Python使用math.pow计算大数平方和取模结果异常排查

我有如下代码片段：

import math
number_of_lists, M = list(map(int, input().split(" ")))
print(sum([math.pow(max(list(map(int, input().split(" ")))), 2) for i in range(number_of_lists)]) % M)

我需要处理量级非常大的数值，计算得到的最终结果和谷歌计算器的计算结果不一致。如果将程序求和得到的最终值替换为谷歌计算器算出的正确值，程序就能返回正确答案，希望了解该问题的出现原因。我已经尝试过将数据类型转换为float，但没有效果；也查询过是否存在支持更大数值范围的数据类型，但了解到Python的int类型本身支持任意精度大整数，应该可以承载当前计算的数值量级。

以下是测试用示例输入：

7 671
7 5678403 6770488 5713245 6503478 7774748 5900452 531896
7 7728332 501199 9141815 7341382 7238970 8282671 3037527
7 7763981 7041667 3521352 9616160 7322888 5685405 6017382
7 7278231 1143649 6460915 8159948 2436146 1238439 9869216
7 1422820 9424407 4982886 7101222 8711246 696130 6121051
7 6485993 6596581 9169298 4214325 7097779 827465 4072058
7 6853100 9110135 9625936 7133432 8668153 5663640 6749591

上述示例输入对应的正确返回结果应为670，但当前程序的返回值为53。

抱歉代码写得比较紧凑，我只是尝试用尽可能少的代码行数完成题目。
对应练习题目链接：Maximize It 练习题目

核心错误出在math.pow()函数的使用上：

• math.pow()的返回值固定为双精度浮点数（float类型），双精度浮点数最多仅能保留15~17位十进制有效数字，超出范围的整数会直接丢失精度，计算结果必然存在偏差。
• Python的int类型确实支持任意精度大整数，但math.pow接收参数时会自动把传入的整数转为float再运算，从类型转换这一步开始精度就已经丢失，这也是你之前手动转float没有效果的原因。
• 测试用例里的最大数值为9869216，它的平方是97399424454656，已经远超过双精度浮点数能精确表示的整数上限2^53（约9e15），平方计算阶段就出现了误差，最后取模的结果自然错误。

不要用math.pow计算整数幂，直接使用Python原生的整数幂运算符**做计算，全程保持int类型运算，不会产生任何精度损失，修改后的代码如下：

number_of_lists, M = map(int, input().split())
print(sum(max(map(int, input().split()))**2 for _ in range(number_of_lists)) % M)

运行这段代码处理给出的测试样例，即可得到正确结果670。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marky