Python 2.2 有什么新变化
***********************

作者:
   A.M. Kuchling


概述
====

本文本介绍了 Python 2.2.2 的新增特性，该版本发布于 2002 年 10 月 14日
。 Python 2.2.2 是 Python 2.2 的问题修正发布版，最初发布于 2001 年 12
月 21 日。

Python 2.2 可以被看作是 "清理发布版"。 有一些特性如生成器和迭代器等是
全新的，但大多数变化，尽管可能是重大而深远的，都是为了清理语言设计中的
不规范和阴暗角落。

本文并不试图提供对新特性的完整规范说明，而是提供一个便捷的概览。 要获
取全部细节，你应该参阅 Python 2.2 的文档，比如 Python 库参考 和 Python
参考指南。 如果你想要了解某项更改的完整实现和设计理念，请参阅特定新特
性的 PEP。


PEP 252 和 253：类型和类的修改
==============================

Python 2.2 中最大且影响最深远的改变是针对 Python 的对象和类模型。 这些
变化应该是向下兼容的，因此你的代码将能继续运行而无需修改，但这些变化提
供了一些很棒的新功能。 在开始本文最长和最复杂的部分之前，我提供对这些
变化的概览并附带一些注释。

很久以前我写过一个网页来列出 Python 设计中的一些缺陷。 其中一个最明显
的缺陷是无法子类化用 C 实现的 Python 类型。 具体来说，内置类型是无法子
类化的，例如你不能简单地子类化列表以便向其添加一个有用的方法。 虽然
"UserList" 模块提供了一个支持所有列表方法的类并且可以进一步子类化，但
有很多 C 代码都期望一个常规的 Python 列表而不能接受 "UserList" 实例。

Python 2.2 修正了此问题，并在此过程中添加了一些令人激动的新功能。 简明
概述如下:

* 你可以继承内置类型，例如列表和整数，并且你的子类应该在任何需要原始类
  型的地方正常工作。这使得 Python 的面向对象编程更加灵活和强大。

* 现在，除了之前版本的 Python 中可用的实例方法外，还可以定义静态方法和
  类方法。这使得你可以更灵活地组织类的行为。

* 另一种可能的做法是通过使用名为 *特征属性* 的机制在访问或设置实例属性
  时自动调用方法。 许多 "__getattr__()" 的用法可以被重写为改用特征属性
  ，使得结果代码更简单且更快速。 作为一个小小的附带好处，现在属性也可
  以带有文档字符串。

* 可以使用 __slots__ 限制实例的合法属性列表，从而防止拼写错误，并且在
  未来的 Python 版本中可能进行更多的优化。

一些用户对这些变化表示担忧。确实，他们说，新功能很棒，可以实现以前版本
的 Python 无法做到的各种技巧，但它们也使语言变得更加复杂。一些人表示，
他们一直推荐 Python 是因为它的简单性，现在感觉这种简单性正在丧失。

个人而言，我认为没有必要担心。许多新功能相当深奥，你可以编写大量
Python 代码而不需要了解它们。编写一个简单的类并不比以前更难，因此除非
确实需要，否则你不必费心去学习或教授这些新功能。一些以前只有在 C 语言
中才能实现的非常复杂的任务，现在可以用纯 Python 实现，在我看来，这一切
都更好了。

我不会尝试涵盖所有为了使新功能生效而需要的每一个边缘情况和小改动。相反
，本节将只勾勒出大致的轮廓。有关 Python 2.2 新对象模型的更多信息，请参
见 相关链接 的“相关链接”部分。


旧式类和新式类
--------------

首先，你应该知道 Python 2.2 实际上有两种类型的类：经典类（或旧式类）和
新式类。旧式类模型与早期版本的 Python 中的类模型完全相同。本节描述的所
有新功能仅适用于新式类。这种分歧并不是永久的；最终，旧式类将被淘汰，可
能在 Python 3.0 中被移除。

那么如何定义一个新式类呢？你可以通过继承一个现有的新式类来实现。大多数
Python 内置类型，如整数、列表、字典，甚至文件，现在都是新式类。此外，
还添加了一个名为 "object" 的新式类，它是所有内置类型的基类，因此如果没
有合适的内置类型，你可以直接继承 "object" 类：

   class C(object):
       def __init__ (self):
           ...
       ...

这意味着在 Python 2.2 中不带任何基类的 "class" 语句总是属于经典类。 （
实际上你也可以通过设置一个名为 "__metaclass__" 的模块级变量来改变这一
点 —— 详见 **PEP 253** —— 但更简单的做法是直接子类化 "object"。）

内置类型的类型对象在 Python 2.2 中作为内置对象提供，使用了一种巧妙的技
巧命名。Python 一直有名为 "int()"、"float()" 和 "str()" 的内置函数。在
Python 2.2 中，它们不再是函数，而是作为被调用时表现为工厂的类型对象。

   >>> int
   <type 'int'>
   >>> int('123')
   123

为了使类型集合更为完备，增加了新的类型对象如 "dict()" 和 "file()"。 下
面是一个更有趣的示例，向文件对象添加一个 "lock()" 方法:

   class LockableFile(file):
       def lock (self, operation, length=0, start=0, whence=0):
           import fcntl
           return fcntl.lockf(self.fileno(), operation,
                              length, start, whence)

现在已经过时的 "posixfile" 模块包含一个类，该类模仿了文件对象的所有方
法，并添加了一个 "lock()" 方法，但这个类不能传递给期望内置文件对象的内
部函数，而这在我们的新 "LockableFile" 实现中是可能的。


描述器
------

在以前的 Python 版本中，没有一致的方式来发现对象支持的属性和方法。 有
一些非正式的约定，例如定义 "__members__" 和 "__methods__" 属性，这些属
性是名称列表，但扩展类型或类的作者往往不会去定义它们。 你可以回退到检
查对象的 "__dict__" 属性，但在使用类继承或任意的 "__getattr__()" 钩子
时，这仍然可能是不准确的。

新类模型的一个核心理念是正式化了使用描述符来描述对象属性的 API。描述符
指定属性的值，说明它是方法还是字段。通过描述符 API，静态方法和类方法成
为可能，以及其他更复杂的构造。

