Python中算術賦值-=操作是怎么實現的

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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。

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

歸納這些方法

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

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。

我發現幾乎沒有人使用**=

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

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();    }

出處：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。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python中算術賦值-=操作是怎么實現的”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python中算術賦值-=操作是怎么實現的這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！