由于双等号的存在，使用中会存在一些问题，例如：
重读前端中列出了双等号的转换方式：
有时候不知道会拿到什么类型的数据时，为了严格的控制数据类型和可能存在的状况bug，还是建议用三等来判断，把拿到的不确定数据都进行类型转换之后再做比较。
目前js设计中的存在了早期的不合理设计，在 JavaScript 设计原则“don’t break the web”之下，已经无法修正了，这种可控类型问题可以考虑用typescript解决，团队的规范也建议停用双等号以减少出现bug的几率。
一、怎样将一个数据转成浮点数 https://www.zhihu.com/question/21711083二、js 的 Number 在 JavaScript 中整数和浮点数都属于 Number 数据类型，所有数字都是以 64 位浮点数形式储存，即便整数也是如此。三、造成哪些问题？ 1、小数计算精度丢失，比如 0.1+0.2 不等于 0.3 2、整数最大范围 整数是按最大54位来算最大(253 - 1，Number.MAX_SAFE_INTEGER,9007199254740991) 和最小(-(253 - 1)，Number.MIN_SAFE_INTEGER,-9007199254740991) 安全整数范围的。所以只要超过这个范围，就会存在被舍去的精度问题。四、解决办法 开源的库、bigInt、 0.1+0.2-0.3 // 5.551115123125783e-17 5.551115123125783e-17.toFixed(20) // '0.00000000000000005551' 5.551115123125783e-17<Number.EPSILON*Math.pow(2,2) // true重新整理https://zhuanlan.zhihu.com/p/73699947回顾一个基础问题，js 中的精度丢失问题。 一、在 js 中只有双精度浮点数来存储的Number，数据存储会有三个步骤：1、十进制转二进制 2、二进制转科学技术法 3、按 IEEE754 标准存储。 二、双精度浮点一共有 64位，64位比特又可分为三个部分： 符号位S：第 1 位是正负数符号位（sign），0代表正数，1代表负数 指数位E：中间的 11 位存储指数（exponent），用来表示次方数 尾数位M：最后的 52 位是尾数（mantissa），超出的部分自动进一舍零 三、基于以上知识，在数据小数位在进行转换二进制时，会出现无线循环的情况，而数据转成 IEEE754标准时又仅支持 52 位，所以要发生一个数据截断，也就是精度丢失。 四、常见的丢失场景， 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004 parseInt(0.58*100,10)=57 (1.335).toFixed(2) 四、解决办法math.js bignumber.js等库以及 es6 针对整数精度丢失的新数据类型BigInt