属性描述符是存在于类对象内部的对象，它们自身具有一些属性。描述符协议由
三个主要方法组成：

* "__name__" 是属性的名称。

* "__doc__" 是属性的文档字符串。

* "__get__(object)" 是一个从 *object* 中提取属性值的方法。

* "__set__(object, value)" 将 *object* 上的属性设为 *value*。

* "__delete__(object, value)" 将删除 *object* 的 *value* 属性。

例如，当你写下 "obj.x"，Python 实际要执行的步骤是:

   descriptor = obj.__class__.x
   descriptor.__get__(obj)

对于方法，"descriptor.__get__()" 返回一个可调用的临时对象，它将实例和
要调用的方法封装在一起。 这也是为什么现在可以实现静态方法和类方法的原
因；它们有描述器，可以只封装方法，或者封装方法和类。 作为对这些新方法
类型的简要说明，静态方法不传递实例，因此类似于常规函数。 类方法传递对
象的类，但不传递对象本身。 静态方法和类方法的定义如下:

   class C(object):
       def f(arg1, arg2):
           ...
       f = staticmethod(f)

       def g(cls, arg1, arg2):
           ...
       g = classmethod(g)

"staticmethod()" 函数接收函数 "f()"，并将其封装在描述符中返回，这样它
就可以存储在类对象中。 您可能希望有特殊的语法来创建这样的方法 ("def
static f" ,``defstatic f()`` 或类似的东西)，但目前还没有定义这样的语法
；这要留待 Python 的未来版本去解决。

更多的新功能，如 __slots__ 和属性，也作为新类型的描述符实现。编写一个
实现新功能的描述符类并不困难。例如，可以编写一个描述符类，使其能够为方
法编写类似 Eiffel 风格的前置条件和后置条件。使用该功能的类可能定义如下
：

   from eiffel import eiffelmethod

   class C(object):
       def f(self, arg1, arg2):
           # The actual function
           ...
       def pre_f(self):
           # Check preconditions
           ...
       def post_f(self):
           # Check postconditions
           ...

       f = eiffelmethod(f, pre_f, post_f)

请注意，使用新 "eiffelmethod()" 的人不必了解任何关于描述器的知识。 这
就是我认为新功能不会增加语言基本复杂性的原因。 会有一些向导需要了解它
，以便编写 "eiffelmethod()" 或 ZODB 或其他内容，但大多数用户只会在生成
的库之上编写代码，而会忽略其实现细节。


多重继承：钻石规则
------------------

通过改变名称解析规则，多重继承也变得更加有用。  请看下面这组类（图表摘
自 **PEP 253** ，作者 Guido van Rossum）：

         class A:
           ^ ^  def save(self): ...
          /   \
         /     \
        /       \
       /         \
   class B     class C:
       ^         ^  def save(self): ...
        \       /
         \     /
          \   /
           \ /
         class D

经典类的查找规则很简单，但并不高明；基类的查找是深度优先的，从左到右依
次查找。 对 "D.save()" 的引用将搜索类 "D"、"B"，然后是 "A"，其中
"save()" 将被找到并返回。 "C.save()" 根本不会被找到。 这很糟糕，因为如
果 "C" 的 "save()" 方法正在保存 "C" 特有的某些内部状态，不调用该方法将
导致该状态永远不会被保存。

新式类遵循一种不同的算法，虽然解释起来有点复杂，但在这种情况下能做正确
的事情。（请注意，Python 2.3 改变了这个算法，在大多数情况下会产生相同
的结果，但对于非常复杂的继承图会产生更有用的结果。）

1. 按照经典的查找规则列出所有基类，如果一个类被重复访问，则将其包含多
   次。 在上例中，已访问过的类列表为
   ["D",:class:*!B*,:class:*!A*,:class:*!C*,:class:*!A*]。

2. 扫描列表来查找重复的类。 如果发现有重复的类，则删除所有重复的类，只
   留下列表中*后一个。 在上例中，删除重复后的列表变成
   ["D",:class:*!B*,:class:*!C*,:class:*!A*]。

根据这条规则，引用 "D.save()" 将返回 "C.save()"，这正是我们想要的行为
。 这一查找规则与 Common Lisp 遵循的规则相同。 新的内置函数 "super()"
提供了一种无需重新实现 Python 算法就能获取类的超类的方法。 最常用的形
式是 "super(class, obj)" ，它返回一个绑定的超类对象（而不是实际的类对
象）。 这种形式将用于调用超类中的方法；例如，"D" 的 "save()" 方法看起
来像这样:

   class D (B,C):
       def save (self):
           # Call superclass .save()
           super(D, self).save()
           # Save D's private information here
           ...

"super()" 在以 "super(class)" 或 "super(class1, class2)" 形式调用时也
可以返回未绑定的超类对象，但这可能并不常用。


属性访问
--------

许多高级的 Python 类通过 "__getattr__()" 定义属性访问钩子；通常这样做
是为了方便，通过自动将诸如 "obj.parent" 这样的属性访问映射到诸如
"obj.get_parent" 这样的方法调用，使代码更具可读性。 Python 2.2 添加了
一些新的方法来控制属性访问。

首先，新式类仍然支持 "__getattr__(attr_name)"，关于它的任何内容都没有
改变。  和以前一样，当试图访问 "obj.foo" 时，如果在实例的字典中找不到
名为 "foo" 的属性，就会调用它。

新式类还支持一种新方法 "__getattribute__(attr_name)"。 这两个方法的区
别在于 "__getattribute__()" 在访问任何属性时 *总是* 被调用，而旧的
"__getattr__()" 仅在 "foo" 未在实例的字典中找到时才被调用。

然而，Python 2.2 对 *properties* 的支持通常是捕获属性引用的更简单方法
。 编写 "__getattr__()" 方法非常复杂，因为为了避免递归，你不能在其中使
用常规的属性访问，而是不得不处理 "__dict__" 的内容。 此外，
"__getattr__()" 方法在 Python 检查其他例如 "__repr__()" 或
"__coerce__()" 等方法时也会被调用，因此在编写时需要考虑这些情况。最后
，每次属性访问都调用一个函数会导致显著的性能损失。

"property" 是一种新的内置类型，它打包了三个用于获取、设置或删除属性的
函数，以及一个文档字符串。例如，如果你想定义一个计算得出的属性 "size"
，同时又希望这个属性是可设置的，你可以这样写:

   class C(object):
       def get_size (self):
           result = ... computation ...
           return result
       def set_size (self, size):
           ... compute something based on the size
           and set internal state appropriately ...

