Python中的浮点相等处理

我对Python比较陌生，通过阅读文档网站上的一篇文章，我发现了以下片段： 这让我很好奇，所以我决定将其键入Python文件并进行测试。然而，当我这样做时，它给了我一个不同的结果：

   .1+.1+.1 == .3
=> True

这个问题可能看起来微不足道，但我很好奇，为什么实际的行为与Python文档所说的不匹配。有答案吗

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使用时发生此行为。在本地运行它返回False。

第一条注释就是答案。在我的系统上：

Python 2.7.3 (default, Sep 26 2012, 21:53:58) 
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 0.1+0.1+0.1 == 0.3
False
>>>

来自python文档（）：

二进制浮点运算有很多这样的惊喜。这个 “0.1”的问题在下面的 节。看一看 对其他常见意外事件的更完整描述

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您从未说过您正在运行哪一版本的Python，这会产生巨大的差异。该算法很可能是基于IEEE的双精度算法，该算法应在不同系统之间保持一致。然而，CPython基于底层C库，这些库在输入浮点常量时对其进行四舍五入的方式可能会有所不同。Python的其他版本也将依赖于一些底层平台

编辑：已确认。使用问题中给出的在线翻译，我得到：

   '%0.20f' % (.1+.1+.1,)
=> '0.30000000000000004441'
   '%0.20f' % (.3,)
=> '0.30000000000000004441'

在Windows上使用Python 2.7：

>>> '%0.20f' % (.1+.1+.1,)
'0.30000000000000004441'
>>> '%0.20f' % (.3,)
'0.29999999999999998890'

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似乎在线口译员对输入进行了不同的轮换。

此处的关键字可能不是。这取决于平台的浮点实现。不，不应该。代码永远不会孤立地运行，输出的内容取决于您输入的内容，在Windows上运行代码可能会与在Unix系统上运行相同的代码产生不同的结果，等等。这是一个很好的起点，有助于了解在幕后会发生什么，也不会发生什么。@LeeDanielCrocker，尽管这很诱人，在某些情况下，浮点比较确实有效，例如，当您想知道某个值是否与以前保存的某个值发生了更改时。这是另一个问题，似乎是无数“我不获取浮点”问题的重复，但实际上有一个转折点。首先，OP至少已经完成了基本的读取，甚至预期会出现浮点问题。第二，事实证明他的环境确实有问题，而不是对浮动本身的误解。所以在我看来，这并不是一个真正的复制品。然而，为了摆脱这个问题的红字，是否值得重新探讨这个问题？我不确定，谢谢。您知道哪些因素会导致代码在一台计算机上返回True，在另一台计算机上返回False？这有什么关系？实际上，您无法对这种不一致性做任何处理，无论如何，正确的编程实践是以一种不关心这样的结果的方式编写代码。@jarednielsen在中的文章中添加了链接answer@KarlKnechtel,我认为，无论最佳实践是什么，都应该质疑为什么您的结果应该偏离官方文档。我运行的是Python 3.3——Python 3处理浮点数的方式与Python 2不同吗？@jarednielsen，我不这么认为，但这是很好的信息，谢谢。从2.7版和更高版本开始，CPython有自己的字符串到浮点和浮点到字符串转换代码；平台不应该有什么不同。。。。事实证明，问题出在平台上。我收回最后的评论。道歉。