1、浮點(diǎn)數(shù)的一個(gè)普遍的問題是它們不能精確的表示十進(jìn)制數(shù)。

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>>> a = 4.2
>>> b = 2.1
>>> a + b
6.300000000000001
>>> (a + b) == 6.3
False

這是由于底層 CPU 和IEEE 754 標(biāo)準(zhǔn)通過自己的浮點(diǎn)單位去執(zhí)行算術(shù)時(shí)的特征?？此朴懈F的小數(shù), 在計(jì)算機(jī)的二進(jìn)制表示里卻是無窮的。

一般情況下，這一點(diǎn)點(diǎn)的小誤差是允許存在的。如果不能容忍這種誤差（比如金融領(lǐng)域），那么就要考慮用一些途徑來解決這個(gè)問題了。

2、Decimal

使用這個(gè)模塊不會(huì)出現(xiàn)任何小誤差。

>>> from decimal import Decimal
>>> a = Decimal('4.2')
>>> b = Decimal('2.1')
>>> a + b
Decimal('6.3')
>>> print(a + b)
6.3
>>> (a + b) == Decimal('6.3')
True

盡管代碼看起來比較奇怪，使用字符串來表示數(shù)字，但是 Decimal 支持所有常用的數(shù)學(xué)運(yùn)算。 decimal 模塊允許你控制計(jì)算的每一方面，包括數(shù)字位數(shù)和四舍五入。在這樣做之前，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)臨時(shí)上下文環(huán)境來改變這種設(shè)定：

>>> from decimal import Decimal, localcontext
>>> a = Decimal('1.3')
>>> b = Decimal('1.7')
>>> print(a / b)
0.7647058823529411764705882353
>>> with localcontext() as ctx:
...  ctx.prec = 3
...  print(a / b)
...
0.765
>>> with localcontext() as ctx:
...  ctx.prec = 50
...  print(a / b)
...
0.76470588235294117647058823529411764705882352941176
>>>

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