Python float为什么不解释精度？

Question

关于浮点数学。2017年是否有可能重新设计计算机/标准，以便

--int（x）

--十进制（固定位置，无轨迹x.x或x.xxn）（（同时我在下面的答案中创建了一个hack））

--浮子（这里允许小径，就像浮子的深奥本质x. n？）

下面是我写的原文和一段视频，介绍了浮点CppCon 2015：

我正在编写一个迭代器，它将从0.0循环到3.0。

i = 0.0
while i < 3:
  do something with i
  i += 0.2

但是当我做=0.2时，结果不是预期的0.2，然后是0.4，而是

0.19999990，然后是0.399999999

如果我做圆它没有帮助。

如果我这样做了

from decimal import Decimal, getcontext 

数字变得更糟。

Python是否会疯狂（e）正确解释0.2增量就意味着0.2增量，而不是更长的小数？我的意思是在int和float之间有什么东西能起作用，而decimal不能。或者我在学校被错误地教导0.1意味着0.1000009？

Answer 1

编辑：下面的“解决方案”在经过多次测试之前似乎是一个解决方案。这和正常的浮动一样糟糕。

老：我做了一个黑客。。。。。它“有效”，并且能够缩小到程序员愿意承受嵌套while循环的程度。我称之为嵌套整数十进制方法或飞行驴子。

a1 = 0
a2 = 0
b = str(a1)+'.'+str(a2)
float(b)

例如：

while a1 < 3:
  b2 = 0
  while a2 < 10:
    b = str(a1)+'.'+str(a2)
    do stuff including float(b)
    a2 += 1
  a1 += 1