golang float转字符串

Go语言是一门相对年轻的编程语言，由于其简洁、高效和安全等特点，越来越受到程序员的欢迎，被广泛应用于Web应用、网络编程、云计算、大数据等领域。在Go语言中，float类型数据常常被用来表示小数和浮点数值。当我们需要将float类型数据转化为字符串类型时，就需要用到一些相关的函数。

1. strconv包中的函数Float64Tostring
   在Go语言中，可以使用"strconv"包的"FormatFloat"函数将一个64位的浮点型实数转换为字符串，同时还可以指定转换的格式，例如保留小数点后n位数字、指数表示法等等。

函数签名： func FormatFloat(f float64, fmt byte, prec, bitSize int) string

其中，参数f为要转换的浮点数，fmt代表转换格式，'f'代表以十进制表示，‘e’代表以科学计数法表示，‘E’代表以科学计数法表示，prec表示小数点后的精度，bitSize代表数值类型的位数（32或64位）。

示例代码：

package main

import "fmt"
import "strconv"

func main() {

num := 3.141592654
str := strconv.FormatFloat(num, 'f', 2, 64)
fmt.Println("转换后的字符串为：", str)

}

输出：

转换后的字符串为： 3.14

在这个示例中，我们将3.141592654这个浮点数转换为一个精度为2的字符串，并输出结果。此时输出结果为3.14。

2. 直接使用fmt.Sprintf函数
   在写代码时，我们也可以使用fmt.Sprintf函数将一个float类型转换为字符串类型。这个函数的格式化字符串中使用了%f这个占位符，来代表float类型数据的输出。

示例代码：

package main

import "fmt"

func main() {

num := 1.61803398875
str := fmt.Sprintf("%f", num)
fmt.Println(str)

}

输出：

1.618034

在这个示例中，我们将1.61803398875这个浮点数用fmt.Sprintf函数转换为字符串类型，并输出结果。这个结果与float64类型数值的默认格式相同。

3. strconv.FormatFloat()与strconv.AppendFloat()组合使用
   如果需要将float64类型转换为字符串类型的过程中，需要考虑到字符串的存储，为了提高字符串的处理速度，可以使用strconv.AppendFloat()避免一些字符串复制和追加操作。在这里需要一些理解：

返回的[]byte类型作为w的下一个可填写位置。为了避免内存分配，请提前调用w.Grow（n），其中n为要写入的总字节数或最大数字宽度 1（即具有良好对齐效果并添加一个小数点点的总数字宽度的组合）

w是实现io.Writer的实例。

fn的字符串表示形式基于格式fmt，小数位数为prec（-1表示使用最少的位数）。特别地，以下格式描述符%v和%e在这里均导致科学计数法表示。浮点数常量保证可逆的最小数字，可使用Float32bits（-1<<31）和Float64bits（-1<<63）获得。

f值的非数字行为与fmt.Fprintf完全相同。

示例代码：

package main

import "strconv"

func main() {

num := 3.141592653
b := make([]byte, 0, 64)
b = strconv.AppendFloat(b, num, 'f', -1, 64)

}

在这个示例中，我们将3.141592653这个浮点数转换为了字符串类型，并存储到了b这个[]byte类型变量中。需要注意的是，此时的小数位数为-1，即使用最少的位数来表示数值。

如果要精确控制float转string的算法，可以了解Golang标准库math/big。

总结：
在Go语言中，将float类型数据转换为string类型数据的方法主要有三种：使用strconv包中的fmt.FormatFloat函数、使用fmt.Sprintf函数以及使用strconv.FormatFloat()与strconv.AppendFloat()组合使用。使用strconv包中的函数可以自定义格式化，使用fmt.Sprintf函数方便简单，而使用strconv.FormatFloat()与strconv.AppendFloat()组合使用可以减少字符串复制和追加操作，提高字符串处理速度。需要注意的是，在精度计算和使用过程中要注意避免浮点数转换所带来的误差，尤其是范围较大的浮点数。

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