一、要求较小的精度
  将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。
  1.round()内置方法
round()不是简单的四舍五入的处理方式。
  >>> round(2.5)
  2
  >>> round(1.5)
  2
  >>> round(2.675)
  3
  >>> round(2.675, 2)
  2.67
  round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入)。

但是当出现.5的时候,两边的距离都一样,round()取靠近的偶数
2。当指定取舍的小数点位数的时候,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。看下面的示例:
  >>> round(2.635, 2)
  2.63
  >>> round(2.645, 2)
  2.65
  >>> round(2.655, 2)
  2.65
  >>> round(2.665, 2)
  2.67
  >>> round(2.675, 2)
  2.67
  2. 使用格式化
  效果和round()是一样的。
  >>> a = ("%.2f" % 2.635)
  >>> a
  '2.63'
  >>> a = ("%.2f" % 2.645)
  >>> a
  '2.65'
  >>> a = int(2.5)
  >>> a
  2
  二、要求超过17位的精度分析
  python默认的是17位小数的精度,但是这里有一个问题,就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢?
  1. 使用格式化(不推荐)
  >>> a = "%.30f" % (1/3)
  >>> a
  '0.333333333333333314829616256247'
  可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。
  2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext
  >>> from decimal import *
  >>> print(getcontext())
  Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999,
capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero,
Overflow])
  >>> getcontext().prec = 50
  >>> b = Decimal(1)/Decimal(3)
  >>> b
  Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')
  >>> c = Decimal(1)/Decimal(17)
  >>> c
  Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')
  >>> float(c)
  0.058823529411764705
  默认的context的精度是28位,可以设置为50位甚至更高,都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候

,可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN
参数。ROUND_HALF_EVEN, 当half的时候,靠近even.
  三、关于小数和取整
  既然说到小数,就必然要说到整数。一般取整会用到这些函数:
  1. round()
  这个不说了,前面已经讲过了。一定要注意它不是简单的四舍五入,而是ROUND_HALF_EVEN的策略。
  2. math模块的ceil(x)
  取大于或者等于x的最小整数。
  3. math模块的floor(x)
  去小于或者等于x的最大整数。
  >>> from math import ceil, floor
  >>> round(2.5)
  2
  >>> ceil(2.5)
  3
  >>> floor(2.5)
  2
  >> round(2.3)
  2
  >>> ceil(2.3)
  3
  >>> floor(2.3)
  2
  >>>

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