Python小数精度

需要处理金融相关数据，小数点位数要求6位，单纯使用 float 转化计算，导致小数位数变化且精度不满足要求，查阅相关资料后总结如下

1，基础

单精度型(float)：在Turbo C中占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只提供7位有效数字。
双精度型(double)：在Turbo C中占8个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。

2，低精度浮点数

2.1，内置方法 round()

round()不是简单的四舍五入的处理方式

如果只有一个数作为参数，不指定小数位数的时候，返回的是一个整数，而且是最靠近的整数
当出现.5的时候，两边的距离都一样，取靠近的偶数
round(2.5) ==> 2
round(3.5) ==> 4
round(2.65) ==> 3

当指定小数点位数的时候，一般情况也是使用四舍五入的规则，但是碰到.5的这样情况，如果要取舍的位数前的小树是'奇数'，则直接舍弃，如果'偶数'这向上取舍。
round(2.635, 2) ==> 2.63
round(2.645, 2) ==> 2.65

2.2，格式化方式

效果和 round()一样

s = ("%.2f" % 2.635) ==> 2.63
s = ("%.2f" % 2.645) ==> 2.65

3，高精度浮点数

3.1，内置模块 decimal 与 getcontext方法

import decimal
from decimal import Decimal, getcontext

getcontext().rounding = getattr(decimal, 'ROUND_HALF_UP')	# 指定rounding策略，默认为ROUND_HALF_EVEN
s = Decimal('123.456').quantize(Decimal('0.000000'))

# Decimal('123.456') 以字符串形式输入小数，Decimal('0.000000') 指定小数点位数

"""
ROUND_HALF_DOWN　如果最后一个有效数字大于或等于5则朝0反方向取整；否则，趋向0取整
ROUND_HALF_EVEN　如果最后一个有效数字值为5，则会检查前一位。偶数值会导致结果向下取整，奇数值导致结果向上取整
ROUND_HALF_UP  如果最后一位有效数字为5，值会朝0的反方向取整
"""

3.2，其他