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在2.x版本都是这样，会自动取整。
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在3.x版本以上改了，结果保留浮点数。系统本身设计就这样的。可以认为是开发python语言的开发者们任性，所以就这样了
附：pyhton中除法的余数
v2.2 以前，除（“/”）运算符的返回有两种可能情况，分别是整型和浮点型。操作数的不同，是影响计算结果数据类型的关键。
以 a / b 为例，a、b均为整型，则结果返回整型；a、b任意一个是浮点型的话，则结果就是浮点型。
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# python v2.7
3 / 2, 3.0 / 2, 3.0 / 2.0
(1, 1.5, 1.5)
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在某些场合，我们可能会期待 a / b 返回浮点型，可是由于某些不确定的因素，参与运算的 a 和 b都是整型，这可能会带来错误，显然有精度上的损失。
v2.2 以后，引入了“地板除”（“//”）运算符，从数值上讲，它返回小于除法运算结果的最大整数；从类型上讲，与"/"运算符返回类型逻辑一致。
而“/”运算符，没有变化。
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# python v2.7
3 / 2, 3.0 / 2, 3 // 2, 3.0 // 2
(1, 1.5, 1, 1.0)
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v3.x 以后，“/”运算符被命名为“真除”，不再依据操作数类型选择返回值类型，保证计算结果数值上的精度是第一位的。所以，无须再把操作数转变成浮点型，以保证运算结果不被截断小数部分。
“//”运算符，不变。
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# python v3.2
3 / 2, 3.0 / 2, 3 // 2, 3.0 // 2
(1.5, 1.5, 1, 1.0)
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定义：大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)
向上取整运算为Ceiling，用数学符号⌈⌉表示
定义：小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)
向上取整运算为Floor，用数学符号⌊⌋表示
其实反斜杠 // 也能实现向下取整:
但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样：
还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125，具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。
向0取整：x为负数时向上取整，x为正数时向下取整。
python中可用 int(x) 实现，也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。
有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇，按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题，即浮点数在计算机中的表示，在计算机中是无法精确的表示小数的，至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。
Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数，更详细解释，可以参考知乎话题：
为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003
从官方文档得知，Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。
银行进位规则：
① 如果保留数最后一位不等于5，则执行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留数最后一位等于5，则取决于5的位置和状态：⑴ 如果5后有数，不论奇偶都要进位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后没有数，则需要看5的前一位奇偶性，奇进偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22
但是！注意！：
内心中一片乌鸦飞过，说好的奇进偶舍呢？？？其实我内心也是奔溃的，继续找答案：
我们都知道，计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单，他并不是一个精确值，可以用decimal模块的Decimal对象，将float数据映射为底层的更精确的表示。：
round还是那个round，过错就在于float对象“眼见而非实”上，那到底如何实现真正意义四舍五入呢？？
decimal模块是Python的一个标准库，是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口，可以实现小数精确的四舍五入，具体不多做展开了，可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal
一路写下来，结论就是float心机好深，操作真的要小心点...
x//10在python中集合。在Python中/表示浮点整除法，返回浮点结果，也就是结果为浮点数。而//在Python中表示整数除法，返回大于结果的一个最大的整数，意思就是除法结果向下取整。