我去，还真有人做这个出来

首先使用 round 进行舍入时会存在误差，就拿默认的银行家舍入法来说，当数字的下一位等于 5 时，若前一位是偶数，则舍去；若前一位是奇数，则进位。但是 round(2.675, 2) 是输出: 2.67，而非你预期的 2.68，就是因为是计算机使用二进制浮点数表示小数导致的精度问题。

你文档里没说清楚，如果你不想要这种默认的银行家舍入，依然是用 decimal 库，
使用 ROUND_HALF_UP 模式，就是 “普通四舍五入” 或 “向上四舍五入”
使用 ROUND_HALF_EVEN 模式，就是银行家舍入法

# 普通四舍五入
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

def custom_round(value, decimal_places):

    factor = Decimal(f'1e-{decimal_places}')
    return Decimal(value).quantize(factor, rounding=ROUND_HALF_UP)

#测试,将数字转成字符串可以确保 Decimal 对象能够精确地表示原始数字
print(custom_round('1.45', 1))  # 输出: 1.5
print(custom_round('1.55', 1))  # 输出: 1.6
print(custom_round('1.44', 1))  # 输出: 1.4
print(custom_round('1.46', 1))  # 输出: 1.5

#你的测试用例
print(custom_round('1.45',1))
print(custom_round('1.845',2))

另外，不要排斥用 gpt，它本来就是字典，查一下又不会死，从你回复的态度来看，你似乎很不屑 gpt
默写出来和百度查答案在解决问题上没区别

这是计算机的问题，不是 python 的问题，计算机是二进制，你用内置的 decimal 库就行了
话说这种问题不直接百度或者 gpt 问下吗？ 很死板的问题

给你弄个高赞，这样你也会变成有权威的答案，赞下老虎哥

这么好，那恭喜，遇到好公司

这玩意不一定互联网老人，大概率是装逼佬，把自己臆想成互联网老人
你看这玩意的所有论点论据都是倚老卖老的倾向
应该是一个 21 年毕业的小朋友吧

1. 是否负责公司盈利业务的测试
2. 劳动合同续签情况
3. 性价比
4. 是否有人罩着
5. 年纪大小

你能不能单独自己去写篇水文？ 别在我这里刷存在感呀，，，，MD，我都忘记了你这么一号人物了，我对你这类人敏感啊，唉，等下中饭都吃不下了

送你一句话，好好想想，别出来恶心人了

这算啥清奇？ 跟设计测试计划一样，你肯定是要围绕项目要达到的目的效果展开。我只是出于利益权衡和人性的角度来看