Python中round函数使用注意事项

使用round函数的时候发现了一个奇怪的现象。一直觉得round函数是一个用于四舍五入的函数，结果却不一定。一般如果觉得奇怪，那就是没弄懂其本质的运作原理，所以深入了解了下round函数。

Python版本问题

Python2和 Python 3有很多实现细节上的不同，round函数是其中不同之一。在Python3中，round（1.0/2.0）得到的是1，而在Python2中，round（1.0/2.0）得到的是0

貌似Python2之间的不同版本也不同。

Python 2.7:

>>> round(10/3, 2)

3.0

>>> round(0.5)

1.0

>>> round(-0.5)

-1.0

>>> round(1.5)

2.0

如图：

Python 2.7中：保留值将保留到离上一位更近的一端（四舍六入），如果距离两端一样远，则保留到离0远的一边。所以round(0.5)会近似到1，而round(-0.5)会近似到-1。

Python 3.6:

>>> round(10/3, 2)

3.33

>>> round(0.5)

0

>>> round(-0.5)

0

>>> round(1.5)

2

>>> round(3.5, 2)

3.5  # 不是3.50

如下图：

Python 3中：如果距离两边一样远，会保留到偶数的一边。比如round(0.5)和round(-0.5)都会保留到0，而round(1.5)会保留到2。

注意上面的对比结果，小数位的位数也有区别的！

计算机表示精度的影响

round函数对于返回的浮点数并不是按照四舍五入的规则来计算，而受收到计算机表示精度的影响。

浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数。 并且，即使是最简单的数学运算也会产生小的误差，比如：

>>> a = 4.2

>>> b = 2.1

>>> a + b

6.300000000000001

>>> a + b == 6.3

False

Python 2.7 和 3.6：

>>> round(1.675, 2)

1.68

>>> round(2.675, 2)

2.67

不论我们从python2还是3来看，结果都应该是2.68的，结果它偏偏是2.67，为什么？这跟浮点数的精度有关。我们知道在机器中浮点数不一定能精确表达，因为换算成一串1和0后可能是无限位数的，机器已经做出了截断处理。那么在机器中保存的2.675这个数字就比实际数字要小那么一点点。这一点点就导致了它离2.67要更近一点点，所以保留两位小数时就近似到了2.67。

综上，利用round函数来实现四舍五入和小数位保留，结果可能不是预期的，如果对四舍五入和小数位精度要求高，避免使用round函数。较好的解决方案可以使用decimal模块。

>>> from decimal import Decimal

>>> a = Decimal('4.2')

>>> b = Decimal('2.1')

>>> a + b

Decimal('6.3')

>>> a + b == Decimal('6.3')

True

>>> from decimal import Decimal

>>> d = Decimal(2.675)  # 如果Decimal参数是浮点数 默认还是会截断

>>> d.quantize(Decimal('0.00'))

Decimal('2.67')

>>> d = Decimal('2.675')  # 用字符串就可以做到正常的四舍五入和精确的精度

>>> d.quantize(Decimal('0.00'))

Decimal('2.68')

>>> d = Decimal(3.5)

>>> d.quantize(Decimal('0.00'))

Decimal('3.50')

>>> d = Decimal('3.5')

>>> d.quantize(Decimal('0.00'))

Decimal('3.50')

>>> from decimal import Decimal, ROUND_UP

>>> n = Decimal('0.0000416')

>>> n.quantize(Decimal('0.01'))

Decimal('0.00')

>>> n.quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_UP) # 保证最小是0.01

Decimal('0.01')

要处理更精确的分数精度，可以使用fractions模块的Fraction类。

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