       # Define a property.  The 'delete this attribute'
       # method is defined as None, so the attribute
       # can't be deleted.
       size = property(get_size, set_size,
                       None,
                       "Storage size of this instance")

这确实比编写一对 "__getattr__()" / "__setattr__()" 方法要清晰和容易得
多，后者需要检查 "size" 属性并在检索 "__dict__" 的所有其他属性时进行特
殊处理。 对 "size" 属性的访问是唯一需要执行调用函数工作的访问，因此对
其他属性的引用仍然以通常的速度运行。

最后，可以使用新的类属性 "__slots__" 来限制对象上可以引用的属性列表。
Python 对象通常非常动态，可以随时通过简单地 "obj.new_attr=1" 来定义一
个新属性。新式类可以定义一个名为 "__slots__" 的类属性，以将合法属性限
制为特定的一组名称。一个例子可以更清楚地说明这一点：

   >>> class C(object):
   ...     __slots__ = ('template', 'name')
   ...
   >>> obj = C()
   >>> print obj.template
   None
   >>> obj.template = 'Test'
   >>> print obj.template
   Test
   >>> obj.newattr = None
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in ?
   AttributeError: 'C' object has no attribute 'newattr'

注意，当尝试为未列在 "__slots__" 中的属性赋值时，会引发
"AttributeError"。


相关链接
--------

本节只是对新特性进行了简要概述，提供了足够的解释以帮助你开始编程，但许
多细节已被简化或忽略。想要获得更全面的了解，你可以去哪里呢？

描述器指南 是由 Guido van Rossum 编写的一篇介绍描述器特性详细教程。 如
果我的描述激起了你的兴趣，请继续阅读这篇教程，因为它更加详细地介绍了这
些新功能，同时仍然保持了相当的易读性。

接下来，有两个相关的 PEP，即 **PEP 252** 和 **PEP 253**。**PEP 252**
标题为“使类型更像类”，涵盖了描述符 API。**PEP 253** 标题为“内置类型的
子类型化”，描述了使内置对象可以进行子类型化的类型对象的更改。**PEP
253** 是这两个 PEP 中更复杂的一个，在某些点上，必要的类型和元类型解释
可能会让人感到头疼。两个 PEP 都由 Guido van Rossum 编写和实现，并得到
了 Zope Corp. 团队其他成员的实质性协助。

最后，还有最终的权威来源：源代码。大部分类型处理的机制都在
"Objects/typeobject.c" 中，但只有在所有其他途径都用尽之后，包括在
python-list 或 python-dev 上发布问题后，才应求助于源代码。


PEP 234: 迭代器
===============

Python 2.2 的另一个重要新增功能是在 C 和 Python 两个层面上引入了迭代接
口。对象可以定义如何被调用者循环遍历。

在 Python 2.1 及之前的版本中，使 "for item in obj" 语句生效的常用方法
是定义一个类似于下面的 "__getitem__()" 方法：

   def __getitem__(self, index):
       return <next item>

"__getitem__()" 更适用于在对象上定义索引操作，以便你可以编写 "obj[5]"
来检索第六个元素。 如果仅仅为了支持 "for" 循环而使用它，会有些误导。
考虑一个类文件对象，它希望被循环遍历；*index* 参数基本上是没有意义的，
因为类可能假定会有一系列的 "__getitem__()" 调用，每次 *index* 增加一。
换句话说，"__getitem__()" 方法的存在并不意味着使用 "file[5]" 随机访问
第六个元素是可行的，尽管实际上它应该是可行的。

在 Python 2.2 中，可以单独实现迭代，而 "__getitem__()" 方法可以仅限于
真正支持随机访问的类。 迭代器的基本概念很简单。 一个新的内置函数
"iter(obj)" 或 "iter(C, sentinel)" 被引入，用于获取迭代器。
"iter(obj)" 返回对象 *obj* 的迭代器，而 "iter(C, sentinel)" 返回一个迭
代器，该迭代器将调用可调用对象 *C*，直到它返回 *sentinel*，以此表示迭
代结束。

Python 类可以定义一个 "__iter__()" 方法，该方法应该创建并返回一个对象
的新迭代器；如果对象本身就是它自己的迭代器，这个方法可以简单地返回
"self"。 特别地，迭代器通常会是它们自己的迭代器。 用 C 实现的扩展类型
可以实现一个 "tp_iter" 函数来返回一个迭代器，想要表现为迭代器的扩展类
型可以定义一个 "tp_iternext" 函数。

总结一下，迭代器实际上做什么？它们有一个必需的方法 "next()"，该方法不
接受任何参数并返回下一个值。当没有更多的值可以返回时，调用 "next()" 应
该引发 "StopIteration" 异常。以下是一个简单的例子来说明迭代器的工作原
理：

   >>> L = [1,2,3]
   >>> i = iter(L)
   >>> print i
   <iterator object at 0x8116870>
   >>> i.next()
   1
   >>> i.next()
   2
   >>> i.next()
   3
   >>> i.next()
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in ?
   StopIteration
   >>>

在 Python 2.2 中，"for" 语句不再期望一个序列；它期望的是一个可以返回迭
代器的 "iter()" 对象。 为了向下兼容和方便，对于那些没有实现
"__iter__()" 或 "tp_iter" 方法的序列，会自动构造一个迭代器，因此 "for
i in [1,2,3]" 仍然可以正常工作。 Python 解释器在循环遍历序列时，已经改
为使用迭代器协议。 这意味着你可以做类似这样的事情：

   >>> L = [1,2,3]
   >>> i = iter(L)
   >>> a,b,c = i
   >>> a,b,c
   (1, 2, 3)

迭代器支持已被添加到Python的一些基本类型中。对字典调用 "iter()" 会返回
一个迭代器，该迭代器遍历字典的键，如下所示：

   >>> m = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4, 'May': 5, 'Jun': 6,
   ...      'Jul': 7, 'Aug': 8, 'Sep': 9, 'Oct': 10, 'Nov': 11, 'Dec': 12}
   >>> for key in m: print key, m[key]
   ...
   Mar 3
   Feb 2
   Aug 8
   Sep 9
   May 5
   Jun 6
   Jul 7
   Jan 1
   Apr 4
   Nov 11
   Dec 12
   Oct 10

That's just the default behaviour.  If you want to iterate over keys,
values, or key/value pairs, you can explicitly call the "iterkeys()",
"itervalues()", or "iteritems()" methods to get an appropriate
iterator. In a minor related change, the "in" operator now works on
dictionaries, so "key in dict" is now equivalent to
"dict.has_key(key)".

Files also provide an iterator, which calls the "readline()" method
until there are no more lines in the file.  This means you can now
read each line of a file using code like this:

   for line in file:
       # do something for each line
       ...

