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如何理解Python的二元算术运算

本篇内容介绍了“如何理解Python的二元算术运算”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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查看 C 代码

按照惯例,我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。

>>> def sub(): a - b ...  >>> import dis >>> dis.dis(sub)   1           0 LOAD_GLOBAL              0 (a)               2 LOAD_GLOBAL              1 (b)               4 BINARY_SUBTRACT               6 POP_TOP               8 LOAD_CONST               0 (None)              10 RETURN_VALUE

看起来我们需要深入研究 BINARY_SUBTRACT 操作码。翻查 Python/ceval.c 文件,可以看到实现该操作码的 C 代码如下:

case TARGET(BINARY_SUBTRACT): {     PyObject *right = POP();     PyObject *left = TOP();     PyObject *diff = PyNumber_Subtract(left, right);     Py_DECREF(right);     Py_DECREF(left);     SET_TOP(diff);     if (diff == NULL)     goto error;     DISPATCH(); }

来源:https://github.com/python/cpython/blob/6f8c8320e9eac9bc7a7f653b43506e75916ce8e8/Python/ceval.c#L1569-L1579

这里的关键代码是PyNumber_Subtract(),实现了减法的实际语义。继续查看该函数的一些宏,可以找到binary_op1()  函数。它提供了一种管理二元操作的通用方法。

不过,我们不把它作为实现的参考,而是要用Python的数据模型,官方文档很好,清楚介绍了减法所使用的语义。

从数据模型中学习

通读数据模型的文档,你会发现在实现减法时,有两个方法起到了关键作用:__sub__ 和 __rsub__。

1、__sub__()方法

当执行a - b 时,会在 a 的类型中查找__sub__(),然后把 b 作为它的参数。这很像我写属性访问的文章  里的__getattribute__(),特殊/魔术方法是根据对象的类型来解析的,并不是出于性能目的而解析对象本身;在下面的示例代码中,我使用_mro_getattr()  表示此过程。

因此,如果已定义 __sub__(),则 type(a).__sub__(a,b)  会被用来作减法操作。(译注:魔术方法属于对象的类型,不属于对象)

这意味着在本质上,减法只是一个方法调用!你也可以将它理解成标准库中的 operator.sub() 函数。

我们将仿造该函数实现自己的模型,用 lhs 和 rhs 两个名称,分别表示 a-b 的左侧和右侧,以使示例代码更易于理解。

# 通过调用__sub__()实现减法  def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any:     """Implement the binary operation `a - b`."""     lhs_type = type(lhs)     try:         subtract = _mro_getattr(lhs_type, "__sub__")     except AttributeError:         msg = f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {type(rhs)!r}"         raise TypeError(msg)     else:         return subtract(lhs, rhs)

2、让右侧使用__rsub__()

但是,如果 a 没有实现__sub__() 怎么办?如果 a 和 b 是不同的类型,那么我们会尝试调用 b 的 __rsub__()(__rsub__  里面的“r”表示“右”,代表在操作符的右侧)。

当操作的双方是不同类型时,这样可以确保它们都有机会尝试使表达式生效。当它们相同时,我们假设__sub__()  就能够处理好。但是,即使两边的实现相同,你仍然要调用__rsub__(),以防其中一个对象是其它的(子)类。

3、不关心类型

现在,表达式双方都可以参与运算!但是,如果由于某种原因,某个对象的类型不支持减法怎么办(例如不支持 4 - “stuff”)?在这种情况下,__sub__  或__rsub__ 能做的就是返回 NotImplemented。

这是给 Python  返回的信号,它应该继续执行下一个操作,尝试使代码正常运行。对于我们的代码,这意味着需要先检查方法的返回值,然后才能假定它起作用。

# 减法的实现,其中表达式的左侧和右侧均可参与运算 _MISSING = object()  def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any:         # lhs.__sub__         lhs_type = type(lhs)         try:             lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__")         except AttributeError:             lhs_method = _MISSING          # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first)         try:             lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__")         except AttributeError:             lhs_rmethod = _MISSING          # rhs.__rsub__         rhs_type = type(rhs)         try:             rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__")         except AttributeError:             rhs_method = _MISSING          call_lhs = lhs, lhs_method, rhs         call_rhs = rhs, rhs_method, lhs          if lhs_type is not rhs_type:             calls = call_lhs, call_rhs         else:             calls = (call_lhs,)          for first_obj, meth, second_obj in calls:             if meth is _MISSING:                 continue             value = meth(first_obj, second_obj)             if value is not NotImplemented:                 return value         else:             raise TypeError(                 f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}"             )

4、子类优先于父类

如果你看一下__rsub__()  的文档,就会注意到一条注释。它说如果一个减法表达式的右侧是左侧的子类(真正的子类,同一类的不算),并且两个对象的__rsub__()  方法不同,则在调用__sub__() 之前会先调用__rsub__()。换句话说,如果 b 是 a 的子类,调用的顺序就会被颠倒。

