圓周率π計(jì)算通常不直接使用C語言完成，由于其無限不循環(huán)小數(shù)的特性，計(jì)算需要借助數(shù)學(xué)庫當(dāng)中的數(shù)學(xué)函數(shù)如想近似值或使用蒙特卡羅算法等隨機(jī)方法來近似π。
更高效的算法如是對使用諸如麥克斯韋-克魯斯卡爾-韋諾格（McCulloch's rule）或者佩帕亞可格里亞尼公式（Pitschmann's formula）這樣的等高值包含算法。這類算法早期Walter Bricard于19世紀(jì)發(fā)展出嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)，到了1997年K?the.Global Bricard's Table of Geodetic Observations, determined by a millimeteronde Coriolis pendulum（全球大地觀測表，用一毫米之差差分?jǐn)[鐘測量），其精度達(dá)16億位。而1998年Tomás Oliveira e Silva用單純多分形技術(shù)給出了超過27.3億位精度計(jì)算。通常使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行的計(jì)算，很難達(dá)到甚至超過這些大忿公模工程業(yè)度。一般而言，對于通用的編程應(yīng)用，π通常是配合數(shù)學(xué)庫的函數(shù)接口調(diào)用而得，并非直接由編程語言得到了。逼近π的方式有多種，比如最常見的洛必達(dá)法則、冪級數(shù)、無窮幾何級數(shù)等等方法。這類算法涉及高數(shù)知識，在以往的計(jì)算π的歷史里，天才如萊布尼茲和歐拉也提出了自己的方法。
而對于一般的編程而言，更傾向于使用現(xiàn)成的數(shù)學(xué)庫函數(shù)。例如C語言標(biāo)準(zhǔn)庫提供了exp、sin、log、pi等函數(shù)。其中pi函數(shù)即直接返回3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679兩個(gè)數(shù)字位圓周率π的近似值。

使用C語言編程計(jì)算圓周率π需要對圓周率的理論知識有基本了解，并運(yùn)用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行計(jì)算，常見方法包括迭代算法（如Leibniz公式）或更為高效的蒙特卡洛方法。

使用Monte Carlo方法可以估算圓周率π。