正如Matt所指出的，Python 3.6提供了f字符串，它们也可以使用嵌套参数：

value = 2.34558
precision = 2
width = 4

print(f'result: {value:{width}.{precision}f}')

显示结果：2.35

正如Matt所指出的，Python 3.6提供了f字符串，它们也可以使用嵌套参数：

value = 2.34558
precision = 2
width = 4

print(f'result: {value:{width}.{precision}f}')

显示结果：2.35

Python教程有一个名为“浮点算术：问题和限制”的附录。阅读它。它解释了正在发生的事情以及为什么Python做得最好。它甚至有一个与您的示例相匹配的示例。让我引用一点：

>>> 0.10.10000000000000001您可能会尝试使用round（）函数将其切回单个您期望的数字。但这并不意味着差异：>>>圆形（0.1，1）0.10000000000000001问题是二进制文件为“0.1”存储的浮点值已经是最好的二进制了接近1/10，因此尝试再圆一次也不能让它变得更好：它已经很好了。另一个结果是，由于0.1不是十分之一，加十0.1的值可能不会产生精确的结果1.0，或者：>>>总和=0.0>>>对于范围（10）中的i：…总和+=0.1...>>>总和0.99999999999999989

解决问题的另一种方法是使用十进制模块。

lambda x, n:int(x*10^n + 0.5)/10^n

他为我工作了很多年，精通多种语言。

内置round（）在Python 2.7或更高版本中运行良好。

例子：

>>> round(14.22222223, 2)
14.22

查看文档。

只需使用此函数并将字节作为输入传递给它：

def getSize(bytes):
    kb = round(bytes/1024, 4)
    mb = round(kb/1024, 4)
    gb = round(mb/1024, 4)
    if(gb > 1):
        return str(gb) + " GB"
    elif(mb > 1):
        return str(mb) + " MB"
    else:
        return str(kb) + " KB"

这是将数据大小从字节动态转换为KB、MB或GB的最简单方法。