概述

在大多数处理浮点数的场景中，为了提高可读性，往往只需要精确到2位或3位，常用的方法有两种。

fmt.Sprintf()

package main

import "fmt"

func main() {
    pi := 3.1415926
    s1 := fmt.Sprintf("%.2f", pi) // 保留 2 位小数
    fmt.Printf("%T %v\n", s1, s1)
    
    s2 := fmt.Sprintf("%.1f", pi) // 保留 1 位小数
    fmt.Printf("%T %v\n", s2, s2)
}

// $ go run main.go
// 输出如下 
/**
    string 3.14
    string 3.1
*/

通过调用 fmt.Sprintf() 方法转换非常简单，但是不足之处在于返回值是一个字符串， 如果需要保留精度的值依然要求为 浮点型，可能需要使用二次 类型转换，不太友好。

math 包

本质上是通过两个 浮点型 数字进行计算，最后根据需要的精度，进行四舍五入。例如 12345 / 100 = 123.45, 保留 1 位小数等于 123.5。

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)

func main() {
    pi := 3.1415926     
    var ratio float64   // 使用一个变量作为精度范围, 比如 2 位小数时，精度范围应该为 100 

    ratio = math.Pow(10, 2)             // 计算精度范围，2 位小数 = 100
    s1 := math.Round(pi*ratio) / ratio // 保留 2 位小数
    fmt.Printf("%T %v\n", s1, s1)

    ratio = math.Pow(10, 1)             // 计算精度范围，1 位小数 = 10
    s2 := math.Round(pi*ratio) / ratio // 保留 1 位小数
    fmt.Printf("%T %v\n", s2, s2)
}

通过调用 math 包 方法转换，除了可以保留精度外，还可以保证转换后的值依然是一个 浮点型。但是该方法在一些 边缘场景 中，可能会报错，例如需要转化的数值已经是一个 很大的浮点型数字，这时候再乘以精度范围值， 可能会产生 溢出。

实践

如果对场景产生的数据没办法做到 100% 预测，建议:

1. 1. 使用 fmt.Sprintf() 将 数字 转为 字符串
2. 2. 使用 类型转换，将 字符串 转化为 浮点型