Python调用math.floor出现舍入问题：币安加密货币订单数量计算异常

该问题本质是二进制浮点数精度误差导致的。Python 中默认的 float 类型为双精度64位二进制浮点数，类似0.1、0.01这类十进制有限小数，在二进制存储中属于无限循环小数，经过多次乘除运算后会出现微小的精度偏移。比如理论计算结果本应为步长的整数倍，实际运算后可能得到类似 0.1200000000001 或者 0.1199999999999 的值，最终输出出现多余的尾数位，不符合币安接口的步长校验规则。

推荐以下三种落地方式，可根据实际场景选择：

• 方案1：使用decimal模块做十进制精确运算（最稳妥，适配所有场景）
  完全规避二进制浮点的精度问题，和币安返回的十进制步长、价格规则完全匹配：

import math
from decimal import Decimal, ROUND_FLOOR

def calculate_order_sizes():
    # 下单美元金额用字符串初始化，避免初始化时就出现精度损失
    order_amount = Decimal("100")
    for coin_dict in coin_list:
        price = Decimal(str(coin_dict['price']))
        step = Decimal(str(coin_dict['step']))
        # 计算理论购币数量后向下取整到步长的整数倍
        raw_size = order_amount / price
        valid_size = (raw_size / step).to_integral_value(rounding=ROUND_FLOOR) * step
        # 可按需转成float或者直接转字符串传给下单接口
        coin_dict['order'] = float(valid_size)

• 方案2：整数放大运算
  将所有数值按步长的小数位数放大为整数计算，全程用整数运算规避浮点误差：

import math

def get_decimal_places(num):
    # 计算步长对应的小数位数
    s = str(num).rstrip('0')
    return len(s.split('.')[1]) if '.' in s else 0

def calculate_order_sizes():
    for coin_dict in coin_list:
        step = coin_dict['step']
        decimal_places = get_decimal_places(step)
        scale = 10 ** decimal_places
        # 全部放大到整数维度做运算
        raw_size_scaled = (100 / coin_dict['price']) * scale
        valid_size_scaled = math.floor(raw_size_scaled / (step * scale)) * (step * scale)
        coin_dict['order'] = valid_size_scaled / scale

• 方案3：原有逻辑基础上增加小数位截断
  如果不想修改原有核心计算逻辑，可以在输出前按步长的小数位数做截断，消除多余尾数位：

import math

def get_decimal_places(num):
    s = str(num).rstrip('0')
    return len(s.split('.')[1]) if '.' in s else 0

def calculate_order_sizes():
    for coin_dict in coin_list:
        raw_order = coin_dict['step'] * math.floor((100/coin_dict['price'])/coin_dict['step'])
        decimal_places = get_decimal_places(coin_dict['step'])
        # 保留和步长一致的小数位数，消除精度误差尾数位
        coin_dict['order'] = round(raw_order, decimal_places)

注：币安下单接口要求订单数量的小数位不能超过步长对应的小数位数，建议最终传给接口的参数可以转成对应小数位数的字符串格式，进一步避免传输过程中的精度问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christina Norwood