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本篇内容介绍了“如何理解Python的二元算术运算”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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查看 C 代码
按照惯例，我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始。
>>> def sub(): a - b ... >>> import dis >>> dis.dis(sub) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 BINARY_SUBTRACT 6 POP_TOP 8 LOAD_CONST 0 (None) 10 RETURN_VALUE
看起来我们需要深入研究 BINARY_SUBTRACT 操作码。翻查 Python/ceval.c 文件，可以看到实现该操作码的 C 代码如下：
case TARGET(BINARY_SUBTRACT): { PyObject *right = POP(); PyObject *left = TOP(); PyObject *diff = PyNumber_Subtract(left, right); Py_DECREF(right); Py_DECREF(left); SET_TOP(diff); if (diff == NULL) goto error; DISPATCH(); }来源：https://github.com/python/cpython/blob/6f8c8320e9eac9bc7a7f653b43506e75916ce8e8/Python/ceval.c#L1569-L1579
这里的关键代码是PyNumber_Subtract()，实现了减法的实际语义。继续查看该函数的一些宏，可以找到binary_op1() 函数。它提供了一种管理二元操作的通用方法。
不过，我们不把它作为实现的参考，而是要用Python的数据模型，官方文档很好，清楚介绍了减法所使用的语义。
从数据模型中学习
通读数据模型的文档，你会发现在实现减法时，有两个方法起到了关键作用：__sub__ 和 __rsub__。
1、__sub__()方法
当执行a - b 时，会在 a 的类型中查找__sub__()，然后把 b 作为它的参数。这很像我写属性访问的文章 里的__getattribute__()，特殊/魔术方法是根据对象的类型来解析的，并不是出于性能目的而解析对象本身;在下面的示例代码中，我使用_mro_getattr() 表示此过程。
因此，如果已定义 __sub__()，则 type(a).__sub__(a,b) 会被用来作减法操作。(译注：魔术方法属于对象的类型，不属于对象)
这意味着在本质上，减法只是一个方法调用!你也可以将它理解成标准库中的 operator.sub() 函数。
我们将仿造该函数实现自己的模型，用 lhs 和 rhs 两个名称，分别表示 a-b 的左侧和右侧，以使示例代码更易于理解。
# 通过调用__sub__()实现减法 def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: """Implement the binary operation `a - b`.""" lhs_type = type(lhs) try: subtract = _mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: msg = f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {type(rhs)!r}" raise TypeError(msg) else: return subtract(lhs, rhs)2、让右侧使用__rsub__()
但是，如果 a 没有实现__sub__() 怎么办?如果 a 和 b 是不同的类型，那么我们会尝试调用 b 的 __rsub__()(__rsub__ 里面的“r”表示“右”，代表在操作符的右侧)。
当操作的双方是不同类型时，这样可以确保它们都有机会尝试使表达式生效。当它们相同时，我们假设__sub__() 就能够处理好。但是，即使两边的实现相同，你仍然要调用__rsub__()，以防其中一个对象是其它的(子)类。
3、不关心类型
现在，表达式双方都可以参与运算!但是，如果由于某种原因，某个对象的类型不支持减法怎么办(例如不支持 4 - “stuff”)?在这种情况下，__sub__ 或__rsub__ 能做的就是返回 NotImplemented。
这是给 Python 返回的信号，它应该继续执行下一个操作，尝试使代码正常运行。对于我们的代码，这意味着需要先检查方法的返回值，然后才能假定它起作用。
# 减法的实现，其中表达式的左侧和右侧均可参与运算 _MISSING = object() def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: # lhs.__sub__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__") except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__rsub__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__") except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: raise TypeError( f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" )4、子类优先于父类
如果你看一下__rsub__() 的文档，就会注意到一条注释。它说如果一个减法表达式的右侧是左侧的子类(真正的子类，同一类的不算)，并且两个对象的__rsub__() 方法不同，则在调用__sub__() 之前会先调用__rsub__()。换句话说，如果 b 是 a 的子类，调用的顺序就会被颠倒。
这似乎是一个很奇怪的特例，但它背后是有原因的。当你创建一个子类时，这意味着你要在父类提供的操作上注入新的逻辑。这种逻辑不一定要加给父类，否则父类在对子类操作时，就很容易覆盖子类想要实现的操作。
具体来说，假设有一个名为 Spam 的类，当你执行 Spam() - Spam() 时，得到一个 LessSpam 的实例。接着你又创建了一个 Spam 的子类名为 Bacon，这样，当你用 Spam 去减 Bacon 时，你得到的是 VeggieSpam。
如果没有上述规则，Spam() - Bacon() 将得到 LessSpam，因为 Spam 不知道减掉 Bacon 应该得出 VeggieSpam。
