I'm not aware of anything in the Python standard library (or elsewhere) that implements Dawson's AlmostEqual2sComplement function. If that's the sort of behaviour you want, you'll have to implement it yourself. (In which case, rather than using Dawson's clever bitwise hacks you'd probably do better to use more conventional tests of the form if abs(a-b) <= eps1*(abs(a)+abs(b)) + eps2 or similar. To get Dawson-like behaviour you might say something like if abs(a-b) <= eps*max(EPS,abs(a),abs(b)) for some small fixed EPS; this isn't exactly the same as Dawson, but it's similar in spirit.

做一些像下面这样简单的事情就足够了:

return abs(f1 - f2) <= allowed_error

使用Python的decimal模块，该模块提供decimal类。

评论如下:

值得注意的是，如果你 做繁重的数学工作，而你没有 绝对需要精准的 小数，这很麻烦 下来。浮点数要快得多 处理，但不精确。小数是 非常精确但很慢。

这可能是一个有点丑陋的hack，但当你不需要超过默认的浮点精度(大约11个小数)时，它工作得很好。

round_to函数使用内置str类中的format方法将浮点数四舍五入为表示浮点数的字符串，其中包含所需的小数数，然后将eval内置函数应用于四舍五入的浮点数字符串，以返回浮点数字类型。

is_close函数只是对四舍五入的浮点数应用一个简单的条件。

def round_to(float_num, prec):
    return eval("'{:." + str(int(prec)) + "f}'.format(" + str(float_num) + ")")

def is_close(float_a, float_b, prec):
    if round_to(float_a, prec) == round_to(float_b, prec):
        return True
    return False

>>>a = 10.0
10.0
>>>b = 10.0001
10.0001
>>>print is_close(a, b, prec=3)
True
>>>print is_close(a, b, prec=4)
False

更新:

正如@stepehjfox所建议的，构建一个避免“eval”的rount_to函数的更干净的方法是使用嵌套格式:

def round_to(float_num, prec):
    return '{:.{precision}f}'.format(float_num, precision=prec)

遵循同样的思想，使用新的f-string (Python 3.6+)代码可以更简单:

def round_to(float_num, prec):
    return f'{float_num:.{prec}f}'

所以，我们甚至可以用一个简单干净的'is_close'函数来概括它:

def is_close(a, b, prec):
    return f'{a:.{prec}f}' == f'{b:.{prec}f}'

如果你想比较浮点数，上面的选项很好，但在我的情况下，我最终使用Enum的，因为我只有几个有效的浮点数，我的用例可以接受。

from enum import Enum
class HolidayMultipliers(Enum):
    EMPLOYED_LESS_THAN_YEAR = 2.0
    EMPLOYED_MORE_THAN_YEAR = 2.5

然后运行:

testable_value = 2.0
HolidayMultipliers(testable_value)

如果float是有效的，就没问题，否则它会抛出一个ValueError。

如果你想在测试或TDD上下文中使用pytest包，下面是如何做到的:

import pytest


PRECISION = 1e-3

def assert_almost_equal():
    obtained_value = 99.99
    expected_value = 100.00
    assert obtained_value == pytest.approx(expected_value, PRECISION)