如何修复Python中小数相加出现的精度误差问题？

该问题不是Python的语言bug，是IEEE 754二进制浮点数标准的通用特性：绝大多数十进制有限小数无法用二进制浮点数精确表示，所以运行0.1 + 0.2时会返回0.30000000000000004这类不符合预期的结果，所有支持IEEE 754标准的编程语言都存在该问题。

可行解决方案 #

• 方案1：使用标准库decimal做十进制精确计算（推荐用于金融、会计等高精度要求场景）
  注意初始化Decimal时必须传入字符串格式的数值，避免传入本身就有精度损失的浮点数：

  from decimal import Decimal
  res = Decimal('0.1') + Decimal('0.2')
  print(res)  # 输出 0.3
  # 也可以自定义全局精度
  from decimal import getcontext
  getcontext().prec = 2  # 设置全局保留2位有效数字
  

• 方案2：使用round()函数截断精度（适合对精度要求不高的日常运算场景）
  对运算结果按需求保留指定小数位即可：

  res = round(0.1 + 0.2, 1)
  print(res) # 输出 0.3
  

• 方案3：使用fractions模块做分数运算（适合需要完全精确的分数类运算场景）
  把小数转成分数运算，完全避免精度损失：

  from fractions import Fraction
  res = Fraction('0.1') + Fraction('0.2')
  print(float(res)) # 输出 0.3
  

• 方案4：放大数值为整数运算（适合固定精度的业务场景，比如金额计算）
  比如金额计算时统一转为分（整数）运算，结束后再转回元：

  a = int(0.1 * 100) # 10分
  b = int(0.2 * 100) # 20分
  res = (a + b) / 100
  print(res) # 输出 0.3
  

额外注意事项 #

不要直接用==判断两个浮点数是否相等，建议用差值小于可接受阈值的方式判断：

a = 0.1 + 0.2
b = 0.3
print(abs(a - b) < 1e-9) # 输出True，判断为相等

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stqrosta