versión 1.2.1: la diferencia de importes con SAP se redondea a 2 decimales

La comparación abs(a - b) < 0.01 no era fiable por la coma flotante: el mismo
céntimo se aceptaba o rechazaba según el importe (431.41 contra 431.40 se
rechazaba y 624.39 contra 624.38 se aceptaba). pipeline_utils.importes_coinciden
redondea la diferencia a 2 decimales, lo que muestra un comprobante, y admite
hasta 1 céntimo. Se usa en la validación de precios y en la comparación del
valor referencial. Con datos reales de SAP (49 líneas) ningún resultado cambió.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>

tests/test_pipeline_utils.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import pytest
+
+from pipeline_utils import TOLERANCIA_IMPORTE, importes_coinciden
+
+
+def test_el_ruido_de_la_coma_flotante_era_el_problema():
+    """Documenta por qué no se compara ``abs(a - b) < 0.01``: el mismo céntimo daba resultados distintos."""
+    assert abs(431.41 - 431.40) >= 0.01          # 0.01000000000004775: la regla vieja lo rechazaba
+    assert abs(170.30 - 170.29) >= 0.01          # 0.01000000000001933: también
+    assert abs(624.39 - 624.38) < 0.01           # 0.00999999999999091: la regla vieja lo aceptaba
+    assert abs(828.74 - 828.73) < 0.01           # igual: el mismo céntimo, otro resultado
+    for a, b in [(431.41, 431.40), (170.30, 170.29), (624.39, 624.38), (828.74, 828.73)]:
+        assert importes_coinciden(a, b)
+
+
+@pytest.mark.parametrize("a, b, esperado", [
+    (100.00, 100.00, True), (100.00, 100.01, True), (100.01, 100.00, True), (100.004, 100.00, True),
+    (100.00, 100.02, False), (100.02, 100.00, False), (0.00, 0.02, False), (1500.00, 1499.98, False),
+    (0.0, 0.0, True), (-5.00, -5.01, True),
+])
+def test_importes_coinciden(a, b, esperado):
+    assert importes_coinciden(a, b) is esperado
+
+
+def test_la_comparacion_es_simetrica():
+    for a, b in [(624.38, 624.39), (1.0, 1.02), (850.5, 850.49)]:
+        assert importes_coinciden(a, b) == importes_coinciden(b, a)
+
+
+def test_la_tolerancia_es_un_centimo():
+    assert TOLERANCIA_IMPORTE == 0.01