如何比较嵌套浮点型列表？解决assertListEqual断言失败问题

直接用assertListEqual没法通过断言，因为浮点数存在精度误差——哪怕数值逻辑上相等，二进制存储的微小差异也会导致断言失败。下面是几种可行的解决方式：

1. 自定义嵌套比较逻辑 #

自己实现递归遍历列表的函数，对每个元素做针对性比较：整数直接判断相等，浮点数用assertAlmostEqual指定精度阈值。示例代码：

import unittest

def assert_nested_list_equal(list1, list2):
    assert len(list1) == len(list2), "列表长度不一致"
    for item1, item2 in zip(list1, list2):
        if isinstance(item1, list) and isinstance(item2, list):
            assert_nested_list_equal(item1, item2)
        elif isinstance(item1, float) and isinstance(item2, float):
            unittest.TestCase().assertAlmostEqual(item1, item2, places=6)
        else:
            assert item1 == item2, f"{item1} != {item2}"

llof_1 = [ [15, 16, 6.123], [23, 24, 32.041] ]
llof_2 = [ [15, 16, 6.123000000000001], [23, 24, 32.04100000000001] ]
assert_nested_list_equal(llof_1, llof_2)  # 不会报错

2. 使用numpy的近似断言 #

如果项目中已经用到numpy，可以借助np.testing.assert_allclose，它支持嵌套结构，还能灵活设置相对/绝对误差：

import numpy as np

llof_1 = [ [15, 16, 6.123], [23, 24, 32.041] ]
llof_2 = [ [15, 16, 6.123000000000001], [23, 24, 32.04100000000001] ]
np.testing.assert_allclose(llof_1, llof_2, rtol=1e-9, atol=0)  # 断言通过

3. 用pytest的近似匹配 #

如果用pytest框架，可以直接用pytest.approx，语法更简洁，对嵌套列表天然支持：

import pytest

llof_1 = [ [15, 16, 6.123], [23, 24, 32.041] ]
llof_2 = [ [15, 16, 6.123000000000001], [23, 24, 32.04100000000001] ]
assert llof_1 == pytest.approx(llof_2)  # 断言通过

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GuyMatz