关于python四舍五入产生的精度问题

情景介绍：

公司产品准备做推广。推出了满减优惠卷功能，这里的优惠卷金额分为固定金额优惠和折扣优惠。现在着重说一下的，就是折扣优惠计算的时候出现了浮点数精度问题，导致四舍五入出现差异。

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数据库中的金额字段一般是选择整数类型，然后以分为单位，如果是固定折扣的加减是不会涉及到浮点数的，而当碰到折扣时候，就会出现浮点数精度的问题，

举一个简单的例子，假如商品价格是9分钱，使用了5折劵，那么支付金额就是4.5分钱，但是支付中一般只精确到分（一来容易计算，二来很多第三方支付平台类似微信目前都只支持精确到分）这里我们就需要对4.5分钱做一个取整处理，具体取整看产品逻辑，至于向上/下取整都比较容易，我们来讨论一下四舍五入的问题。

首先第一个方法是int函数，这是python的内置函数，但是这个取整就显得不太合理，因为int并不是四舍五入，而是类似向下取整，只获取小数点前面的数据。

利用int特性给参数加0.5可以强行达成四舍五入效果

这方法很取巧，虽然能解决问题，然后让我们继续看看有没有可用的函数解决了这个问题，不需要手动补0.5。

四舍五入，稍微搜一下就可以找到round函数，让我们试一下。

好玩的来了，在参数是4.4/4.6的时候，成功的四舍六入，但是当参数为4.5时，我们发现被0.5被舍弃了，参数为5.5时入1结果是6。实际是round这个函数的口诀是四舍六入五成双（成双指的保持小数点前一位是偶数），具体的关于这个可以看一下round四舍五入精度介绍这篇文档，关于浮点数为何会有精度问题建议看一下浮点数精度解析这篇文档。

那么round这个模块看来无法解决四舍五入的问题，这里找到一个decimal模块，阅读官方文档可以看到，这个模块有针对浮点数取整做处理。

其中quantize函数的第二个参数舍去规则可以参考这里。

额外提一句decimal模块返回的参数类型看上去是数字，可以进行加减乘除，但是无法被json序列化，如果需要，在外面穿一层int()的外衣。

以上