round( )函數簡介
菜鳥教程中介紹到，round() 函數作用就是，返回浮點數x的四捨五入值。
> round( x [, n] )
參數x，n均爲數值表達式，返回值爲x的四捨五入值。n爲保留的小數位數，不加n則只保留x四捨五入後的整數部分。
>>> round(2.3)
2
>>> round(2.45, 1)
2.5
特殊情況
上面的結果並沒有錯誤，這裏再用2.15測試一下：
>>> round(2.675, 2)
2.67
顯然結果不符合四捨五入的規則。爲什麼會這樣呢？原因是：round()函數只有一個參數，不指定位數的時候，返回一個整數，而且是最靠近的整數，類似於四捨五入，當指定取捨的小數點位數的時候，一般情況也是使用四捨五入的規則，但是碰到.5的情況時，如果要取捨的位數前的小數是奇數，則直接捨棄，如果是偶數則向上取捨。
這也就解釋了上述現象。可這樣一來用round()函數取浮點數的四捨五入值不就變得不可靠了嘛？這樣的函數設計的意義何在？網上搜了一圈答案，覺得這個說法比較準確：
python3（注意python2 和 3的round()是不一樣的，這裏僅以python3作說明）中round()對浮點數的取捨遵循的是“四捨六入五平分”，“五平分”就是根據取捨的位數前的小數奇偶性來判斷，奇偶平分，符合公平性原則（四捨五入不是公平的），這樣一來也就保證了在數據量較大的情況下，篩選數據的真實性。（數學渣，不知道這樣理解對否……）
爲什麼需要平分呢？原因就是部分小數無法用二進制完整表示，如1.15，轉爲二進制將是很長的一串數字：1.0010011001100110011001100110011001100110011001100110011 這可不是簡單的幾個字節就能存放下的。因此這裏就出現了取捨的問題。
那麼正確的四捨五入是否無法實現了呢？當然是有解決辦法的。比如，當你需要四捨五入保留兩位小數的時候，可以將數值乘以100再除以100.0：
>>> round(2.675 * 100)/100.0
2.68
這樣可以解決部分浮點數四捨五入的問題。爲什麼是部分呢？筆者發現：
>>> round(2.135*100)/100.0
2.13
檢驗下過程：
>>> 2.135*100
213.49999999999997
WTF！是精度問題嘛！
>>> Decimal(2.135)*100
Decimal('213.4999999999999786837179272')
無法理解是不是！！二進制的世界正常人真的不懂，盼望一下未來有可以直接計算十進制的硬件誕生吧。
總結
在用round()函數進行四捨五入時，如果你對結果有十足把握，並且這就是你想要的結果，那就放心大膽地使用。不然就老老實實寫個函數來實現吧，這不是什麼難事。