Note that you can only go forward in an iterator; there's no way to
get the previous element, reset the iterator, or make a copy of it. An
iterator object could provide such additional capabilities, but the
iterator protocol only requires a "next()" method.

参见:

  **PEP 234** - 迭代器
     由 Ka-Ping Yee 和 GvR 撰写；由 Python Labs 小组（主要由 GvR 和
     Tim Peters）实现。


PEP 255: 简单的生成器
=====================

生成器是另一个新增特性，它是与迭代器的引入相互关联的。

你一定熟悉在Python或C语言中函数调用的工作方式。当你调用一个函数时，它
会获得一个私有命名空间，在这个命名空间中创建其局部变量。当函数执行到
"return" 语句时，这些局部变量会被销毁，并将结果值返回给调用者。稍后对
同一个函数的调用将获得一套全新的局部变量。但，如果局部变量在函数退出时
不被丢弃呢？如果你可以在函数停止的地方稍后恢复执行呢？这就是生成器所提
供的功能；它们可以被视为可恢复的函数。

这里是一个生成器函数的最简示例:

   def generate_ints(N):
       for i in range(N):
           yield i

一个新的关键字 "yield" 被引入用于生成器。任何包含 "yield" 语句的函数都
是生成器函数；这由Python的字节码编译器检测到，并因此对函数进行特殊编译
。由于引入了一个新的关键字，生成器必须通过在模块的源代码顶部附近包含一
条 "from __future__ import generators" 语句来显式启用。在Python 2.3中
，这条语句将变得不再必要。

当你调用一个生成器函数时，它不会返回单个值；相反，它返回一个支持迭代器
协议的生成器对象。在执行 "yield" 语句时，生成器输出 "i" 的值，类似于
"return" 语句。"yield" 和 "return" 语句之间的重大区别在于，当到达
"yield" 时，生成器的执行状态被挂起，并且局部变量被保留。在下一次调用生
成器的 "next()" 方法时，函数将立即在 "yield" 语句之后恢复执行。（由于
复杂的原因，"yield" 语句不允许在 "try" ... "finally" 语句的 "try" 块中
使用；请阅读 **PEP 255** 以获得关于 "yield" 和异常交互的详细解释。）

下面是 "generate_ints()" 生成器的用法示例:

   >>> gen = generate_ints(3)
   >>> gen
   <generator object at 0x8117f90>
   >>> gen.next()
   0
   >>> gen.next()
   1
   >>> gen.next()
   2
   >>> gen.next()
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in ?
     File "<stdin>", line 2, in generate_ints
   StopIteration

你可以等价地写成 "for i in generate_ints(5)" 或 "a,b,c =
generate_ints(3)"。

在生成器函数内部， "return" 语句只能不带值使用，并表示值的生成过程结束
；之后，生成器不能再返回任何值。在生成器函数内部，带值的 "return"，例
如 "return 5"，是语法错误。生成器结果的结束也可以通过手动引发
"StopIteration" 异常来指示，或者只是让执行流自然地从函数底部流出。

你可以通过编写自己的类并将生成器的所有局部变量存储为实例变量，手动实现
生成器的效果。例如，返回一个整数列表可以通过将 "self.count" 设置为0，
并让 "next()" 方法递增 "self.count" 并返回它。然而，对于一个中等复杂的
生成器，编写一个相应的类将会更加混乱。"Lib/test/test_generators.py" 包
含了一些更有趣的例子。其中最简单的一个使用生成器递归实现了树的中序遍历
：

   # A recursive generator that generates Tree leaves in in-order.
   def inorder(t):
       if t:
           for x in inorder(t.left):
               yield x
           yield t.label
           for x in inorder(t.right):
               yield x

Two other examples in "Lib/test/test_generators.py" produce solutions
for the N-Queens problem (placing $N$ queens on an $NxN$ chess board
so that no queen threatens another) and the Knight's Tour (a route
that takes a knight to every square of an $NxN$ chessboard without
visiting any square twice).

生成器的概念源自其他编程语言，尤其是 Icon（
https://www2.cs.arizona.edu/icon/ ），在 Icon 语言中，生成器的概念是核
心。在 Icon 中，每个表达式和函数调用生成器的概念源自其他编程语言，尤其
是 Icon。在Icon中，每个表达式和函数调用都可以表现得像一个生成器。以下
是来自“Icon 编程语言概述”中的一个示例，展示了生成器的用法
https://www2.cs.arizona.edu/icon/docs/ipd266.htm ：

   sentence := "Store it in the neighboring harbor"
   if (i := find("or", sentence)) > 5 then write(i)

In Icon the "find()" function returns the indexes at which the
substring "or" is found: 3, 23, 33.  In the "if" statement, "i" is
first assigned a value of 3, but 3 is less than 5, so the comparison
fails, and Icon retries it with the second value of 23.  23 is greater
than 5, so the comparison now succeeds, and the code prints the value
23 to the screen.

Python 并没有像 Icon 那样将生成器作为核心概念来采纳。生成器被认为是
Python 核心语言的一部分，但学习或使用它们并不是强制性的；如果它们不能
解决你的问题，可以完全忽略它们。与 Icon 相比，Python 的一个新颖特性是
生成器的状态表示为一个具体对象（迭代器），该对象可以传递给其他函数或存
储在数据结构中。

参见:

  **PEP 255** - 简单生成器
     由 Neil Schemenauer, Tim Peters, Magnus Lie Hetland 撰写。 主要由
     Neil Schemenauer 和 Tim Peters 实现，并包含来自 Python Labs 团队
     的修正。


PEP 237: 统一长整数和整数
=========================

In recent versions, the distinction between regular integers, which
are 32-bit values on most machines, and long integers, which can be of
arbitrary size, was becoming an annoyance.  For example, on platforms
that support files larger than "2**32" bytes, the "tell()" method of
file objects has to return a long integer. However, there were various
bits of Python that expected plain integers and would raise an error
if a long integer was provided instead.  For example, in Python 1.5,
only regular integers could be used as a slice index, and "'abc'[1L:]"
would raise a "TypeError" exception with the message 'slice index must
be int'.

