Python四舍五⼊函数就⽤round（）？四舍五⼊的正确打开⽅式！
round( )函数简介
菜鸟教程中介绍到，round() 函数作⽤就是，返回浮点数x的四舍五⼊值。
> round( x [, n]  )
参数x，n均为数值表达式，返回值为x的四舍五⼊值。n为保留的⼩数位数，不加n则只保留x四舍五⼊后的整数部分。
>>> round(2.3)
2
>>> round(2.45, 1)
菜鸟教程python函数2.5
特殊情况
上⾯的结果并没有错误，这⾥再⽤2.675测试⼀下：
>>> round(2.675, 2)
2.67
显然结果不符合四舍五⼊的规则。为什么会这样呢？原因是：round()函数只有⼀个参数，不指定位数的时候，返回⼀个整数，⽽且是最靠近的整数，类似于四舍五⼊，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的情况时，如果要取舍的位数前的⼩数是奇数，则直接舍弃，如果是偶数则向上取舍。
这也就解释了上述现象。可这样⼀来⽤round()函数取浮点数的四舍五⼊值不就变得不可靠了嘛？这样的函数设计的意义何在？⽹上搜了⼀圈答案，觉得这个说法⽐较准确：
python3（注意python2 和 3的round()是不⼀样的，这⾥仅以python3作说明）中round()对浮点数的取舍遵循的是“四舍六⼊五平分”，“五平分”就是根据取舍的位数前的⼩数奇偶性来判断，奇偶平分，符合公平性原则（四舍五⼊不是公平的），这样⼀来也就保证了在数据量较⼤的情况下，筛选数据的真实性。（数学渣，不知道这样理解对否……）
为什么需要平分呢？原因就是部分⼩数⽆法⽤⼆进制完整表⽰，如1.15，转为⼆进制将是很长的⼀串数字：
1.0010011001100110011001100110011001100110011001100110011 这可不是简单的⼏个字节就能存放下的。因此这⾥就出现了取舍的问题。
那么正确的四舍五⼊是否⽆法实现了呢？当然是有解决办法的。⽐如，当你需要四舍五⼊保留两位⼩数的时候，可以将数值乘以100再除以100.0：
>>> round(2.675 * 100)/100.0
2.68
这样可以解决部分浮点数四舍五⼊的问题。为什么是部分呢？笔者发现：
>>> round(2.135*100)/100.0
2.13
检验下过程：
>>> 2.135*100
213.49999999999997
WTF！是精度问题嘛！
>>> Decimal(2.135)*100
Decimal('213.4999999999999786837179272')
⽆法理解是不是！！⼆进制的世界正常⼈真的不懂，盼望⼀下未来有可以直接计算⼗进制的硬件诞⽣吧。
总结
在⽤round()函数进⾏四舍五⼊时，如果你对结果有⼗⾜把握，并且这就是你想要的结果，那就放⼼⼤胆地使⽤。不然就⽼⽼实实写个函数来实现吧，这不是什么难事。