How-to: Das decimal-Modul und Unicode-Zifferneingabe

Pythons Decimal akzeptiert Unicode-Fullwidth-Ziffern

decimal.Decimal() interpretiert Unicode-Fullwidth-Ziffern (U+FF10–U+FF19: ０１２３４５６７８９) als Zahlen direkt. Wenn ein Benutzer Fullwidth-Ziffern über eine HTTP-API einsendet, können sie direkt durch ein Pydantic-str-Feld durchkommen.

from decimal import Decimal

Decimal("１２３")   # → Decimal('123')  ← normal umgewandelt
Decimal("１.５")   # → Decimal('1.5')

Problem: Unerwartete Eingaben können durchkommen

In einer Finanzberechnungs-API, die price: str = Field(...) deklariert, wird bei einem Client-Eingang von "１０００" dies als Decimal("１０００") → Decimal('1000') verarbeitet. Das ist an sich kein Fehler, aber wenn Sie normalisierte Eingabe benötigen (Logging, DB-Speicherung, usw.), führen Sie Unicode-Normalisierung vor der Verarbeitung durch.

import unicodedata
from decimal import Decimal

def parse_decimal_safe(value: str) -> Decimal:
    """Normalisieren (NFKC) und dann zu Decimal umwandeln."""
    normalized = unicodedata.normalize("NFKC", value.strip())
    return Decimal(normalized)

unicodedata.normalize("NFKC", ...) wandelt Fullwidth-Ziffern in Halbbreite um.

unicodedata.normalize("NFKC", "１２３")  # → "123"
unicodedata.normalize("NFKC", "１.５")  # → "1.5"

Validierung mit Pydantic

Wir empfehlen, Eingabe-Normalisierung mit einem Pydantic-model_validator zu erzwingen.

from pydantic import BaseModel, Field, model_validator

class PriceRequest(BaseModel):
    price: str = Field(max_length=20, description="Price (half-width digits)")

    @model_validator(mode="before")
    @classmethod
    def normalize_unicode(cls, values: dict) -> dict:
        import unicodedata
        if "price" in values and isinstance(values["price"], str):
            values["price"] = unicodedata.normalize("NFKC", values["price"])
        return values

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