python中π怎么表示|借助模块调取数值是常用方式

上次赶项目写圆面积批量运算，卡在python中π怎么表示这件事上，随手先敲了一串3.1415926写进代码里，那会总想着图省事，懒得翻手边存的电子笔记文档，鼠标在代码编辑器上边悬了好半天，一会点开浏览器闲置的标签页，一会又切回脚本页面来回磨蹭，明明两三行代码就能搞定的内容，硬生生耗掉小半个钟头，明明心里清楚手动填数值不稳妥，拖沓的性子还是逼着自己先凑合用现成小数。

手动填小数弊端很明显。

那天算批量圆环体积，几百组半径参数批量导入程序，全部用自己手打出来的π近似值运算，导出excel报表之后逐项核对数据，数值末尾几位小数全都对不上预设标准，对着密密麻麻的表格逐行翻看，越比对心里越烦躁，起先下意识怀疑是循环语句缩进出错，反复调整for循环的代码层级，删掉多余空格又重新补齐格式，折腾大半天才反应过来，人工录入的圆周率位数有限，截断后的小数在大批量迭代计算里误差会持续叠加，原本想着少导入模块、精简代码加快运行速度，反倒因为这点偷懒，整批运算结果都失去参考意义，那段写了大半天的代码最后只能全部回滚重写，白白浪费了一下午的空闲时间。

身边同组的程序员之前为了省去导入模块的步骤，在脚本开头自行定义pi=3.1415926535，做日常简单的课堂例题、小工具计算勉强够用，可碰到高精度的测绘几何仿真需求，这种自定义写法立刻就暴露出短板，他那次对接小型测绘测算需求，甲方硬性要求结果保留十五位有效数字，自定义的常数达不到对应精度标准，临时在工作群里反复发消息询问可行方案，来回拉扯大半天才敲定改用系统自带模块调取原生π值。

后来断断续续试过两种主流调取路径，先是导入math模块，在代码最上方写上import math之后，后续代码里直接调用math.pi就能拿到系统内置的标准圆周率，这个数值的精度适配绝大多数常规工程计算、日常数学运算场景，平常写小程序算圆形周长、球体体积全都够用，偶然一次接手超高精度的物理仿真测算，普通math库里的π满足不了小数点后几十位的运算要求，又翻找资料摸索到decimal库和numpy模块，numpy.pi同样可以调取圆周率，只是两个模块适配的运行环境不一样，numpy更偏向数组批量运算，要是本地脚本没有提前安装numpy依赖包，直接运行代码就会弹出模块缺失的报错提示，之前试过没提前配置运行环境，复制别人的成品代码粘贴运行，弹窗报错之后又跳转终端下载相关依赖，前前后后耗费不少零碎时间，慢慢靠着一次次踩错分清不同业务场景该挑选哪一种调取方式。

那个、反正有时候临时写几行测试代码，不想在文档开头额外添加导入语句，心里明明记着调用规则，可拖沓的毛病总让自己写完完整运算代码，快要点击运行的瞬间才猛然想起忘了导入对应模块，只能回过头在脚本最上方补写导入代码，频繁来回修改开头内容。

还有一次午休抽空在交互终端调试公式，不用新建完整py文件，打开python交互式黑框界面，直接输入import math，再输入math.pi回车就能即时在屏幕上跳出准确数值，不用保存文档反复运行调试，刚好用来临时验算课本上的几何例题，那回就是靠着交互终端快速调取π值，省去新建文档、保存文件的繁琐步骤。

不少刚入门编程的新人，下意识都是手动录入近似小数，很少第一时间想到调用内置常数，我自己刚接触python那大半年也是反反复复在手动赋值和模块调用之间来回摇摆，一会嫌导入代码多余占用篇幅，一会又被精度误差逼着全盘修改代码，来回反复磨出来实打实的实操感受，没有哪一种写法能适配全部使用场景。

收拾桌面的时候，指尖碰到边角卷边的编程笔记，纸上还划着当初写错的自定义pi数值。