但是，有了上述规则，就会得到预期的结果 VeggieSpam，因为 Bacon.__rsub__() 首先会在表达式中被调用(如果计算的是 Bacon() - Spam()，那么也会得到正确的结果，因为首先会调用 Bacon.__sub__()，因此，规则里才会说两个类的不同的方法需有区别，而不仅仅是一个由 issubclass() 判断出的子类。)
# Python中减法的完整实现 _MISSING = object() def sub(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: # lhs.__sub__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__sub__") except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__rsub__ (for knowing if rhs.__rub__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, "__rsub__") except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__rsub__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, "__rsub__") except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if ( rhs_type is not _MISSING # Do we care? and rhs_type is not lhs_type # Could RHS be a subclass? and issubclass(rhs_type, lhs_type) # RHS is a subclass! and lhs_rmethod is not rhs_method # Is __r*__ actually different? ): calls = call_rhs, call_lhs elif lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: raise TypeError( f"unsupported operand type(s) for -: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" )推广到其它二元运算
解决掉了减法运算，那么其它二元运算又如何呢?好吧，事实证明它们的操作相同，只是碰巧使用了不同的特殊/魔术方法名称。
所以，如果我们可以推广这种方法，那么我们就可以实现 13 种操作的语义：+ 、-、*、@、/、//、%、**、<<、>>、&、^、和 |。
由于闭包和 Python 在对象自省上的灵活性，我们可以提炼出 operator 函数的创建。
# 一个创建闭包的函数，实现了二元运算的逻辑 _MISSING = object() def _create_binary_op(name: str, operator: str) -> Any: """Create a binary operation function. The `name` parameter specifies the name of the special method used for the binary operation (e.g. `sub` for `__sub__`). The `operator` name is the token representing the binary operation (e.g. `-` for subtraction). """ lhs_method_name = f"__{name}__" def binary_op(lhs: Any, rhs: Any, /) -> Any: """A closure implementing a binary operation in Python.""" rhs_method_name = f"__r{name}__" # lhs.__*__ lhs_type = type(lhs) try: lhs_method = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, lhs_method_name) except AttributeError: lhs_method = _MISSING # lhs.__r*__ (for knowing if rhs.__r*__ should be called first) try: lhs_rmethod = debuiltins._mro_getattr(lhs_type, rhs_method_name) except AttributeError: lhs_rmethod = _MISSING # rhs.__r*__ rhs_type = type(rhs) try: rhs_method = debuiltins._mro_getattr(rhs_type, rhs_method_name) except AttributeError: rhs_method = _MISSING call_lhs = lhs, lhs_method, rhs call_rhs = rhs, rhs_method, lhs if ( rhs_type is not _MISSING # Do we care? and rhs_type is not lhs_type # Could RHS be a subclass? and issubclass(rhs_type, lhs_type) # RHS is a subclass! and lhs_rmethod is not rhs_method # Is __r*__ actually different? ): calls = call_rhs, call_lhs elif lhs_type is not rhs_type: calls = call_lhs, call_rhs else: calls = (call_lhs,) for first_obj, meth, second_obj in calls: if meth is _MISSING: continue value = meth(first_obj, second_obj) if value is not NotImplemented: return value else: exc = TypeError( f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lhs_type!r} and {rhs_type!r}" ) exc._binary_op = operator raise exc有了这段代码，你可以将减法运算定义为 _create_binary_op(“sub”, “-”)，然后根据需要重复定义出其它运算。
“如何理解Python的二元算术运算”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！