認識python中的數字
概要
本提案定義了一種抽象基類(ABC)(PEP 3119)的層次結構,用來表示類似數字(number-like)的類。它提出了一個 Number :> Complex :> Real :> Rational :> Integral 的層次結構,其中 A :> B 表示“A 是 B 的超類”。該層次結構受到了 Scheme 的數字塔(numeric tower)啟發。(譯註:數字--複數--實數--有理數--整數)
基本原理
以數字作為引數的函式應該能夠判定這些數字的屬性,並且根據數字的型別,確定是否以及何時進行過載,即基於引數的型別,函式應該是可過載的。
例如,切片要求其引數為Integrals,而math模組中的函式要求其引數為Real。
規範
本 PEP 規定了一組抽象基類(Abstract Base Class),並提出了一個實現某些方法的通用策略。它使用了來自於PEP 3119的術語,但是該層次結構旨在對特定類集的任何系統方法都有意義。
標準庫中的型別檢查應該使用這些類,而不是具體的內建型別。
數值類
我們從 Number 類開始,它是人們想象的數字型別的模糊概念。此類僅用於過載;它不提供任何操作。
class Number(metaclass=ABCMeta): pass
大多數複數(complex number)的實現都是可雜湊的,但是如果你需要依賴它,則必須明確地檢查:此層次結構支援可變的數。
class Complex(Number): """Complex defines the operations that work on the builtin complex type. In short, those are: conversion to complex, bool(), .real, .imag, +, -, *, /, **, abs(), .conjugate(), ==, and !=. If it is given heterogenous arguments, and doesn't have special knowledge about them, it should fall back to the builtin complex type as described below. """ @abstractmethod def __complex__(self): """Return a builtin complex instance.""" def __bool__(self): """True if self != 0.""" return self != 0 @abstractproperty def real(self): """Retrieve the real component of this number. This should subclass Real. """ raise NotImplementedError @abstractproperty def imag(self): """Retrieve the real component of this number. This should subclass Real. """ raise NotImplementedError @abstractmethod def __add__(self, other): raise NotImplementedError @abstractmethod def __radd__(self, other): raise NotImplementedError @abstractmethod def __neg__(self): raise NotImplementedError def __pos__(self): """Coerces self to whatever class defines the method.""" raise NotImplementedError def __sub__(self, other): return self + -other def __rsub__(self, other): return -self + other @abstractmethod def __mul__(self, other): raise NotImplementedError @abstractmethod def __rmul__(self, other): raise NotImplementedError @abstractmethod def __div__(self, other): """a/b; should promote to float or complex when necessary.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __rdiv__(self, other): raise NotImplementedError @abstractmethod def __pow__(self, exponent): """a**b; should promote to float or complex when necessary.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __rpow__(self, base): raise NotImplementedError @abstractmethod def __abs__(self): """Returns the Real distance from 0.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def conjugate(self): """(x+y*i).conjugate() returns (x-y*i).""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __eq__(self, other): raise NotImplementedError # __ne__ is inherited from object and negates whatever __eq__ does.
Real抽象基類表示在實數軸上的值,並且支援內建的float的操作。實數(Real number)是完全有序的,除了 NaN(本 PEP 基本上不考慮它)。
class Real(Complex): """To Complex, Real adds the operations that work on real numbers. In short, those are: conversion to float, trunc(), math.floor(), math.ceil(), round(), divmod(), //, %, <, <=, >, and >=. Real also provides defaults for some of the derived operations. """ # XXX What to do about the __int__ implementation that's # currently present on float? Get rid of it? @abstractmethod def __float__(self): """Any Real can be converted to a native float object.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __trunc__(self): """Truncates self to an Integral. Returns an Integral i such that: * i>=0 iff self>0; * abs(i) <= abs(self); * for any Integral j satisfying the first two conditions, abs(i) >= abs(j) [i.e. i has "maximal" abs among those]. i.e. "truncate towards 0". """ raise NotImplementedError @abstractmethod def __floor__(self): """Finds the greatest Integral <= self.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __ceil__(self): """Finds the least Integral >= self.