python基础语法02

（不全，只是记录自己暂时不知道的一些内容）

1.运算符号

print(10*3)
print(10**3)  # 10的3次方
print(10/3)
print(10//3)  # 取商
print(10 % 3)  # 取余

• round()函数的四舍五入规则是基于银行家舍入法（Bankers’ rounding），也称为偶数舍入。如果要舍弃的数字是5，而前面的数字是偶数，则舍入到最接近的偶数。如果前面的数字是奇数，则向上舍入到最接近的偶数。

• 对于负数，round()函数采用的是“远离零的方向舍入”（round away from zero）的方式

print(round(2.5))  # 2
print(round(3.5))  # 4
print(round(-2.5))  # -2
print(round(-3.5))  # -4
# 保留两位小数
print(round(1.7269, 2))  # 1.73
print(round(1.7259, 2))  # 1.73
print(round(1.7359, 2))  # 1.74
print(round(1.7249, 2))  # 1.72
print(round(1.7239, 2))  # 1.72
print(round(1.7349, 2))  # 1.73 为什么不是1.74呢
'''
答：‌print(round(1.7349, 2)) 的结果不是1.74，而是1.73。
‌这是因为Python的round函数在处理浮点数时，采用的是标准的四舍五入规则，
但在实际应用中，浮点数的精度问题会导致四舍五入的结果与预期有所差异。
具体来说，浮点数的精度问题使得1.7349在计算机内部的表示可能略小于实际值，
导致在进行四舍五入时，根据标准的四舍五入规则，应该舍去的是小数点后第三位数字3，
因此结果为1.73而不是1.74。

这种精度问题在计算机科学和数学中是一个普遍存在的问题，
因为浮点数在计算机内部的表示是近似的，而不是精确的。
尽管现代计算机和编程语言已经做了很多优化来减少这种误差，
但在某些情况下，尤其是涉及到金融计算或需要高精度的领域，
这种误差可能会成为问题。因此，对于需要高精度计算的场景，
可能需要使用特定的数据类型或库来处理浮点数，以确保计算的准确性‌
'''

解决办法：

使用decimal()函数，专门用于高精度的浮点运算

import decimal

print(round(1.535, 2))  # 1.53
print(round(decimal.Decimal('1.535'), 2))  # 1.54
print(round(decimal.Decimal('1.5346'), 2))  # 1.53

print(round(1.7349, 2))  # 1.73
print(round(decimal.Decimal('1.7349'), 2))  # 还是1.73 为什么不是1.74呢？？？这里还是没搞明白
print(round(decimal.Decimal('1.735'), 2))  # 1.74

import math

print(abs(-2.9))  # 2.9 可以是整数，浮点数，复数
print(math.fabs(2.9))  # 2.9 math.fabs(x)方法也是返回x的绝对值，但是返回的是浮点型的值。
print(math.ceil(2.2))  # 3 向上取整

x = input("x:")  # input函数输入的是字符串
y = int(x)+1  # 这里需要强制转换
print(y)

2.截取[]的注意点和易错点