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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。(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物件賦給一個變數名,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建立一個新物件:如果可以就地修改一個物件,那麼返回 self,就比重新構造一個新物件要高效。
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)。
如果呼叫的結果是 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。
下面是簡單的虛擬碼,a -= b
被分解成:
# 實現 a -= b 的虛擬碼
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
複製程式碼
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。
通過傳入二元算術運算函式,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
複製程式碼
這使得定義的 -= 支援 _create_binary_inplace_op(__ sub__),且可以推斷出其它內容:函式名、呼叫什麼 __i*__ 函式,以及當二元算術運算出問題時,該呼叫哪個可呼叫物件。
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,有個測試用例對於 Python 標準庫中的operator
模組卻是失敗。
我的程式碼通常沒問題,如果程式碼與 CPython 的程式碼之間存在差異,通常會意味著是我哪裡出錯了。
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,而標準庫則失敗。
我決定深入地瞭解 CPython 內部發生了什麼。從反彙編位元組碼開始:
>>> 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
複製程式碼
通過它,我找到了在 eval 迴圈中的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();
}
複製程式碼
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), "**=");
}
}
複製程式碼
鬆了口氣~程式碼顯示如果定義了__ipow__,則會呼叫它,但是隻在沒有__ipow__ 時,才會呼叫__pow__。
然而,正確的做法應該是:如果呼叫__ipow__ 時出問題,返回了 NotImplemented 或者根本不存在返回,那麼就應該呼叫 __pow__ 和__rpow__。
換句話說,當存在__ipow__ 時,以上程式碼會意外地跳過 a**b 的後備語義!
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 的文件中新增關於 **= 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,並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 **= 的使用並不廣泛,否則問題早就被發現了。