python中增强算术赋值是什么-创新互联
小编给大家分享一下python中增强算术赋值是什么,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!
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Python 有一种叫做增强算术赋值
(augmented arithmetic assignment)的东西。可能你不熟悉这个叫法,其实就是在做数学运算的同时进行赋值,例如 a -= b 就是减法的增强算术赋值。
增强赋值是在 Python 2.0 版本中 加入进来的。(译注:在 PEP-203 中引入)
剖析-=
因为 Python 不允许覆盖式赋值,所以相比其它有特殊/魔术方法的操作,它实现增强赋值的方式可能跟你想象的不完全一样。
首先,要知道a -= b
在语义上与 a = a-b
相同。但也要意识到,如果你预先知道要将一个对象赋给一个变量名,相比a - b
的盲操作,就可能会更高效。
例如,最起码的好处是可以避免创建一个新对象:如果可以就地修改一个对象,那么返回 self,就比重新构造一个新对象要高效。
因此,Python 提供了一个__isub__() 方法。如果它被定义在赋值操作的左侧(通常称为 lvalue),则会调用右侧的值(通常称为 rvalue )。所以对于a -= b
,就会尝试去调用 a.__isub__(b)。
如果调用的结果是 NotImplemented,或者根本不存在结果,那么 Python 会退回到常规的二元算术运算:a - b
。(译注:作者关于二元运算的文章,译文在此)
最终无论用了哪种方法,返回值都会被赋值给 a。
下面是简单的伪代码,a -= b
被分解成:
# 实现 a -= b 的伪代码if hasattr(a, "__isub__"): _value = a.__isub__(b) if _value is not NotImplemented: a = _value else: a = a - b del _value else: a = a - b复制代码
归纳这些方法
由于我们已经实现了二元算术运算,因此归纳增强算术运算并不太复杂。
通过传入二元算术运算函数,并做一些自省(以及处理可能发生的 TypeError),它可以被漂亮地归纳成:
def _create_binary_inplace_op(binary_op: _BinaryOp) -> Callable[[Any, Any], Any]: binary_operation_name = binary_op.__name__[2:-2] method_name = f"__i{binary_operation_name}__" operator = f"{binary_op._operator}=" def binary_inplace_op(lvalue: Any, rvalue: Any, /) -> Any: lvalue_type = type(lvalue) try: method = debuiltins._mro_getattr(lvalue_type, method_name) except AttributeError: pass else: value = method(lvalue, rvalue) if value is not NotImplemented: return value try: return binary_op(lvalue, rvalue) except TypeError as exc: # If the TypeError is due to the binary arithmetic operator, suppress # it so we can raise the appropriate one for the agumented assignment. if exc._binary_op != binary_op._operator: raise raise TypeError( f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lvalue_type!r} and {type(rvalue)!r}" ) binary_inplace_op.__name__ = binary_inplace_op.__qualname__ = method_name binary_inplace_op.__doc__ = ( f"""Implement the augmented arithmetic assignment `a {operator} b`.""" ) return binary_inplace_op复制代码
这使得定义的 -= 支持 _create_binary_inplace_op(__ sub__),且可以推断出其它内容:函数名、调用什么 __i*__ 函数,以及当二元算术运算出问题时,该调用哪个可调用对象。
我发现几乎没有人使用**=
在写本文的代码时,我碰上了 **= 的一个奇怪的测试错误。在所有确保 __pow__ 会被适当地调用的测试中,有个测试用例对于 Python 标准库中的operator
模块却是失败。
我的代码通常没问题,如果代码与 CPython 的代码之间存在差异,通常会意味着是我哪里出错了。
但是,无论我多么仔细地排查代码,我都无法定位出为什么我的测试会通过,而标准库则失败。
我决定深入地了解 CPython 内部发生了什么。从反汇编字节码开始:
>>> def test(): a **= b... >>> import dis>>> dis.dis(test) 1 0 LOAD_FAST 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 0 (b) 4 INPLACE_POWER 6 STORE_FAST 0 (a) 8 LOAD_CONST 0 (None) 10 RETURN_VALUE复制代码
通过它,我找到了在 eval 循环中的INPLACE_POWER
:
case TARGET(INPLACE_POWER): { PyObject *exp = POP(); PyObject *base = TOP(); PyObject *res = PyNumber_InPlacePower(base, exp, Py_None); Py_DECREF(base); Py_DECREF(exp); SET_TOP(res); if (res == NULL) goto error; DISPATCH(); }复制代码
出处:github.com/python/cpyt…
然后找到PyNumber_InPlacePower()
:
PyObject *PyNumber_InPlacePower(PyObject *v, PyObject *w, PyObject *z){ if (v->ob_type->tp_as_number && v->ob_type->tp_as_number->nb_inplace_power != NULL) { return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_inplace_power), "**="); } else { return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_power), "**="); } }复制代码
出处:github.com/python/cpyt…
松了口气~代码显示如果定义了__ipow__,则会调用它,但是只在没有__ipow__ 时,才会调用__pow__。
然而,正确的做法应该是:如果调用__ipow__ 时出问题,返回了 NotImplemented 或者根本不存在返回,那么就应该调用 __pow__ 和__rpow__。
换句话说,当存在__ipow__ 时,以上代码会意外地跳过 a**b 的后备语义!
实际上,大约11个月前,这个问题被部分地发现,并提交了 bug。我修复了该问题,并在 python-dev 上作了说明。
截至目前,这似乎会在 Python 3.10 中修复,我们还需要在 3.8 和 3.9 的文档中添加关于 **= 有 bug 的通知(该问题可能很早就有了,但较旧的 Python 版本已处于仅安全维护模式,因此文档不会变更)。
修复的代码很可能不会被移植,因为它是语义上的变化,并且很难判断是否有人意外地依赖了有问题的语义。但是这个问题花了很长时间才被注意到,这就表明 **= 的使用并不广泛,否则问题早就被发现了。
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