面试题：Python中浮点数精度问题的常见场景及解决方法

Question

请举例说明Python浮点数精度陷阱在实际编程中可能出现的场景，比如简单的数学运算场景。并阐述至少两种解决浮点数精度问题的常用方法及其适用场景。

Answer 1

浮点数精度陷阱场景：简单数学运算

在Python中，浮点数在进行简单数学运算时可能出现精度问题。例如：

a = 0.1
b = 0.2
print(a + b) 

预期结果应该是0.3，但实际输出为 0.30000000000000004。这是因为浮点数在计算机中以二进制表示，而像0.1、0.2这样的小数无法精确地用二进制表示，从而导致运算结果存在微小误差。

解决浮点数精度问题的常用方法及适用场景

1. 使用 decimal 模块
   • 方法：decimal 模块提供了一种用于十进制浮点数运算的方法，能够精确控制运算精度。

   from decimal import Decimal
   a = Decimal('0.1')
   b = Decimal('0.2')
   print(a + b) 
   

   • 适用场景：适用于对精度要求极高的场景，如金融领域的货币计算、科学计算等，这些场景不允许出现任何精度误差。
2. 使用 round 函数
   • 方法：round 函数可以对浮点数进行四舍五入操作，将结果保留到指定的小数位数。

   a = 0.1
   b = 0.2
   result = round(a + b, 1)
   print(result) 
   

   • 适用场景：适用于对精度要求不是特别高，且结果允许有一定近似程度的场景，如日常数据展示，在这种场景下可以接受一定程度的舍入误差来简化数据表示。