来源：网络

浮点数看起来在处理价格时很方便，但它们可能悄悄地“侵蚀”你的钱。如果你曾经在 Python 中处理过货币，可能已经使用过 float 类型。这似乎很自然：货币有小数，float 处理小数，那有什么问题呢？

问题在于，浮点数并不是真正的小数——它们只是近似值。

Python 的 float 是一种基于 IEEE 754 标准的二进制浮点数。这意味着许多十进制值无法在二进制中准确表示。虽然这对于科学计算没问题，但在处理金融交易时就变得非常危险，因为即使是一个小小的分也可能产生问题。

让我们来看一下实际情况：

print(0.1 + 0.2)

输出：

0.30000000000000004

那微不足道的 .00000000000000004 看起来似乎无害，但在金融系统中，它可能很快积少成多。

为什么浮点数在处理货币时会失效

以下是依赖浮点数可能会伤害你钱包（或用户的钱包）的原因：

1. 1. 四舍五入误差累积

   如果反复加法、减法或乘法操作浮点数，误差会不断累积。想象一下在数百万次交易中计算利息——这是真正失去的钱。

2. 2. 等式比较失败

   检查两个浮点数是否相等时，由于隐藏的精度问题，常常会失败。这可能导致账单系统或账本中的逻辑错误。

3. 3. 审计成为噩梦

   监管者、审计员和会计人员要求精确的财务记录。浮点运算无法通过这项测试。

4. 4. 隐性失败

   最可怕的部分是，浮点数在不精确时不会抛出错误。它们看起来是正确的，直到有人发现资产负债表出错。

财务计算的正确工具

那么，应该使用什么呢？Python 提供了几个更好的选择。

decimal 模块

Python 内置的 decimal.Decimal 类型专为精确的小数运算而设计。它将数字存储为实际的小数分数，而不是二进制近似值。

from decimal import Decimalprice = Decimal("0.10")total = price + Decimal("0.20")print(total)

输出：

0.30

完美的精度，没有惊讶。

何时使用：

• • 电子商务系统
• • 银行和会计应用
• • 任何需要法律或财务精度的场合

用整数表示分

在大型金融系统中，一个常见的策略是将货币存储为表示最小单位（如分）的整数。

price_cents = 100# $1.00  total_cents = price_cents * 3print(total_cents)  # 300 cents = $3.00

优点：

• • 无四舍五入误差
• • 计算速度快
• • 易于存储在数据库中

何时使用：

• • 固定小数位的系统（如美元和分的两位）
• • 高性能系统，速度比任意精度更重要

专用库

对于更复杂的金融操作（如货币、汇率、四舍五入规则），可以考虑使用专用库，例如：

• • moneyed – 货币表示
• • forex-python – 货币兑换处理
• • babel – 本地化格式化

这些库超越了原始数字，帮助你处理真实世界中的商业案例。

实际案例：利息计算错误

假设一个银行应用使用浮点数计算月利息：

balance = 1000.00interest_rate = 0.03for _ inrange(12):    balance += balance * interest_rateprint(balance)

根据浮点数精度的表现，你可能会得到一个与数学正确答案相差几分钱的余额。

切换到 Decimal：

from decimal import Decimal, getcontextgetcontext().prec = 28# 设置高精度balance = Decimal("1000.00")interest_rate = Decimal("0.03")for _ inrange(12):    balance += balance * interest_rateprint(balance)

现在你得到了精确的期望金额，没有隐藏的错误。

Decimal 与整数的选择

这里有一个快速参考：

使用 Decimal 如果：

• • 你需要任意精度
• • 你在进行货币兑换
• • 你关注合规性

使用整数表示分如果：

• • 你只处理固定的小数位
• • 你需要性能和简便
• • 你在处理大量交易的系统中工作

技巧提示：许多公司实际上同时使用这两者——将数值存储为整数在数据库中，但为报表和计算转换为 Decimal。

开发者常见错误

直接将浮点数转换为 Decimal

Decimal(0.1)  # 错误

这已经包含了浮点数的误差。始终传递字符串：

Decimal("0.1")  # 正确

忽略四舍五入模式

Decimal 支持多种四舍五入策略（如 ROUND_HALF_UP，ROUND_DOWN 等）。始终为财务规则明确指定一个。

混合浮点数和 Decimal

将浮点数与 Decimal 相加可能会重新引入精度错误。保持它们的分离。

钱不仅仅是另一种数据类型——它代表了信任。当用户存入 100 美元时，他们期望看到的是 100 美元，而不是 99.999999 或 100.000001。

Python 的 float 类型适用于物理模拟或图形渲染，但在金融应用中，浮点数会影响你的处理结果。选择 Decimal 以确保精度，或选择整数以提高速度。如果你关心财务准确性，今天就停止使用浮点数来处理货币。每一分钱都很重要，精度不是可选项。