在python3中，我主要使用float或np.float32/64，当涉及到将它存储到数据库中时，即使SQL类型是Numeric/Decimal，我们最终也会得到0.400000000000021或类似的东西而不是0.4
如果这些数据是从另一个应用程序访问的。
在python中只使用decimal.Decimal对我们来说不是一个答案，因为我们大量使用pandas，并且不支持Decimal。
一个解决方案是在插入 SQL 之前将 float 转换为 Decimal（在我们的例子中是 SQL Server，但它是一个细节）。然后从 Decimal 返回到 SELECT 之后的浮动。
你有另一种（更好的）方法来处理这样的问题吗？
问题是浮点数的值不是 0.4，因为float32or float64（或 Python native float，通常与 相同float64）中没有 0.4 的值。最接近float640.4 的是 0.400000000000021，这正是您所得到的。
由于这是最接近float0.4 的值，如果您要求 Python 将其转换为字符串（例如，print(f)），它会很友好并为您提供字符串0.4。
但是当你把它传递给一个数据库时……嗯，这实际上取决于你使用的是哪个数据库接口库。对于一些，它会调用repr，这会给你'0.4'（至少在 Python 3.x 中），所以你要求数据库存储 string 的浮点值'0.4'。但是对于其他人，它会将浮点值直接作为 C 传递double，因此您要求数据库存储浮点值0.400000000000021。
那你该怎么办？
Decimalorfloat80或decimal64其他类型的内容？那么您几乎肯定希望设置一个DECIMAL(12, 6)与您的实际精度相匹配的 SQL 数据类型，并让数据库来处理它。（毕竟，0.4四舍五入到小数点后 6 位和0.400000000000021四舍五入到小数点后6 位之间没有区别。）说真的，如果要使用此数据库的其他代码只是将值读取为float64，或者将它们读取为字符串并将它们转换为float64(或float32)，那么0.400000000000021无论您做什么，它们最终都会得到结果，所以不要做任何事。
另外，还要考虑这样的：如果之间的差别0.4，并0.400000000000021会作出任何差别的任何代码，那么你的代码已经被使用打破float64，之前，你甚至获取数据库。
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