外部固定位置监控相机

这个博客介绍了如何通过 settings.json 文件添加一个无人机外的 固定位置监控相机&#xff0c;因为在使用过程中发现 Airsim 对外部监控相机的描述模糊&#xff0c;而 Cosys-Airsim 在官方文档中没有提供外部监控相机设置&#xff0c;最后在源码示例中找到了&#xff0c;所以感…...

Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南 在机器学习项目中,数据清…...