欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  后端开发

Python 的二元算术运算详解

程序员文章站 2022-04-16 19:41:27
...
Python 的二元算术运算详解

相关学习推荐:python教程

大家对我解读属性访问的博客文章反应热烈,这启发了我再写一篇关于 Python 有多少语法实际上只是语法糖的文章。在本文中,我想谈谈二元算术运算。

具体来说,我想解读减法的工作原理:a - b。我故意选择了减法,因为它是不可交换的。这可以强调出操作顺序的重要性,与加法操作相比,你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转,但还是得到相同的结果。

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复制代码

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();
}复制代码

来源:github.com/python/cpyt…

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)复制代码

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}"
            )复制代码

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}"
            )复制代码

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复制代码

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。

想了解更多编程学习,敬请关注php培训栏目!

以上就是Python 的二元算术运算详解的详细内容,更多请关注其它相关文章!

相关标签: Python 二元算术