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __round__(self, ndigits:Integral=None): """Rounds self to ndigits decimal places, defaulting to 0. If ndigits is omitted or None, returns an Integral, otherwise returns a Real, preferably of the same type as self. Types may choose which direction to round half. For example, float rounds half toward even. """ raise NotImplementedError def __divmod__(self, other): """The pair (self // other, self % other). Sometimes this can be computed faster than the pair of operations. """ return (self // other, self % other) def __rdivmod__(self, other): """The pair (self // other, self % other). Sometimes this can be computed faster than the pair of operations. """ return (other // self, other % self) @abstractmethod def __floordiv__(self, other): """The floor() of self/other. Integral.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __rfloordiv__(self, other): """The floor() of other/self.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __mod__(self, other): """self % other See and consider using "self/other - trunc(self/other)" instead if you're worried about round-off errors. """ raise NotImplementedError @abstractmethod def __rmod__(self, other): """other % self""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __lt__(self, other): """< on Reals defines a total ordering, except perhaps for NaN.""" raise NotImplementedError @abstractmethod def __le__(self, other): raise NotImplementedError # __gt__ and __ge__ are automatically done by reversing the arguments. # (But __le__ is not computed as the opposite of __gt__!) # Concrete implementations of Complex abstract methods. # Subclasses may override these, but don't have to. def __complex__(self): return complex(float(self)) @property def real(self): return +self @property def imag(self): return 0 def conjugate(self): """Conjugate is a no-op for Reals.""" return +self
我們應該整理 Demo/classes/Rat.py,並把它提升為 Rational.py 加入標準庫。然後它將實現有理數(Rational)抽象基類。
class Rational(Real, Exact): """.numerator and .denominator should be in lowest terms.""" @abstractproperty def numerator(self): raise NotImplementedError @abstractproperty def denominator(self): raise NotImplementedError # Concrete implementation of Real's conversion to float. # (This invokes Integer.__div__().) def __float__(self): return self.numerator / self.denominator
最後是整數類:
class Integral(Rational): """Integral adds a conversion to int and the bit-string operations.""" @abstractmethod def __int__(self): raise NotImplementedError def __index__(self): """__index__() exists because float has __int__().""" return int(self) def __lshift__(self, other): return int(self) << int(other) def __rlshift__(self, other): return int(other) << int(self) def __rshift__(self, other): return int(self) >> int(other) def __rrshift__(self, other): return int(other) >> int(self) def __and__(self, other): return int(self) & int(other) def __rand__(self, other): return int(other) & int(self) def __xor__(self, other): return int(self) ^ int(other) def __rxor__(self, other): return int(other) ^ int(self) def __or__(self, other): return int(self) | int(other) def __ror__(self, other): return int(other) | int(self) def __invert__(self): return ~int(self) # Concrete implementations of Rational and Real abstract methods. def __float__(self): """float(self) == float(int(self))""" return float(int(self)) @property def numerator(self): """Integers are their own numerators.""" return +self @property def denominator(self): """Integers have a denominator of 1.""" return 1
運算及__magic__方法的變更
為了支援從 float 到 int(確切地說,從 Real 到 Integral)的精度收縮,我們提出了以下新的 __magic__ 方法,可以從相應的庫函式中呼叫。所有這些方法都返回 Intergral 而不是 Real。