Python 2.2 将根据需要将数值从短整数转换为长整数。'L' 后缀不再需要用于
表示长整数字面量，因为现在编译器会自动选择适当的类型。（在未来的 2.x
版本的 Python 中，使用 'L' 后缀将被不鼓励，并在 Python 2.4 中触发警告
，可能在 Python 3.0 中被移除。）许多以前会引发 "OverflowError" 的操作
现在会返回一个长整数作为结果。例如：

   >>> 1234567890123
   1234567890123L
   >>> 2 ** 64
   18446744073709551616L

In most cases, integers and long integers will now be treated
identically.  You can still distinguish them with the "type()" built-
in function, but that's rarely needed.

参见:

  **PEP 237** - 统一长整数和整数
     由 Moshe Zadka 和 Guido van Rossum 撰写 ; 大部分由 Guido van
     Rossum 实现。


PEP 238：修改除法运算符
=======================

The most controversial change in Python 2.2 heralds the start of an
effort to fix an old design flaw that's been in Python from the
beginning. Currently Python's division operator, "/", behaves like C's
division operator when presented with two integer arguments: it
returns an integer result that's truncated down when there would be a
fractional part.  For example, "3/2" is 1, not 1.5, and "(-1)/2" is
-1, not -0.5.  This means that the results of division can vary
unexpectedly depending on the type of the two operands and because
Python is dynamically typed, it can be difficult to determine the
possible types of the operands.

(The controversy is over whether this is *really* a design flaw, and
whether it's worth breaking existing code to fix this.  It's caused
endless discussions on python-dev, and in July 2001 erupted into a
storm of acidly sarcastic postings on *comp.lang.python*. I won't
argue for either side here and will stick to describing what's
implemented in 2.2.  Read **PEP 238** for a summary of arguments and
counter-arguments.)

由于这一变化可能会破坏现有代码，因此它正在非常逐步地引入。Python 2.2
开始了这一过渡，但直到 Python 3.0 这一转换才会完全完成。

First, I'll borrow some terminology from **PEP 238**.  "True division"
is the division that most non-programmers are familiar with: 3/2 is
1.5, 1/4 is 0.25, and so forth.  "Floor division" is what Python's "/"
operator currently does when given integer operands; the result is the
floor of the value returned by true division.  "Classic division" is
the current mixed behaviour of "/"; it returns the result of floor
division when the operands are integers, and returns the result of
true division when one of the operands is a floating-point number.

Python 2.2 引入了以下变化：

* A new operator, "//", is the floor division operator. (Yes, we know
  it looks like C++'s comment symbol.)  "//" *always* performs floor
  division no matter what the types of its operands are, so "1 // 2"
  is 0 and "1.0 // 2.0" is also 0.0.

  "//" is always available in Python 2.2; you don't need to enable it
  using a "__future__" statement.

* By including a "from __future__ import division" in a module, the
  "/" operator will be changed to return the result of true division,
  so "1/2" is 0.5.  Without the "__future__" statement, "/" still
  means classic division. The default meaning of "/" will not change
  until Python 3.0.

* Classes can define methods called "__truediv__()" and
  "__floordiv__()" to overload the two division operators.  At the C
  level, there are also slots in the "PyNumberMethods" structure so
  extension types can define the two operators.

* Python 2.2 支持一些命令行参数，用于测试代码是否能在除法语义改变的情
  况下正常工作。运行 Python 并使用 -Q warn 选项时，当对两个整数应用除
  法时会发出警告。你可以利用这个功能找到受影响的代码并进行修复。默认情
  况下，Python 2.2 会执行经典除法而不会发出警告；在 Python 2.3 中，警
  告将默认开启。

参见:

  **PEP 238**：改变除法运算符
     由 Moshe Zadka 和 Guido van Rossum 撰写 ; 由 Guido van Rossum 实
     现。


Unicode 的改变
==============

Python's Unicode support has been enhanced a bit in 2.2.  Unicode
strings are usually stored as UCS-2, as 16-bit unsigned integers.
Python 2.2 can also be compiled to use UCS-4, 32-bit unsigned
integers, as its internal encoding by supplying "--enable-
unicode=ucs4" to the configure script.   (It's also possible to
specify "--disable-unicode" to completely disable Unicode support.)

When built to use UCS-4 (a "wide Python"), the interpreter can
natively handle Unicode characters from U+000000 to U+110000, so the
range of legal values for the "unichr()" function is expanded
accordingly.  Using an interpreter compiled to use UCS-2 (a "narrow
Python"), values greater than 65535 will still cause "unichr()" to
raise a "ValueError" exception. This is all described in **PEP 261**,
"Support for 'wide' Unicode characters"; consult it for further
details.

Another change is simpler to explain. Since their introduction,
Unicode strings have supported an "encode()" method to convert the
string to a selected encoding such as UTF-8 or Latin-1.  A symmetric
"decode([*encoding*])" method has been added to 8-bit strings (though
not to Unicode strings) in 2.2. "decode()" assumes that the string is
in the specified encoding and decodes it, returning whatever is
returned by the codec.

Using this new feature, codecs have been added for tasks not directly
related to Unicode.  For example, codecs have been added for uu-
encoding, MIME's base64 encoding, and compression with the "zlib"
module:

   >>> s = """Here is a lengthy piece of redundant, overly verbose,
   ... and repetitive text.
   ... """
   >>> data = s.encode('zlib')
   >>> data
   'x\x9c\r\xc9\xc1\r\x80 \x10\x04\xc0?Ul...'
   >>> data.decode('zlib')
   'Here is a lengthy piece of redundant, overly verbose,\nand repetitive text.\n'
   >>> print s.encode('uu')
   begin 666 <data>
   M2&5R92!I<R!A(&QE;F=T:'D@<&EE8V4@;V8@<F5D=6YD86YT+"!O=F5R;'D@
   >=F5R8F]S92P*86YD(')E<&5T:71I=F4@=&5X="X*

   end
   >>> "sheesh".encode('rot-13')
   'furrfu'

To convert a class instance to Unicode, a "__unicode__()" method can
be defined by a class, analogous to "__str__()".

"encode()", "decode()", and "__unicode__()" were implemented by Marc-
André Lemburg.  The changes to support using UCS-4 internally were
implemented by Fredrik Lundh and Martin von Löwis.

参见:

  **PEP 261** - 对 '宽' Unicode 字符的支持
     由 Paul Prescod 编写。


PEP 227: 嵌套的作用域
=====================

In Python 2.1, statically nested scopes were added as an optional
feature, to be enabled by a "from __future__ import nested_scopes"
directive.  In 2.2 nested scopes no longer need to be specially
enabled, and are now always present.  The rest of this section is a
copy of the description of nested scopes from my "What's New in Python
2.1" document; if you read it when 2.1 came out, you can skip the rest
of this section.

