Python Language
перегрузка
Поиск…
Магические / Dunder методы
Магия (также называемая dunder как аббревиатура для double-underscore) методов в Python служит аналогичной цели для перегрузки операторов на других языках. Они позволяют классу определять его поведение, когда он используется как операнд в унарных или двоичных операторных выражениях. Они также служат в качестве реализаций, называемых некоторыми встроенными функциями.
Рассмотрим эту реализацию двумерных векторов.
import math
class Vector(object):
# instantiation
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
# unary negation (-v)
def __neg__(self):
return Vector(-self.x, -self.y)
# addition (v + u)
def __add__(self, other):
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
# subtraction (v - u)
def __sub__(self, other):
return self + (-other)
# equality (v == u)
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x and self.y == other.y
# abs(v)
def __abs__(self):
return math.hypot(self.x, self.y)
# str(v)
def __str__(self):
return '<{0.x}, {0.y}>'.format(self)
# repr(v)
def __repr__(self):
return 'Vector({0.x}, {0.y})'.format(self)
Теперь можно естественным образом использовать экземпляры класса Vector
в различных выражениях.
v = Vector(1, 4)
u = Vector(2, 0)
u + v # Vector(3, 4)
print(u + v) # "<3, 4>" (implicit string conversion)
u - v # Vector(1, -4)
u == v # False
u + v == v + u # True
abs(u + v) # 5.0
Типы контейнеров и последовательности
Можно эмулировать типы контейнеров, которые поддерживают доступ к значениям с помощью ключа или индекса.
Рассмотрим эту наивную реализацию редкого списка, в котором хранятся только ненулевые элементы для сохранения памяти.
class sparselist(object):
def __init__(self, size):
self.size = size
self.data = {}
# l[index]
def __getitem__(self, index):
if index < 0:
index += self.size
if index >= self.size:
raise IndexError(index)
try:
return self.data[index]
except KeyError:
return 0.0
# l[index] = value
def __setitem__(self, index, value):
self.data[index] = value
# del l[index]
def __delitem__(self, index):
if index in self.data:
del self.data[index]
# value in l
def __contains__(self, value):
return value == 0.0 or value in self.data.values()
# len(l)
def __len__(self):
return self.size
# for value in l: ...
def __iter__(self):
return (self[i] for i in range(self.size)) # use xrange for python2
Затем мы можем использовать sparselist
, как обычный list
.
l = sparselist(10 ** 6) # list with 1 million elements
0 in l # True
10 in l # False
l[12345] = 10
10 in l # True
l[12345] # 10
for v in l:
pass # 0, 0, 0, ... 10, 0, 0 ... 0
Типы вызовов
class adder(object):
def __init__(self, first):
self.first = first
# a(...)
def __call__(self, second):
return self.first + second
add2 = adder(2)
add2(1) # 3
add2(2) # 4
Обработка нереализованного поведения
Если ваш класс не реализует определенный перегруженный оператор для предоставленных типов аргументов, он должен return NotImplemented
( обратите внимание, что это специальная константа , не такая же, как NotImplementedError
). Это позволит Python вернуться к другим методам, чтобы заставить работу работать:
Когда
NotImplemented
возвращается, интерпретатор затем попытаетсяNotImplemented
отраженную операцию на другом типе или другом резервном копировании в зависимости от оператора. Если все предпринятые операции возвращаютNotImplemented
, интерпретатор поднимет соответствующее исключение.
Например, если x + y
, если x.__add__(y)
возвращает unimplemented, вместо этого выполняется y.__radd__(x)
.
class NotAddable(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
def __add__(self, other):
return NotImplemented
class Addable(NotAddable):
def __add__(self, other):
return Addable(self.value + other.value)
__radd__ = __add__
Поскольку это отраженный метод, мы должны реализовать __add__
и __radd__
чтобы получить ожидаемое поведение во всех случаях; к счастью, поскольку они оба делают то же самое в этом простом примере, мы можем воспользоваться ярлыком.
В использовании:
>>> x = NotAddable(1)
>>> y = Addable(2)
>>> x + x
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NotAddable' and 'NotAddable'
>>> y + y
<so.Addable object at 0x1095974d0>
>>> z = x + y
>>> z
<so.Addable object at 0x109597510>
>>> z.value
3
Перегрузка оператора
Ниже приведены операторы, которые могут быть перегружены в классах, а также требуемые определения методов и пример оператора, используемого в выражении.
