Question

参考第20章 第四部分　练习题 的习题。

1.基础。这题没什么，但是要注意，使用print（以及你的函数），从技术上来讲就是多态运算，也就是为每种类型的对象做正确的事：

2.参数。下面是示范的解答。记住，你得使用print才能查看测试调用的结果，因为文件和交互模式下输入的代码并不相同。一般而言，Python不会回显文件中表达式语句的结果：

3.可变参数。在下面的adders.py文件中，有两个版本的adder函数。这里的难点在于，了解如何把累加器初始值设置为任何传入类型的空值。第一种解法是使用手动类型测试，从而找出整数，以及如果参数不是整数时，第一参数（假设为序列）的空分片。第二个解法是用第一个参数设定初始值，之后扫描第二元素和之后的元素，很像第18章中的各种min函数版本。

第二个解法更好。这两种解法都假设所有参数为相同的类型，而且都无法用于字典（正如第二部分所看到的，+无法用在混合类型或字典上）。你也可以加上类型检测和特殊代码从而兼容字典，但那是额外的加分项了。

4.关键字参数。下面是我对这个练习题第一部分的解答（文件mod.py）。要遍历关键词参数时，在函数开头列使用**args形式，并且使用循环[例如，for x in args.keys():use args[x]]，或者使用args.values()，使其等同于计算*args位置参数的和：

5.（和6.）下面是对练习题5和6的解答（文件dicts.py）。不过，这些只是编写代码的练习，因为Python 1.5新增了字典方法D.copy()和D1.update(D2)来处理字典的复制和更新（合并）等情况（参考Python的链接库手册或者O'Reilly的《Python Pocket Reference》以获得更多细节）。X[:]不适用于字典，因为字典不是序列（参考第8章的细节）。此外，记住，如果你是做赋值（e=d），而不是复制，将产生共享字典对象的引用值，修改d也会跟着修改e：

6.参见5。

7.其他参数匹配的例子。下面是你应该得到的交互模式下的结果，还有注释说明了其匹配情况：

8.再谈质数。下面是质数的实例，封装在函数和模块中（文件primes.py），可以多次运行。增加了一个if测试，从而考虑了负数、0以及1。把/改成//，从而使这个解答不会受到第5章提到的Python 3.0的/真除法改变的困扰，并且使其支持浮点数。（把from语句的注释去掉，把//改成/，看看在Python 2.6中的不同）：

下面是这个模块的运行。即使可能不该这样，但//运算符也适用于浮点数：

这个函数没有太好的可重用性，但可以改为返回值，而不是打印，不过作为实验已经足够。这也不是严格的数学质数（浮点数也行），而且依然没有效率。改进的事就留给数学考虑周密的读者作为练习。（提示：通过for循环来运行range(y,1,-1)，可能会比while快一些，真正的瓶颈在于算法。）要测试替代方案的时间，可以使用内置的time模块以及下面这个通用的函数调用timer中所用到的编写代码的模式（参考库手册以获得更多细节）：

9.列表解析。下面是你应该写出来的代码的样子。其中有我自己的偏好，不要求都照着做：

10.计时工具。下面是我编写来对3个平方根选项计时的代码，带有在Python 2.6和Python 3.0中的结果。每个函数最后的结果打印出来，以验证所有3个方案都做同样的工作：

如下是针对Python 3.0和Python 2.6的测试结果。对这两者而言，看上去math模块比**表达式更快，**表达式比pow调用更快。然而，应该在你自己的机器上以及Python版本中尝试一下。此外要注意，对于这一测试，Python 3.0几乎比Python 2.6慢两倍；Python 3.1或以后的版本可能表现更好些（将来进行测试自己看看结果）：

要计时Python 3.0字典解析和对等的for循环交互的相对速度，应运行如下的一个会话。事实表明，这两者在Python 3.0下大致是相同的；然而，和列表解析不同，手动循环如今比字典解析略快（尽管差异并不大，当我们生成50个字典每个字典1 000 000项的时候，会节省半秒钟）。再次说明，你应该自己进一步调查，在自己的计算机和Python中测试，而不是把这些结果作为标准：