Python 2.1 中的最大改变是 Python 的作用域规则，在Python 2.2中得到完善
。 在 Python 2.0 中，任意给定的时刻至多使用三个命名空间来查找变量名称
：局部、模块和内置命名空间。 这往往会导致令人吃惊的结果因为它与人们直
觉上的预期不相匹配。 例如，一个嵌套的递归函数将不起作用:

   def f():
       ...
       def g(value):
           ...
           return g(value-1) + 1
       ...

The function "g()" will always raise a "NameError" exception, because
the binding of the name "g" isn't in either its local namespace or in
the module-level namespace.  This isn't much of a problem in practice
(how often do you recursively define interior functions like this?),
but this also made using the "lambda" expression clumsier, and this
was a problem in practice. In code which uses "lambda" you can often
find local variables being copied by passing them as the default
values of arguments.

   def find(self, name):
       "Return list of any entries equal to 'name'"
       L = filter(lambda x, name=name: x == name,
                  self.list_attribute)
       return L

结果将会严重损害以高度函数式风格编写的 Python 代码的可读性。

Python 2.2 最显著的改变是增加了静态作用域这一语言特征来解决此问题。 作
为它的第一项影响，在上述示例中的 "name=name" 默认参数现在将不再必要。
简单地说，当一个函数内部的给定变量名没有被赋值时（通过赋值语句，或者
"def", "class" 或 "import" 语句），对该变量的引用将在外层作用域的局部
命名空间中查找。 对于该规则的更详细解释，以及具体实现的分析，请参阅相
应的 PEP。

对于同时在模块层级和包含下层函数定义的函数内部局部变量使用了相同变量名
的代码来说这项改变可能会导致一些兼容性问题。 不过这看来不太可能发生，
因为阅读这样的代码本来就会相当令人困惑。

此项改变的一个附带影响是在特定条件下函数作用域内部 "from module import
*" 和 "exec" 语句将不允许使用。 Python 参考手册已经写明 "from module
import *" 仅在模块最高层级上是可用的，但此前 CPython 解释器从未强制实
施此规则。 作为嵌套作用域具体实现的一部分，将 Python 源码转为字节码的
编译器会生成不同的代码来访问某个包含作用域内的变量。 "from module
import *" 和 "exec" 会使得编译器无法正确执行，因为它们会向局部命名空间
添加在编译时还不存在的名称。 为此，如果一个函数包含带有自由变量的函数
定义或 "lambda" 表达式，编译器将通过引发 "SyntaxError" 异常来提示。

为了使前面的解释更清楚，下面是一个例子:

   x = 1
   def f():
       # The next line is a syntax error
       exec 'x=2'
       def g():
           return x

包含 "exec" 语句的第 4 行有语法错误，因为 "exec" 会定义一个名为 "x" 的
新局部变量，它的值应当被 "g()" 所访问。

这应该不会是太大的限制，因为 "exec" 在多数 Python 代码中都极少被使用（
而当它被使用时，往往也是个存在糟糕设计的信号）。

参见:

  **PEP 227** - 静态嵌套作用域
     由 Jeremy Hylton 撰写并实现。


新增和改进的模块
================

* The "xmlrpclib" module was contributed to the standard library by
  Fredrik Lundh, providing support for writing XML-RPC clients.  XML-
  RPC is a simple remote procedure call protocol built on top of HTTP
  and XML. For example, the following snippet retrieves a list of RSS
  channels from the O'Reilly Network, and then  lists the recent
  headlines for one channel:

     import xmlrpclib
     s = xmlrpclib.Server(
           'http://www.oreillynet.com/meerkat/xml-rpc/server.php')
     channels = s.meerkat.getChannels()
     # channels is a list of dictionaries, like this:
     # [{'id': 4, 'title': 'Freshmeat Daily News'}
     #  {'id': 190, 'title': '32Bits Online'},
     #  {'id': 4549, 'title': '3DGamers'}, ... ]

     # Get the items for one channel
     items = s.meerkat.getItems( {'channel': 4} )

     # 'items' is another list of dictionaries, like this:
     # [{'link': 'http://freshmeat.net/releases/52719/',
     #   'description': 'A utility which converts HTML to XSL FO.',
     #   'title': 'html2fo 0.3 (Default)'}, ... ]

  The "SimpleXMLRPCServer" module makes it easy to create
  straightforward XML-RPC servers.  See http://xmlrpc.scripting.com/
  for more information about XML-RPC.

* The new "hmac" module implements the HMAC algorithm described by
  **RFC 2104**. (Contributed by Gerhard Häring.)

* Several functions that originally returned lengthy tuples now return
  pseudo-sequences that still behave like tuples but also have
  mnemonic attributes such as "memberst_mtime" or "tm_year". The
  enhanced functions include "stat()", "fstat()", "statvfs()", and
  "fstatvfs()" in the "os" module, and "localtime()", "gmtime()", and
  "strptime()" in the "time" module.

  For example, to obtain a file's size using the old tuples, you'd end
  up writing something like "file_size =
  os.stat(filename)[stat.ST_SIZE]", but now this can be written more
  clearly as "file_size = os.stat(filename).st_size".

  此特性的初始补丁由 Nick Mathewson 贡献。

* Python 的分析器进行了大量的重构，并纠正了其输出中的各种错误。（由
  Fred L. Drake, Jr. 和 Tim Peters 贡献。）

* The "socket" module can be compiled to support IPv6; specify the "--
  enable-ipv6" option to Python's configure script.  (Contributed by
  Jun-ichiro "itojun" Hagino.)

* Two new format characters were added to the "struct" module for
  64-bit integers on platforms that support the C long long type.  "q"
  is for a signed 64-bit integer, and "Q" is for an unsigned one.  The
  value is returned in Python's long integer type.  (Contributed by
  Tim Peters.)

* In the interpreter's interactive mode, there's a new built-in
  function "help()" that uses the "pydoc" module introduced in Python
  2.1 to provide interactive help. "help(object)" displays any
  available help text about *object*.  "help()" with no argument puts
  you in an online help utility, where you can enter the names of
  functions, classes, or modules to read their help text. (Contributed
  by Guido van Rossum, using Ka-Ping Yee's "pydoc" module.)

