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詳解增強算術賦值“-=”操作

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2020-09-11 17:11:102684瀏覽

詳解增強算術賦值“-=”操作

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#序言

本文是Python語法糖系列文章之一。最新的原始碼可以在desugar 專案中找到(github.com/brettcannon…

介紹

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。 (譯註:在PEP-203 中引入)

剖析-=

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像的不完全一樣。

#首先,要知道a -= b在語意上與a = a-b 相同。但也要意識到,如果你預先知道要將一個物件賦給一個變數名,相較於a - b 的盲操作,就可能會更有效率。

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,那麼返回self,就比重新構造一個新對像要高效。

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),則會呼叫右側的值(通常稱為rvalue )。所以對於a -= b ,就會嘗試去呼叫a. __isub__(b)。

如果調用的結果是NotImplemented,或者根本不存在結果,那麼Python 會退回到常規的二元算術運算:a - b。(譯註:作者關於二元運算的文章,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:

# 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

歸納這些方法

由於我們已經實現了二元算術運算,因此歸納增強算術運算並不太複雜。

#透過傳入二元算術運算函數,並做一些自省(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复制代码

這使得定義的-= 支援_create_binary_inplace_op(__ sub__) ,並且可以推斷出其它內容:函數名、調用什麼__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。

我發現幾乎沒有人使用**=

在寫本文的程式碼時,我碰上了**= 的一個奇怪的測試錯誤。在所有確保 __pow__ 會被適當地呼叫的測試中,有個測試案例對於 Python 標準函式庫中的operator 模組卻是失敗。

我的程式碼通常沒問題,如果程式碼與 CPython 的程式碼之間有差異,通常會代表是我哪裡出錯了。

但是,無論我多麼仔細地排查程式碼,我都無法定位出為什麼我的測試會通過,而標準函式庫則失敗。

我決定深入了解 CPython 內部發生了什麼事。從反彙編字節碼開始:

>>> 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复制代码

透過它,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();
        }复制代码

來源:github.com/python/cpyt …

然後找到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

出處:github.com/python/cpyt…

鬆了口氣~程式碼顯示如果定義了__ipow__,則會呼叫它,但只有在沒有__ipow__ 時,才會呼叫__pow__。

然而,正確的做法應該是:如果調用__ipow__ 時出問題,返回了 NotImplemented 或根本不存在返回,那麼就應該調用 __pow__ 和__rpow__。

換句話說,當有__ipow__ 時,以上程式碼會意外地跳過 a**b 的後備語意!

實際上,大約11個月前,這個問題被部分地發現,並提交了 bug。我修復了該問題,並在 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 的文檔中添加關於**= 有bug 的通知(該問題可能很早就有了,但較舊的Python 版本已處於僅安全維護模式,因此文件不會變更)。

修復的程式碼很可能不會被移植,因為它是語義上的變化,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,這表明 **= 的使用並不廣泛,否則問題早就被發現了。

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