numbers --- 數值的抽象基底類別

原始碼:Lib/numbers.py


numbers 模組 (PEP 3141) 定義了數值抽象基底類別 的階層結構,其中逐一定義了更多操作。此模組中定義的型別都不可被實例化。

classnumbers.Number

數值階層結構的基礎。如果你只想確認引數x 是不是數值、並不關心其型別,請使用isinstance(x,Number)

數值的階層

classnumbers.Complex

這個型別的子類別描述了複數並包含適用於內建complex 型別的操作。這些操作有:complexbool 的轉換、realimag+-*/**abs()conjugate()== 以及!=。除-!= 之外所有操作都是抽象的。

real

為抽象的。取得該數值的實數部分。

imag

為抽象的。取得該數值的虛數部分。

abstractmethodconjugate()

為抽象的。回傳共軛複數,例如(1+3j).conjugate()==(1-3j)

classnumbers.Real

相對於ComplexReal 加入了只有實數才能進行的操作。

簡單的說,有float 的轉換、math.trunc()round()math.floor()math.ceil()divmod()//%<<=>、和>=

實數同樣提供complex()realimagconjugate() 的預設值。

classnumbers.Rational

Real 的子型別,並增加了numeratordenominator 這兩種特性。它也會提供float() 的預設值。

numeratordenominator 的值必須是Integral 的實例且denominator 要是正數。

numerator

Abstract. The numerator of this rational number.

denominator

Abstract. The denominator of this rational number.

classnumbers.Integral

Rational 的子型別,並增加了int 的轉換操作。為float()numeratordenominator 提供了預設值。為pow() 方法增加了求餘 (modulus) 和位元字串運算 (bit-string operations) 的抽象方法:<<>>&^|~

給型別實作者的註記

實作者需注意,相等的數值除了大小相等外,還必須擁有同樣的雜湊值。當使用兩個不同的實數擴充時,這可能是很微妙的。例如,fractions.Fraction 底下的hash() 實作如下:

def__hash__(self):ifself.denominator==1:# 正確處理整數。returnhash(self.numerator)# 檢查費時,但絕對正確。ifself==float(self):returnhash(float(self))else:# 使用 tuple 的雜湊值以避免簡單分數上的高碰撞率。returnhash((self.numerator,self.denominator))

加入更多數值 ABC

當然,還有更多用於數值的 ABC,如果不加入它們就不會有健全的階層。你可以在ComplexReal 中加入MyFoo,像是:

classMyFoo(Complex):...MyFoo.register(Real)

實作算術操作

我們想要實作算術操作,來使得混合模式操作要麼呼叫一個作者知道兩個引數之型別的實作,要麼將其轉換成最接近的內建型別並執行這個操作。對於Integral 的子型別,這意味著__add__()__radd__() 必須用如下方式定義:

classMyIntegral(Integral):def__add__(self,other):ifisinstance(other,MyIntegral):returndo_my_adding_stuff(self,other)elifisinstance(other,OtherTypeIKnowAbout):returndo_my_other_adding_stuff(self,other)else:returnNotImplementeddef__radd__(self,other):ifisinstance(other,MyIntegral):returndo_my_adding_stuff(other,self)elifisinstance(other,OtherTypeIKnowAbout):returndo_my_other_adding_stuff(other,self)elifisinstance(other,Integral):returnint(other)+int(self)elifisinstance(other,Real):returnfloat(other)+float(self)elifisinstance(other,Complex):returncomplex(other)+complex(self)else:returnNotImplemented

Complex 的子類別有 5 種不同的混合型別操作。我將上面提到所有不涉及MyIntegralOtherTypeIKnowAbout 的程式碼稱作「模板 (boilerplate)」。aComplex 之子型別A 的實例 (a:A<:Complex),同時b:B<:Complex。我將要計算a+b

  1. 如果A 有定義成一個接受b__add__(),不會發生問題。

  2. 如果A 回退成模板程式碼,它將回傳一個來自__add__() 的值,並喪失讓B 定義一個更完善的__radd__() 的機會,因此模板需要回傳一個來自__add__()NotImplemented。(或者A 可能完全不實作__add__()。)

  3. 接著看B__radd__()。如果它接受a ,不會發生問題。

  4. 如果沒有成功回退到模板,就沒有更多的方法可以去嘗試,因此這裡將使用預設的實作。

  5. 如果B<:A,Python 會在A.__add__ 之前嘗試B.__radd__。這是可行的,因為它是透過對A 的理解而實作的,所以這可以在交給Complex 之前處理好這些實例。

如果A<:ComplexB<:Real 且沒有共享任何其他型別上的理解,那麼適當的共享操作會涉及內建的complex,並且分別用到__radd__(),因此a+b==b+a

由於大部分對任意給定類型的操作都十分相似的,定義一個為任意給定運算子生成向前 (forward) 與向後 (reverse) 實例的輔助函式可能會非常有用。例如,fractions.Fraction 使用了:

def_operator_fallbacks(monomorphic_operator,fallback_operator):defforward(a,b):ifisinstance(b,(int,Fraction)):returnmonomorphic_operator(a,b)elifisinstance(b,float):returnfallback_operator(float(a),b)elifisinstance(b,complex):returnfallback_operator(complex(a),b)else:returnNotImplementedforward.__name__='__'+fallback_operator.__name__+'__'forward.__doc__=monomorphic_operator.__doc__defreverse(b,a):ifisinstance(a,Rational):# 包含整數。returnmonomorphic_operator(a,b)elifisinstance(a,Real):returnfallback_operator(float(a),float(b))elifisinstance(a,Complex):returnfallback_operator(complex(a),complex(b))else:returnNotImplementedreverse.__name__='__r'+fallback_operator.__name__+'__'reverse.__doc__=monomorphic_operator.__doc__returnforward,reversedef_add(a,b):"""a + b"""returnFraction(a.numerator*b.denominator+b.numerator*a.denominator,a.denominator*b.denominator)__add__,__radd__=_operator_fallbacks(_add,operator.add)# ...