* Various bugfixes and performance improvements have been made to the
  SRE engine underlying the "re" module.  For example, the "re.sub()"
  and "re.split()" functions have been rewritten in C.  Another
  contributed patch speeds up certain Unicode character ranges by a
  factor of two, and a new "finditer()"  method that returns an
  iterator over all the non-overlapping matches in  a given string.
  (SRE is maintained by Fredrik Lundh.  The BIGCHARSET patch was
  contributed by Martin von Löwis.)

* The "smtplib" module now supports **RFC 2487**, "Secure SMTP over
  TLS", so it's now possible to encrypt the SMTP traffic between a
  Python program and the mail transport agent being handed a message.
  "smtplib" also supports SMTP authentication.  (Contributed by
  Gerhard Häring.)

* The "imaplib" module, maintained by Piers Lauder, has support for
  several new extensions: the NAMESPACE extension defined in **RFC
  2342**, SORT, GETACL and SETACL.  (Contributed by Anthony Baxter and
  Michel Pelletier.)

* The "rfc822" module's parsing of email addresses is now compliant
  with **RFC 2822**, an update to **RFC 822**.  (The module's name is
  *not* going to be changed to "rfc2822".)  A new package, "email",
  has also been added for parsing and generating e-mail messages.
  (Contributed by Barry Warsaw, and arising out of his work on
  Mailman.)

* The "difflib" module now contains a new "Differ" class for producing
  human-readable lists of changes (a "delta") between two sequences of
  lines of text.  There are also two generator functions, "ndiff()"
  and "restore()", which respectively return a delta from two
  sequences, or one of the original sequences from a delta. (Grunt
  work contributed by David Goodger, from ndiff.py code by Tim Peters
  who then did the generatorization.)

* New constants "ascii_letters", "ascii_lowercase", and
  "ascii_uppercase" were added to the "string" module.  There were
  several modules in the standard library that used "string.letters"
  to mean the ranges A-Za-z, but that assumption is incorrect when
  locales are in use, because "string.letters" varies depending on the
  set of legal characters defined by the current locale.  The buggy
  modules have all been fixed to use "ascii_letters" instead.
  (Reported by an unknown person; fixed by Fred L. Drake, Jr.)

* The "mimetypes" module now makes it easier to use alternative MIME-
  type databases by the addition of a "MimeTypes" class, which takes a
  list of filenames to be parsed.  (Contributed by Fred L. Drake, Jr.)

* A "Timer" class was added to the "threading" module that allows
  scheduling an activity to happen at some future time.  (Contributed
  by Itamar Shtull-Trauring.)


解释器的改变和修正
==================

有些变化只会影响那些在 C 级别处理 Python 解释器的人，因为他们正在编写
Python 扩展模块、嵌入解释器或仅仅是在修改解释器本身。如果你只编写
Python 代码，这里描述的变化对你几乎没有影响。

* Profiling and tracing functions can now be implemented in C, which
  can operate at much higher speeds than Python-based functions and
  should reduce the overhead of profiling and tracing.  This  will be
  of interest to authors of development environments for Python.  Two
  new C functions were added to Python's API, "PyEval_SetProfile()"
  and "PyEval_SetTrace()". The existing "sys.setprofile()" and
  "sys.settrace()" functions still exist, and have simply been changed
  to use the new C-level interface.  (Contributed by Fred L. Drake,
  Jr.)

* Another low-level API, primarily of interest to implementers of
  Python debuggers and development tools, was added.
  "PyInterpreterState_Head()" and "PyInterpreterState_Next()" let a
  caller walk through all the existing interpreter objects;
  "PyInterpreterState_ThreadHead()" and "PyThreadState_Next()" allow
  looping over all the thread states for a given interpreter.
  (Contributed by David Beazley.)

* 垃圾收集器的 C 级接口已经发生了变化，使得编写支持垃圾收集的扩展类型
  和调试函数误用变得更容易。各种函数的语义略有不同，因此需要重命名一系
  列函数。使用旧 API 的扩展仍然可以编译，但不会参与垃圾收集，因此应优
  先考虑将它们更新为 2.2 版本。

  要将一个扩展模块升级至新 API，请执行下列步骤:

* 将 "Py_TPFLAGS_GC" 重命名为 "Py_TPFLAGS_HAVE_GC"。

* 使用 "PyObject_GC_New()" 或 "PyObject_GC_NewVar()" 来分配
     对象，并使用 "PyObject_GC_Del()" 来释放它们。

* Rename "PyObject_GC_Init()" to "PyObject_GC_Track()" and
  "PyObject_GC_Fini()" to "PyObject_GC_UnTrack()".

* 从对象大小计算中移除 "PyGC_HEAD_SIZE"。

* Remove calls to "PyObject_AS_GC()" and "PyObject_FROM_GC()".

* A new "et" format sequence was added to "PyArg_ParseTuple()"; "et"
  takes both a parameter and an encoding name, and converts the
  parameter to the given encoding if the parameter turns out to be a
  Unicode string, or leaves it alone if it's an 8-bit string, assuming
  it to already be in the desired encoding.  This differs from the
  "es" format character, which assumes that 8-bit strings are in
  Python's default ASCII encoding and converts them to the specified
  new encoding. (Contributed by M.-A. Lemburg, and used for the MBCS
  support on Windows described in the following section.)

* A different argument parsing function, "PyArg_UnpackTuple()", has
  been added that's simpler and presumably faster.  Instead of
  specifying a format string, the caller simply gives the minimum and
  maximum number of arguments expected, and a set of pointers to
  PyObject* variables that will be filled in with argument values.

* Two new flags "METH_NOARGS" and "METH_O" are available in method
  definition tables to simplify implementation of methods with no
  arguments or a single untyped argument. Calling such methods is more
  efficient than calling a corresponding method that uses
  "METH_VARARGS".  Also, the old "METH_OLDARGS" style of writing C
  methods is  now officially deprecated.

* Two new wrapper functions, "PyOS_snprintf()" and "PyOS_vsnprintf()"
  were added to provide  cross-platform implementations for the
  relatively new "snprintf()" and "vsnprintf()" C lib APIs. In
  contrast to the standard "sprintf()" and "vsprintf()" functions, the
  Python versions check the bounds of the buffer used to protect
  against buffer overruns. (Contributed by M.-A. Lemburg.)

* The "_PyTuple_Resize()" function has lost an unused parameter, so
  now it takes 2 parameters instead of 3.  The third argument was
  never used, and can simply be discarded when porting code from
  earlier versions to Python 2.2.


