我很惊讶我还没有看到这个答案(x + 0.4999)，所以我要把它写下来。注意，这适用于任何Python版本。对Python舍入方案的更改使事情变得困难。请看这篇文章。

无需导入，我使用:

def roundUp(num):
    return round(num + 0.49)

testCases = list(x*0.1 for x in range(0, 50))

print(testCases)
for test in testCases:
    print("{:5.2f}  -> {:5.2f}".format(test, roundUp(test)))

为什么会这样

来自文档

对于支持round()的内置类型，值四舍五入为10的- n次方的最接近倍数;如果两个倍数相等，则舍入到偶数

因此，2.5四舍五入为2,3.5四舍五入为4。如果不是这样的话，那么四舍五入可以通过加0.5来完成，但我们要避免达到中间点。所以，如果你加上0.4999，你会很接近，但有足够的余量来四舍五入到你通常期望的值。当然，如果x + 0.4999等于[n]，这将失败。5000，但这不太可能。

如果你不想导入任何东西，你可以编写自己的简单函数:

def RoundUP(num):
    if num== int(num):
        return num
    return int(num + 1)

我知道这个答案是以前的一个问题，但如果你不想输入数学，你只想四舍五入，这对我来说很有用。

>>> int(21 / 5)
4
>>> int(21 / 5) + (21 % 5 > 0)
5

第一部分变成4，如果有余数，第二部分计算为“True”，加上True = 1;False = 0。如果没有余数，它还是原来的整数，但如果有余数，它就加1。

如果有人想四舍五入到一个特定的小数点后:

import math
def round_up(n, decimals=0):
    multiplier = 10 ** decimals
    return math.ceil(n * multiplier) / multiplier

你可能也喜欢numpy:

>>> import numpy as np
>>> np.ceil(2.3)
3.0

我并不是说numpy比数学更好，但如果您已经将numpy用于其他目的，则可以保持代码的一致性。

总之，这是我偶然发现的一个细节。我经常使用numpy，很惊讶没有人提到它，但当然，公认的答案是完全正确的。

有趣的Python 2。要记住的X问题:

>>> import math
>>> math.ceil(4500/1000)
4.0
>>> math.ceil(4500/1000.0)
5.0

问题是，在python中，两个整型数的除法会产生另一个整型数，并且在ceiling调用之前被截断。您必须将一个值设置为浮点(或强制转换)以获得正确的结果。

在javascript中，完全相同的代码产生不同的结果:

console.log(Math.ceil(4500/1000));
5