这似乎是一个很奇怪的特例,但它背后是有原因的。当你创建一个子类时,这意味着你要在父类提供的操作上注入新的逻辑。这种逻辑不一定要加给父类,否则父类在对子类操作时,就很容易覆盖子类想要实现的操作。

具体来说,假设有一个名为 Spam 的类,当你执行 Spam() - Spam() 时,得到一个 LessSpam 的实例。接着你又创建了一个 Spam  的子类名为 Bacon,这样,当你用 Spam 去减 Bacon 时,你得到的是 VeggieSpam。

如果没有上述规则,Spam() - Bacon() 将得到 LessSpam,因为 Spam 不知道减掉 Bacon 应该得出  VeggieSpam。

但是,有了上述规则,就会得到预期的结果 VeggieSpam,因为 Bacon.__rsub__() 首先会在表达式中被调用(如果计算的是 Bacon()  - Spam(),那么也会得到正确的结果,因为首先会调用 Bacon.__sub__(),因此,规则里才会说两个类的不同的方法需有区别,而不仅仅是一个由  issubclass() 判断出的子类。)

# Python中减法的完整实现 _MISSING = object()  def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any:         # lhs.__sub__         lhs_type = type(lhs)         try:             lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__")         except AttributeError:             lhs_method = _MISSING          # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first)         try:             lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__")         except AttributeError:             lhs_rmethod = _MISSING          # rhs.__rsub__         rhs_type = type(rhs)         try:             rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__")         except AttributeError:             rhs_method = _MISSING          call_lhs = lhs, lhs_method, rhs         call_rhs = rhs, rhs_method, lhs          if (             rhs_type is not _MISSING  # Do we care?             and rhs_type is not lhs_type  # Could RHS be a subclass?             and issubclass(rhs_type, lhs_type)  # RHS is a subclass!             and lhs_rmethod is not rhs_method  # Is __r*__ actually different?         ):             calls = call_rhs, call_lhs         elif lhs_type is not rhs_type:             calls = call_lhs, call_rhs         else:             calls = (call_lhs,)          for first_obj, meth, second_obj in calls:             if meth is _MISSING:                 continue             value = meth(first_obj, second_obj)             if value is not NotImplemented:                 return value         else:             raise TypeError(                 f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}"             )

推广到其它二元运算

解决掉了减法运算,那么其它二元运算又如何呢?好吧,事实证明它们的操作相同,只是碰巧使用了不同的特殊/魔术方法名称。

所以,如果我们可以推广这种方法,那么我们就可以实现 13 种操作的语义:+  、-、*、@、/、//、%、**、<<、>>、&、^、和 |。

由于闭包和 Python 在对象自省上的灵活性,我们可以提炼出 operator 函数的创建。

# 一个创建闭包的函数,实现了二元运算的逻辑 _MISSING = object()   def _create_binary_op(name: str, operator: str) -> Any:     """Create a binary operation function.      The `name` parameter specifies the name of the special method used for the     binary operation (e.g. `sub` for `__sub__`). The `operator` name is the     token representing the binary operation (e.g. `-` for subtraction).      """      lhs_method_name = f"__{name}__"      def binary_op(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any:         """A closure implementing a binary operation in Python."""         rhs_method_name = f"__r{name}__"          # lhs.__*__         lhs_type = type(lhs)         try:             lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, lhs_method_name)         except AttributeError:             lhs_method = _MISSING          # lhs.__r*__ (for knowing if rhs.__r*__ should be called first)         try:             lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, rhs_method_name)         except AttributeError:             lhs_rmethod = _MISSING          # rhs.__r*__         rhs_type = type(rhs)         try:             rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, rhs_method_name)         except AttributeError:             rhs_method = _MISSING          call_lhs = lhs, lhs_method, rhs         call_rhs = rhs, rhs_method, lhs          if (             rhs_type is not _MISSING  # Do we care?             and rhs_type is not lhs_type  # Could RHS be a subclass?             and issubclass(rhs_type, lhs_type)  # RHS is a subclass!             and lhs_rmethod is not rhs_method  # Is __r*__ actually different?         ):             calls = call_rhs, call_lhs         elif lhs_type is not rhs_type:             calls = call_lhs, call_rhs         else:             calls = (call_lhs,)          for first_obj, meth, second_obj in calls:             if meth is _MISSING:                 continue             value = meth(first_obj, second_obj)             if value is not NotImplemented:                 return value         else:             exc = TypeError(                 f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}"             )             exc._binary_op = operator             raise exc

有了这段代码,你可以将减法运算定义为 _create_binary_op(“sub”, “-”),然后根据需要重复定义出其它运算。

“如何理解Python的二元算术运算”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


新闻名称:如何理解Python的二元算术运算
新闻来源:http://dzwzjz.com/article/ipocio.html
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