其他的改变和修正
================

像往常一样，源代码树中散布着许多其他改进和错误修复。通过搜索 CVS 更改
日志，可以发现 Python 2.1 到 2.2 之间应用了 527 个补丁并修复了 683 个
错误；2.2.1 应用了 139 个补丁并修复了 143 个错误；2.2.2 应用了 106 个
补丁并修复了 82 个错误。这些数字可能是低估的。

一些较为重要的改变:

* 适用于 MacOS 的 Python 端口代码现在保存在主 Python CVS 树中，由 Jack
  Jansen 维护，并且为了支持 MacOS X，进行了许多更改。

  The most significant change is the ability to build Python as a
  framework, enabled by supplying the "--enable-framework" option to
  the configure script when compiling Python.  According to Jack
  Jansen, "This installs a self-contained Python installation plus the
  OS X framework "glue" into "/Library/Frameworks/Python.framework"
  (or another location of choice). For now there is little immediate
  added benefit to this (actually, there is the disadvantage that you
  have to change your PATH to be able to find Python), but it is the
  basis for creating a full-blown Python application, porting the
  MacPython IDE, possibly using Python as a standard OSA scripting
  language and much more."

  Most of the MacPython toolbox modules, which interface to MacOS APIs
  such as windowing, QuickTime, scripting, etc. have been ported to OS
  X, but they've been left commented out in "setup.py".  People who
  want to experiment with these modules can uncomment them manually.

* Keyword arguments passed to built-in functions that don't take them
  now cause a "TypeError" exception to be raised, with the message
  "*function* takes no keyword arguments".

* Weak references, added in Python 2.1 as an extension module, are now
  part of the core because they're used in the implementation of new-
  style classes.  The "ReferenceError" exception has therefore moved
  from the "weakref" module to become a built-in exception.

* A new script, "Tools/scripts/cleanfuture.py" by Tim Peters,
  automatically removes obsolete "__future__" statements from Python
  source code.

* An additional *flags* argument has been added to the built-in
  function "compile()", so the behaviour of "__future__" statements
  can now be correctly observed in simulated shells, such as those
  presented by IDLE and other development environments.  This is
  described in **PEP 264**. (Contributed by Michael Hudson.)

* Python 1.6 引入的新许可证与 GPL 不兼容。通过对 2.2 许可证进行一些小
  的文本修改，这个问题得以解决，因此现在可以合法地将 Python 嵌入到 GPL
  授权的程序中。请注意，Python 本身并不是在 GPL 授权下，而是采用一个与
  BSD 许可证本质上等效的许可证，这与之前的情况一样。这些许可证更改也应
  用到了 Python 2.0.1 和 2.1.1 版本中。

* 在 Windows 上，当 Python 遇到一个 Unicode 文件名时，现在会将其转换为
  MBCS 编码的字符串，这种编码由 Microsoft 文件 API 使用。由于文件 API
  明确使用 MBCS 编码，Python 默认选择 ASCII 作为编码方式显得很不方便。
  在 Unix 上，如果 "locale.nl_langinfo(CODESET)" 可用，Python 将使用本
  地字符集。（Windows 支持由 Mark Hammond 提供，Marc-André Lemburg 提
  供协助。Unix 支持由 Martin von Löwis 添加。）

* 大文件支持目前已在 Windows 上启用。 （由 Tim Peters 贡献。）

* "Tools/scripts/ftpmirror.py" 脚本现在会解析 ".netrc" 文件，如果存在
  的话。 （由 Mike Romberg 贡献。）

* Some features of the object returned by the "xrange()" function are
  now deprecated, and trigger warnings when they're accessed; they'll
  disappear in Python 2.3. "xrange" objects tried to pretend they were
  full sequence types by supporting slicing, sequence multiplication,
  and the "in" operator, but these features were rarely used and
  therefore buggy.  The "tolist()" method and the "start", "stop", and
  "step" attributes are also being deprecated.  At the C level, the
  fourth argument to the "PyRange_New()" function, "repeat", has also
  been deprecated.

* 字典实现中有一堆补丁，主要是为了修复潜在的核心转储问题，这些问题发生
  在字典中包含的对象悄悄改变其哈希值，或者在它们所包含的字典中发生突变
  时。那段时间，python-dev 邮件列表进入了一个微妙的节奏：Michael
  Hudson 发现一个导致核心转储的案例，Tim Peters 修复这个 bug，接着
  Michael 又发现另一个案例，如此反复循环。

* 在 Windows 上，Python 现在可以使用 Borland C 编译，这要归功于
  Stephen Hansen 提供的多个补丁，尽管结果还不完全可用。（但这*确实*是
  一个进步……）

* 另一个 Windows 改进：Wise Solutions 慷慨地向 PythonLabs 提供了他们的
  InstallerMaster 8.1 系统。早期的 PythonLabs Windows 安装程序使用的是
  Wise 5.0a，已经开始显得过时。（由 Tim Peters 打包。）

* Files ending in ".pyw" can now be imported on Windows. ".pyw" is a
  Windows-only thing, used to indicate that a script needs to be run
  using PYTHONW.EXE instead of PYTHON.EXE in order to prevent a DOS
  console from popping up to display the output.  This patch makes it
  possible to import such scripts, in case they're also usable as
  modules.  (Implemented by David Bolen.)

* On platforms where Python uses the C "dlopen()" function  to load
  extension modules, it's now possible to set the flags used  by
  "dlopen()" using the "sys.getdlopenflags()" and
  "sys.setdlopenflags()" functions. (Contributed by Bram Stolk.)

* The "pow()" built-in function no longer supports 3 arguments when
  floating-point numbers are supplied. "pow(x, y, z)" returns "(x**y)
  % z", but this is never useful for floating-point numbers, and the
  final result varies unpredictably depending on the platform.  A call
  such as "pow(2.0, 8.0, 7.0)" will now raise a "TypeError" exception.


致谢
====

作者感谢以下人员为本文的各种草案提供建议，更正和帮助： Fred Bremmer,
Keith Briggs, Andrew Dalke, Fred L. Drake, Jr., Carel Fellinger, David
Goodger, Mark Hammond, Stephen Hansen, Michael Hudson, Jack Jansen,
Marc-André Lemburg, Martin von Löwis, Fredrik Lundh, Michael McLay,
Nick Mathewson, Paul Moore, Gustavo Niemeyer, Don O'Donnell, Joonas
Paalasma, Tim Peters, Jens Quade, Tom Reinhardt, Neil Schemenauer,
Guido van Rossum, Greg Ward, Edward Welbourne.
