如何使用 serde_json 序列化包含 f32 的结构？

Question

Rust 相对较新。我正在尝试进行 API 调用，这需要对 JSON 主体进行序列化。

JSON 主体包含一个 order_amount 键，其值只能采用 INR 格式的值 100.36，即 100 卢比和 36 派萨。更多示例 10.48、3.20、1.09。

我面临的问题是在使用 json,() 从 serde_json 进行序列化之后。 浮点值变成类似于 100.359765464332。

API 随后失败，因为它预计 order_amount 只有两位小数。

这是我的代码：

进口的

use lambda_runtime::{handler_fn, Context, Error};
use reqwest::header::ACCEPT;
use reqwest::{Response, StatusCode};
use serde_json::json;
use std::env;

#[macro_use]
extern crate serde_derive;

我正在序列化的结构

#[derive(Serialize, Deserialize, Clone, Debug)]
struct OrderCreationEvent {
    order_amount: f32,
    customer_details: ...,
    order_meta: ...,
}

例如。 这里的order_amount值为15.38

async fn so_my_function(
    e: OrderCreationEvent,
    _c: Context,
) -> std::result::Result<CustomOutput, Error> {
let resp: Response = client
        .post(url)
        .json::<serde_json::Value>(&json!(e))
        .send()
        .await?;

json之后，()。 该金额正在序列化为 15.379345234542。 我需要 15.38

看了几篇关于写f32自定义序列化器的文章，可以截断到2位小数，但是我的熟练程度仅限于Rust。

所以，我找到了这段代码并且一直在修改它但没有运气：

fn order_amount_serializer<S>(x: &f32, s: S) -> Result<S::Ok, S::Error>
where
    S: Serializer,
{
    s.serialize_f32(*x)
    // Ok(f32::trunc(x * 100.0) / 100.0)
}

无论自定义序列化程序是否是正确的方法或解决问题的方法，我仍然想学习如何编写一个序列化程序，所以请随时给我启发。 干杯：:)

Answer 1

TL;DR这是一个浮点问题，来自serde_json扩大f32到f64 。 您可以使用像println,("{}". 77.63_f32 as f64)这样简单的代码重现它。 要修复它，您需要转换为f64 ，然后舍入并将其序列化为f64 ：

s.serialize_f64((*n as f64 * 100.0).trunc() / 100.0)

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详细解释

代码中的问题出在与您想象的不同的地方——它与浮点精度有关，而不是与 serde。 当你写这样的东西时：

let lat = 77.63_f32;

...您指示编译器将分数 7763/100 转换为f32 。 但是这个数字不能用f32精确表示，因为f32 （像所有二进制浮点类型一样）使用二进制分数，即分母是某些大小限制内的 2 的幂的有理数。 鉴于这些限制，7763/100 近似为 10175119/2**17。 ¹如果您尝试打印该f32值，您将得到预期的 77.63 output 因为println!()知道它正在打印一个f32 ，其中第 7 个数字之后的所有数字都是近似值的副作用并被丢弃。

serde_json工作方式不同——它通过将f32值转换为f64来序列化它们，因为这是 JSON 和 JavaScript 使用的精度。不幸的结果是 77.63_f32 的 10175119/2**17 近似值f64没有上下文的情况下扩大到77.63_f32原欲入库77.63。 f64只是存储近似值（它可以精确容纳，而不会进一步损失精度），并且当您打印生成的f64时，您将得到77.62999725341797，这就是 10175119/2**17 在十进制到 16 位精度中的样子。

这就是为什么将自定义序列化实现为s.serialize_f32(f32::trunc(*x * 100.0) / 100.0)没有效果 - 您将f32四舍五入为两位小数（这在您的程序中是一个空操作，因为它是四舍五入开始），然后将其传递给serialize_f32() 。 serialize_f32()继续将f32值扩大到f64 ，这使得f32近似值的额外数字可见 - 并且您回到了从 serde 生成的实现开始的地方。

正确的版本必须将f32转换为f64 ，然后去掉f64 类型中多余的数字，然后将其传递给serialize_f64()进行打印：

s.serialize_f64((*n as f64 * 100.0).trunc() / 100.0)

操场

之所以可行，是因为：数字77.63_f32被转换为对应于f64 /2**17 的 f64（即不是77.63_f64 ，它将近似为²到 682840701314007/2**43）。 然后这个数字在 f64中四舍五入为两位数，并且该四舍五入产生f64能够达到的最接近的近似值 77.63。 也就是说，现在我们得到与在 Rust 源代码中使用77.63_f64得到的相同的 682840701314007/2**43 近似值。 这是 serde 将使用的数字， serde_json会将其格式化为 JSON output 中的77.63 。

旁注：上面的代码在问题的尝试之后使用了trunc() ，但这里所示的round()可能是更合适的选择。

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¹您可以使用此 Python 单线获得此比率：

>>> numpy.float32("77.63").as_integer_ratio()
(10175119, 131072)

²也使用 Python 获得：

>>> n = 10175119/131072
>>> rounded = round(n*100.0)/100.0
>>> rounded
77.63
>>> rounded.as_integer_ratio()
(682840701314007, 8796093022208)

Answer 2

如果您需要精确控制 JSON 消息的格式， serde_json提供了您需要的工具。 生成 JSON 通过serde_json::ser::Formatter特征。 您可以以某种方式编写write_f32 / write_f64函数，它们只在点后产生两位数字。 您可以采用现有的实现之一并根据您的需要进行调整。