正如我今天发现的，通过%格式化字符串的旧方法不支持Decimal，这是Python的十进制定点和浮点运算模块，开箱即用。

示例（使用Python 3.3.5）：

#!/usr/bin/env python3

from decimal import *

getcontext().prec = 50
d = Decimal('3.12375239e-24') # no magic number, I rather produced it by banging my head on my keyboard

print('%.50f' % d)
print('{0:.50f}'.format(d))

输出：

0.000000000000000000000003123752390000000099074648500.00000000000000000000000312375239000000000000000000

当然可能会有变通办法，但您仍然可以考虑立即使用format（）方法。

从Python 3.6（2016）开始，您可以使用f-string替换变量：

>>> origin = "London"
>>> destination = "Paris"
>>> f"from {origin} to {destination}"
'from London to Paris'

注意f“前缀。如果您在Python3.5或更早版本中尝试此操作，将得到SyntaxError。

看见https://docs.python.org/3.6/reference/lexical_analysis.html#f-字符串

对于python版本>=3.6（参见PEP 498）

s1='albha'
s2='beta'

f'{s1}{s2:>10}'

#output
'albha      beta'

%比我测试的格式性能更好。

测试代码：

Python 2.7.2：

import timeit
print 'format:', timeit.timeit("'{}{}{}'.format(1, 1.23, 'hello')")
print '%:', timeit.timeit("'%s%s%s' % (1, 1.23, 'hello')")

结果：

> format: 0.470329046249
> %: 0.357107877731

Python 3.5.2

import timeit
print('format:', timeit.timeit("'{}{}{}'.format(1, 1.23, 'hello')"))
print('%:', timeit.timeit("'%s%s%s' % (1, 1.23, 'hello')"))

后果

> format: 0.5864730989560485
> %: 0.013593495357781649

在Python2中，差异很小，而在Python3中，%比格式快得多。

感谢@Chris Cogdon提供的示例代码。

编辑1:

2019年7月在Python 3.7.2中再次测试。

结果：

> format: 0.86600608
> %: 0.630180146

没有太大区别。我想Python正在逐步改进。

编辑2:

在有人在评论中提到python 3的f-string之后，我在python 3.7.2下测试了以下代码：

import timeit
print('format:', timeit.timeit("'{}{}{}'.format(1, 1.23, 'hello')"))
print('%:', timeit.timeit("'%s%s%s' % (1, 1.23, 'hello')"))
print('f-string:', timeit.timeit("f'{1}{1.23}{\"hello\"}'"))

结果：

format: 0.8331376779999999
%: 0.6314778750000001
f-string: 0.766649943

似乎f-string仍然比%慢，但比格式好。

在格式化正则表达式时，%可能会有所帮助。例如

'{type_names} [a-z]{2}'.format(type_names='triangle|square')

引发IndexError。在这种情况下，您可以使用：

'%(type_names)s [a-z]{2}' % {'type_names': 'triangle|square'}

这避免了将正则表达式写成“｛type_names｝[a-z]｛｛2｝｝”。当您有两个正则表达式时，这可能很有用，其中一个正则表达式单独使用而不使用格式，但两者的连接是格式化的。

顺便说一句，在日志记录中使用新样式的格式并不一定会影响性能。您可以将任何对象传递给实现__str__魔术方法的logging.debug、logging.info等。当日志模块决定必须发出消息对象（无论是什么）时，它会在发出消息之前调用str（message_object）

import logging


class NewStyleLogMessage(object):
    def __init__(self, message, *args, **kwargs):
        self.message = message
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs

    def __str__(self):
        args = (i() if callable(i) else i for i in self.args)
        kwargs = dict((k, v() if callable(v) else v) for k, v in self.kwargs.items())

        return self.message.format(*args, **kwargs)

N = NewStyleLogMessage

# Neither one of these messages are formatted (or calculated) until they're
# needed

# Emits "Lazily formatted log entry: 123 foo" in log
logging.debug(N('Lazily formatted log entry: {0} {keyword}', 123, keyword='foo'))


def expensive_func():
    # Do something that takes a long time...
    return 'foo'

# Emits "Expensive log entry: foo" in log
logging.debug(N('Expensive log entry: {keyword}', keyword=expensive_func))

Python 3文档中对此进行了描述(https://docs.python.org/3/howto/logging-cookbook.html#formatting-样式）。但是，它也可以与Python 2.6一起使用(https://docs.python.org/2.6/library/logging.html#using-作为消息的任意对象）。

使用此技术的一个优点是，它允许延迟值，例如上面的函数expensive_func，而不是格式化样式不可知。这为Python文档中给出的建议提供了一个更优雅的替代方案：https://docs.python.org/2.6/library/logging.html#optimization.