__trunc__(self):在新的內建 trunc(x) 裡呼叫,它返回從 0 到 x 之間的最接近 x 的 Integral。
__floor__(self):在 math.floor(x) 裡呼叫,返回最大的 Integral <= x。
__ceil__(self):在 math.ceil(x) 裡呼叫,返回最小的 Integral > = x。
__round__(self):在 round(x) 裡呼叫,返回最接近 x 的 Integral ,根據選定的型別作四捨五入。浮點數將從 3.0 版本起改為向偶數端四捨五入。(譯註:round(2.5) 等於 2,round(3.5) 等於 4)。它還有一個帶兩引數的版本__round__(self, ndigits),被 round(x, ndigits) 呼叫,但返回的是一個 Real。
在 2.6 版本中,math.floor、math.ceil 和 round 將繼續返回浮點數。
float 的 int() 轉換等效於 trunc()。一般而言,int() 的轉換首先會嘗試__int__(),如果找不到,再嘗試__trunc__()。
complex.__{divmod, mod, floordiv, int, float}__ 也消失了。提供一個好的錯誤訊息來幫助困惑的搬運工會很好,但更重要的是不出現在 help(complex) 中。
給型別實現者的說明
實現者應該注意使相等的數字相等,並將它們雜湊為相同的值。如果實數有兩個不同的擴充套件,這可能會變得微妙。例如,一個複數型別可以像這樣合理地實現 hash():
def __hash__(self): return hash(complex(self))
但應注意所有超出了內建複數範圍或精度的值。
新增更多數字抽象基類
當然,數字還可能有更多的抽象基類,如果排除了新增這些數字的可能性,這會是一個糟糕的等級體系。你可以使用以下方法在 Complex 和 Real 之間新增MyFoo:
class MyFoo(Complex): ... MyFoo.register(Real)
實現算術運算
我們希望實現算術運算,使得在混合模式的運算時,要麼呼叫者知道如何處理兩種引數型別,要麼將兩者都轉換為最接近的內建型別,並以此進行操作。
對於 Integral 的子型別,這意味著__add__和__radd__應該被定義為:
class MyIntegral(Integral): def __add__(self, other): if isinstance(other, MyIntegral): return do_my_adding_stuff(self, other) elif isinstance(other, OtherTypeIKnowAbout): return do_my_other_adding_stuff(self, other) else: return NotImplemented def __radd__(self, other): if isinstance(other, MyIntegral): return do_my_adding_stuff(other, self) elif isinstance(other, OtherTypeIKnowAbout): return do_my_other_adding_stuff(other, self) elif isinstance(other, Integral): return int(other) + int(self) elif isinstance(other, Real): return float(other) + float(self) elif isinstance(other, Complex): return complex(other) + complex(self) else: return NotImplemented
對 Complex 的子類進行混合型別操作有 5 種不同的情況。我把以上所有未包含 MyIntegral 和 OtherTypeIKnowAbout 的程式碼稱為“樣板”。
a 是 A 的例項,它是Complex(a : A <: Complex) 的子型別,還有 b : B <: Complex。對於 a + b,我這麼考慮:
如果 A 定義了接受 b 的__add__,那麼沒問題。
如果 A 走到了樣板程式碼分支(譯註:else 分支),還從__add__返回一個值的話,那麼我們就錯過了為 B 定義一個更智慧的__radd__的可能性,因此樣板應該從__add__返回 NotImplemented。(或者 A 可以不實現__add__)
然後 B 的__radd__的機會來了。如果它接受 a,那麼沒問題。
如果它走到樣板分支上,就沒有辦法了,因此需要有預設的實現。
如果 B <: A,則 Python 會在 A.__ add__之前嘗試 B.__ radd__。這也可以,因為它是基於 A 而實現的,因此可以在委派給 Complex 之前處理這些例項。
如果 A <: Complex 和 B <: Real 沒有其它關係,則合適的共享操作是內建複數的操作,它們的__radd__都在其中,因此 a + b == b + a。(譯註:這幾段沒看太明白,可能譯得不對)
被拒絕的方案
本 PEP 的初始版本定義了一個被 Haskell Numeric Prelude 所啟發的代數層次結構,其中包括 MonoidUnderPlus、AdditiveGroup、Ring 和 Field,並在得到數字之前,還有其它幾種可能的代數型別。
我們原本希望這對使用向量和矩陣的人有用,但 NumPy 社群確實對此並不感興趣,另外我們還遇到了一個問題,即便 x 是 X <: MonoidUnderPlus 的例項,而且 y 是 Y < : MonoidUnderPlus 的例項,x + y 可能還是行不通。
然後,我們為數字提供了更多的分支結構,包括高斯整數(Gaussian Integer)和 Z/nZ 之類的東西,它們可以是 Complex,但不一定支援“除”之類的操作。
社群認為這對 Python 來說太複雜了,因此我現在縮小了提案的範圍,使其更接近於 Scheme 數字塔。
十進位制型別
經與作者協商,已決定目前不將 Decimal 型別作為數字塔的一部分。
更多相關免費學習推薦:
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/2558/viewspace-2832555/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- python中的屬性認識Python
- 數字影像處理--認識影像各種概念
- 我認識的python(3)Python
- 我認識的python(4)Python
- 我認識的python(5)Python
- 我認識的python(1)Python
- 我認識的python(2)Python
- 2.認識Dart中的物件和變數Dart物件變數
- 怎麼判斷Python數字中的偶數Python
- 識別英文數字驗證碼的程式(Python示例)Python
- 認識Python 元組Python
- 認識JS中的ClassJS
- 瀏覽器中的手寫數字識別瀏覽器
- python中如何取數字的後幾位Python
- Python 中的數字到底是什麼?Python
- python中關鍵字引數的個數有限制嗎?Python
- Python識別字母數字組合驗證碼Python
- [譯] 認識 rxjs 中的 SubjectJS
- python字串的分段美化-數字中間用_或者,Python字串
- Python正規表示式匹配字串中的數字Python字串
- python 爬蟲對 scrapy 框架的認識Python爬蟲框架
- [work] python list中數字與一個數相乘Python
- Python中如何將字串變成數字?Python字串
- python字典基本認識和操作Python
- Python 英文的月份轉數字及數字轉英文Python
- 字串與數字轉換函式 | 全方位認識 sys 系統庫字串函式
- Python Number(數字)Python
- 一起認識下,那些我們應該知道的mysql中的變數知識點MySql變數
- Python 非同步 IO系列:認識asyncioPython非同步
- 認識python第一天Python
- 快速認識Node.js中的StreamNode.js
- 數字證書認證(CA)中心
- 認識Spring引數解析器Spring
- 教你認識Java 可變引數Java
- 數字轉中文 pythonPython
- JS 中 物件 基礎認識JS物件
- 2018-09-26day-1認識pythonPython
- [譯] 認識 rxjs 中的 BehaviorSubject、ReplaySubject 以及 AsyncSubjectJS