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Python中算术赋值-=操作是怎么实现的

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介绍

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。

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

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

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

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();    }

出处:https://github.com/python/cpython/blob/v3.8.3/Python/ceval.c#L1677

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), "**=");     } }

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。

感谢各位的阅读,以上就是“Python中算术赋值-=操作是怎么实现的”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python中算术赋值-=操作是怎么实现的这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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