Python作為一款高級編程語言，廣泛應用于數據分析、人工智能等領域。在Python中，浮點數類型提供了一種表示小數的方式。但是，由于計算機內存和二進制數的特性，浮點數會存在一定的精度問題。

# 舉例
a = 0.1
b = 0.2
c = 0.3
d = a + b
print(d == c) # 輸出False

上面的代碼通過比較0.1和0.2的和與0.3的大小，發現結果并不符合預期。這是因為0.1和0.2在二進制中都是一個無限循環小數，而計算機內存只能存儲一定位數的二進制，因此會出現一定的精度誤差。

那么Python中的浮點數究竟可以表示的范圍是多少呢？我們可以使用sys模塊來查看。

import sys
print(sys.float_info)

上述代碼將輸出Python所支持的浮點數精度、尾數位數、指數的范圍、舍入模式等信息，具體如下：

sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308,
min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.220446049250313e-16, radix=2, rounds=1)

從這些信息中我們可以看出，Python中浮點數的表示范圍基本上是滿足實際需求的。

但是，在處理極大或極小的浮點數時，也會出現一些問題。比如：

# 舉例
a = 2 ** 1023
b = 2 ** 1024
print(a)
print(b)

上述代碼中，a是一個非常大的數，而b就已經超出了Python表達的范圍，輸出結果如下：

8.98846567431158e+307
inf

從上面的例子中可以看出，即使滿足了小數范圍的要求，Python中的浮點數仍然需要謹慎使用。在實際開發中，需要了解浮點數的特性，避免因精度誤差而導致的錯誤。