fraction本质是精确的整数分子分母对，所有运算在整数域完成并自动约分；传入float会继承其二进制精度缺陷，正确构造须用字符串或整数对，混合float运算将静默转为浮点结果。
fractions.Fraction 本质是两个整数，不是小数
它不存“0.1”这个值，而是存 Fraction(1, 10) —— 分子、分母都是精确整数，所有运算都在整数域完成。加减乘除最终都归结为整数的四则运算和最大公约数约分，中间不经过任何二进制浮点表示。
对比 float：0.1 在内存里实际是 0.100000000000000005551115123126... 这个 IEEE 754 近似值，从第一步就失真了。
构造时传 float 就已失败，必须绕开
这是最常踩的坑：你以为 Fraction(0.1) 能还原出 1/10，其实它只是把那个已经失真的 float 值转成分数，结果是 Fraction(3602879701896397, 36028797018963968)，根本不是 1/10。
- ✅ 正确写法：
Fraction('0.1')、Fraction(1, 10)、Fraction('1/10') - ✅ 涉及 Decimal 时：
Fraction(Decimal('0.1'))（需先用字符串构造 Decimal） - ❌ 绝对避免：
Fraction(0.1)、Fraction(1.0 / 10)、任何含 float 字面量或计算的表达式
和 float 混合运算是静默精度杀手
Fraction 和 int 运算安全，但只要出现 float，Python 就会自动把整个结果转成 float，且不报错、不警告。
例如：
from fractions import Fraction f = Fraction(1, 3) f + 0.5 # → 0.8333333333333334（float！精度立刻丢失）
若需混合计算，必须显式统一类型：
- 把 float 转回
Fraction：用字符串或Decimal中间桥接 - 或全程用
Decimal（适合十进制场景，如金融）
输出控制容易被忽略：约分是默认行为，但有时你不需要
Fraction 每次构造和运算后都会自动约分到最简形式，比如 Fraction(6, 8) 直接变成 Fraction(3, 4)。这通常很好，但如果你在做教学演示、通分练习或需要保留原始分母结构，就得自己处理：
- 手动控制分母：用
numerator * (target_denom // denominator)算新分子 - 要小数近似：用
float(frac)或round(float(frac), n)，但注意这一步才真正引入浮点误差
真正的精度保障只存在于 Fraction 实例内部；一旦调用 float()、参与 float 运算、或用字符串格式化输出小数，就已离开精确领域。
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