快速检查
从签名中我们可以看出它们是不同的：
pow（x，y [，z]）
math.pow（x，y）
另外，在shell中尝试它也会给您一个快速的想法：
>>> pow is math.powFalse
测试差异
了解这两个功能之间行为差异的另一种方法是测试它们：
import mathimport tracebackimport sysinf = float("inf")NaN = float("nan")vals = [inf, NaN, 0.0, 1.0, 2.2, -1.0, -0.0, -2.2, -inf, 1, 0, 2]tests = set([])for vala in vals: for valb in vals: tests.add( (vala, valb) ) tests.add( (valb, vala) )for a,b in tests: print("math.pow(%f,%f)"%(a,b) ) try: print(" %f "%math.pow(a,b)) except: traceback.print_exc() print("__builtins__.pow(%f,%f)"%(a,b) ) try: print(" %f "%__builtins__.pow(a,b)) except: traceback.print_exc()然后，我们可以注意到一些细微的差异。例如：
math.pow(0.000000,-2.200000) ValueError: math domain error__builtins__.pow(0.000000,-2.200000) ZeroDivisionError: 0.0 cannot be raised to a negative power
还有其他区别，并且上面的测试列表不完整（没有长数字，没有复数，等等），但这将为我们提供实用的列表，说明这两个函数的行为方式不同。我还建议扩展上述测试，以检查每个函数返回的类型。您可能会写类似的东西来创建两个函数之间差异的报告。
math.pow()
math.pow()处理其参数的方法与内建
**或完全不同
pow()。这是以灵活性为代价的。在看看源，我们可以看到，参数
math.pow()被
直接转换为双打 ：
static PyObject *math_pow(PyObject *self, PyObject *args){ PyObject *ox, *oy; double r, x, y; int odd_y; if (! PyArg_UnpackTuple(args, "pow", 2, 2, &ox, &oy)) return NULL; x = PyFloat_AsDouble(ox); y = PyFloat_AsDouble(oy);然后针对双精度进行检查以检查有效性，然后将结果传递到基础C数学库。
内建的 pow()
另一方面，内置函数
pow()（与
**运算符相同）的行为却大不相同，它实际上使用了Objects自己的
**运算符实现，如果需要替换数字的或方法
__pow__()，最终用户可以重写该实现。
__rpow__()``__ipow__()
对于内置类型，研究为两个数字类型实现的幂函数之间的差异是有启发性的，例如floats，long和complex。
覆盖默认行为
在此处描述了模拟数字类型。本质上，如果您要为不确定性的数字创建新的类型，则要做的是为类型提供
__pow__()，
__rpow__()并可能提供
__ipow__()方法。这将使您的号码可以与运营商一起使用：
class Uncertain: def __init__(self, x, delta=0): self.delta = delta self.x = x def __pow__(self, other): return Uncertain( self.x**other.x, Uncertain._propagate_power(self, other) ) @staticmethod def _propagate_power(A, B): return math.sqrt( ((B.x*(A.x**(B.x-1)))**2)*A.delta*A.delta + (((A.x**B.x)*math.log(B.x))**2)*B.delta*B.delta )
为了覆盖，
math.pow()您将不得不对其进行修补以支持您的新类型：
def new_pow(a,b): _a = Uncertain(a) _b = Uncertain(b) return _a ** _bmath.pow = new_pow
请注意，要执行此操作，您必须纠缠
Uncertain类以应对
Uncertain实例作为输入的
__init__()