NB Использование other
в качестве имени переменной не является обязательным, но считается нормой.
оператор | метод | выражение |
---|---|---|
+ Дополнение | __add__(self, other) | a1 + a2 |
- Вычитание | __sub__(self, other) | a1 - a2 |
* Умножение | __mul__(self, other) | a1 * a2 |
@ Матричное умножение | __matmul__(self, other) | a1 @ a2 ( Python 3.5 ) |
/ Отдел | __div__(self, other) | a1 / a2 ( только для Python 2 ) |
/ Отдел | __truediv__(self, other) | a1 / a2 ( Python 3 ) |
// Отдел этажей | __floordiv__(self, other) | a1 // a2 |
% Modulo / Remainder | __mod__(self, other) | a1 % a2 |
** Мощность | __pow__(self, other[, modulo]) | a1 ** a2 |
<< Побитовый сдвиг влево | __lshift__(self, other) | a1 << a2 |
>> Побитовый правый сдвиг | __rshift__(self, other) | a1 >> a2 |
& Побитовое И | __and__(self, other) | a1 & a2 |
^ Побитовое XOR | __xor__(self, other) | a1 ^ a2 |
| (Побитовое ИЛИ) | __or__(self, other) | a1 | a2 |
- Отрицание (арифметика) | __neg__(self) | -a1 |
+ Положительный | __pos__(self) | +a1 |
~ Побитовое НЕ | __invert__(self) | ~a1 |
< Меньше, чем | __lt__(self, other) | a1 < a2 |
<= Меньше или равно | __le__(self, other) | a1 <= a2 |
== Равно | __eq__(self, other) | a1 == a2 |
!= Не равно | __ne__(self, other) | a1 != a2 |
> Больше, чем | __gt__(self, other) | a1 > a2 |
>= Больше или равно | __ge__(self, other) | a1 >= a2 |
[index] Оператор индекса | __getitem__(self, index) | a1[index] |
in операторе In | __contains__(self, other) | a2 in a1 |
(*args, ...) Вызов | __call__(self, *args, **kwargs) | a1(*args, **kwargs) |
Необязательный параметр modulo
для __pow__
используется только встроенной функцией pow
.
Каждый из методов, соответствующих двоичному оператору, имеет соответствующий «правый» метод, начинающийся с __r
, например __radd__
:
class A:
def __init__(self, a):
self.a = a
def __add__(self, other):
return self.a + other
def __radd__(self, other):
print("radd")
return other + self.a
A(1) + 2 # Out: 3
2 + A(1) # prints radd. Out: 3
а также соответствующую версию __i
, начиная с __i
:
class B:
def __init__(self, b):
self.b = b
def __iadd__(self, other):
self.b += other
print("iadd")
return self
b = B(2)
b.b # Out: 2
b += 1 # prints iadd
b.b # Out: 3
Поскольку в этих методах нет ничего особенного, многие другие части языка, части стандартной библиотеки и даже сторонние модули самостоятельно добавляют магические методы, например методы для приведения объекта к типу или проверки свойств объекта. Например, встроенная функция str()
вызывает метод __str__
объекта, если он существует. Некоторые из этих видов использования перечислены ниже.
функция | метод | выражение |
---|---|---|
Кастинг для int | __int__(self) | int(a1) |
Абсолютная функция | __abs__(self) | abs(a1) |
Кастинг на str | __str__(self) | str(a1) |
Кастинг для unicode | __unicode__(self) | unicode(a1) (только для Python 2) |
Строковое представление | __repr__(self) | repr(a1) |
Кастинг для bool | __nonzero__(self) | bool(a1) |
Форматирование строк | __format__(self, formatstr) | "Hi {:abc}".format(a1) |
хеширования | __hash__(self) | hash(a1) |
длина | __len__(self) | len(a1) |
Перевернутый | __reversed__(self) | reversed(a1) |
Этаж | __floor__(self) | math.floor(a1) |
потолок | __ceil__(self) | math.ceil(a1) |
Существуют также специальные методы __enter__
и __exit__
для менеджеров контекста и многие другие.