Python python 使用 round 方法保留 1 位和 2 位小数时没有进行四舍五入
今天在进行自动化测试时偶然发现使用 python 的 round 方法保留 1 位和 2 位小数位时没有进行四舍五入，如下：
print(round(1.5,0)) 返回 2.0
print(round(1.45,1)) 返回 1.4，没有进行四舍五入
print(round(1.845,2)) 返回 1.84，没有进行四舍五入
print(round(1.8445,3)) 返回 1.845
使用 python 3.7 和 3.9 版本测试均是如此，各位大佬们可有解决方案？
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
经常贪污的同学都知道，四舍五入会导致刑期虚高
对精度有要求就用 decimal，特别是浮点数，计算机都是近似表示的
浮点数真是一个超坑的类型，位数多了就会出现精度丢失和科学技术法的问题
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
浮点运算的表达协议是 IEEE 754.
python round 的源码实现：
https://github.com/python/cpython/blob/main/Objects/floatobject.c
没需求，我不太想花精力看细节了。
问题倒是挺有意思的。