小編給大家分享一下python中增強算術賦值是什么,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
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Python 有一種叫做增強算術賦值
(augmented arithmetic assignment)的東西。可能你不熟悉這個叫法,其實就是在做數學運算的同時進行賦值,例如 a -= b 就是減法的增強算術賦值。
增強賦值是在 Python 2.0 版本中 加入進來的。(譯注:在 PEP-203 中引入)
-=
因為 Python 不允許覆蓋式賦值,所以相比其它有特殊/魔術方法的操作,它實現增強賦值的方式可能跟你想象的不完全一樣。
首先,要知道a -= b
在語義上與 a = a-b
相同。但也要意識到,如果你預先知道要將一個對象賦給一個變量名,相比a - b
的盲操作,就可能會更高效。
例如,最起碼的好處是可以避免創建一個新對象:如果可以就地修改一個對象,那么返回 self,就比重新構造一個新對象要高效。
因此,Python 提供了一個__isub__() 方法。如果它被定義在賦值操作的左側(通常稱為 lvalue),則會調用右側的值(通常稱為 rvalue )。所以對于a -= b
,就會嘗試去調用 a.__isub__(b)。
如果調用的結果是 NotImplemented,或者根本不存在結果,那么 Python 會退回到常規的二元算術運算:a - b
。(譯注:作者關于二元運算的文章,譯文在此)
最終無論用了哪種方法,返回值都會被賦值給 a。
下面是簡單的偽代碼,a -= b
被分解成:
# 實現 a -= b 的偽代碼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復制代碼
由于我們已經實現了二元算術運算,因此歸納增強算術運算并不太復雜。
通過傳入二元算術運算函數,并做一些自省(以及處理可能發生的 TypeError),它可以被漂亮地歸納成:
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復制代碼
這使得定義的 -= 支持 _create_binary_inplace_op(__ sub__),且可以推斷出其它內容:函數名、調用什么 __i*__ 函數,以及當二元算術運算出問題時,該調用哪個可調用對象。
**=
在寫本文的代碼時,我碰上了 **= 的一個奇怪的測試錯誤。在所有確保 __pow__ 會被適當地調用的測試中,有個測試用例對于 Python 標準庫中的operator
模塊卻是失敗。
我的代碼通常沒問題,如果代碼與 CPython 的代碼之間存在差異,通常會意味著是我哪里出錯了。
但是,無論我多么仔細地排查代碼,我都無法定位出為什么我的測試會通過,而標準庫則失敗。
我決定深入地了解 CPython 內部發生了什么。從反匯編字節碼開始:
>>> 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復制代碼
通過它,我找到了在 eval 循環中的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(); }復制代碼
出處: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), "**="); } }復制代碼
出處:github.com/python/cpyt…
松了口氣~代碼顯示如果定義了__ipow__,則會調用它,但是只在沒有__ipow__ 時,才會調用__pow__。
然而,正確的做法應該是:如果調用__ipow__ 時出問題,返回了 NotImplemented 或者根本不存在返回,那么就應該調用 __pow__ 和__rpow__。
換句話說,當存在__ipow__ 時,以上代碼會意外地跳過 a**b 的后備語義!
實際上,大約11個月前,這個問題被部分地發現,并提交了 bug。我修復了該問題,并在 python-dev 上作了說明。
截至目前,這似乎會在 Python 3.10 中修復,我們還需要在 3.8 和 3.9 的文檔中添加關于 **= 有 bug 的通知(該問題可能很早就有了,但較舊的 Python 版本已處于僅安全維護模式,因此文檔不會變更)。
修復的代碼很可能不會被移植,因為它是語義上的變化,并且很難判斷是否有人意外地依賴了有問題的語義。但是這個問題花了很長時間才被注意到,這就表明 **= 的使用并不廣泛,否則問題早就被發現了。
看完了這篇文章,相信你對python中增強算術賦值是什么有了一定的了解,想了解更多相關知識,歡迎關注創新互聯行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!
文章名稱:python中增強算術賦值是什么
網站路徑:http://vcdvsql.cn/article4/gjedie.html
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