numbers --- 数字的抽象基类¶
源代码: Lib/numbers.py
numbers 模块 (PEP 3141) 定义了数字 抽象基类 的层次结构,其中逐级定义了更多操作。 此模块中所定义的类型都不可被实例化。
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class numbers.Number¶
- 数字的层次结构的基础。 如果你只想确认参数 x 是不是数字而不关心其类型,则使用 - isinstance(x, Number)。
数字的层次¶
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class numbers.Complex¶
- 内置在类型 - complex里的子类描述了复数和它的运算操作。这些操作有:转化至- complex和- bool,- real、- imag、- +、- -、- *、- /、- abs()、- conjugate()、- ==和- !=。 所有的异常,- -和- !=,都是抽象的。- 
real¶
- 抽象的。得到该数字的实数部分。 
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imag¶
- 抽象的。得到该数字的虚数部分。 
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abstractmethod conjugate()¶
- 抽象的。返回共轭复数。例如 - (1+3j).conjugate() == (1-3j)。
 
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class numbers.Real¶
- 相对于 - Complex,- Real加入了只有实数才能进行的操作。- 简单的说,它们是:转化至 - float,- math.trunc()、- round()、- math.floor()、- math.ceil()、- divmod()、- //、- %、- <、- <=、- >、 和- >=。- 实数同样默认支持 - complex()、- real、- imag和- conjugate()。
类型接口注释。¶
实现者需要注意使相等的数字相等并拥有同样的值。当这两个数使用不同的扩展模块时,这其中的差异是很微妙的。例如,用 fractions.Fraction 实现 hash() 如下:
def __hash__(self):
    if self.denominator == 1:
        # Get integers right.
        return hash(self.numerator)
    # Expensive check, but definitely correct.
    if self == float(self):
        return hash(float(self))
    else:
        # Use tuple's hash to avoid a high collision rate on
        # simple fractions.
        return hash((self.numerator, self.denominator))
加入更多数字的ABC¶
当然,这里有更多支持数字的ABC,如果不加入这些,就将缺少层次感。你可以用如下方法在 Complex 和 Real 中加入 MyFoo:
class MyFoo(Complex): ...
MyFoo.register(Real)
实现算术运算¶
我们希望实现计算,因此,混合模式操作要么调用一个作者知道参数类型的实现,要么转变成为最接近的内置类型并对这个执行操作。对于子类 Integral,这意味着 __add__() 和 __radd__() 必须用如下方式定义:
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
Complex 有 5 种不同的混合类型的操作。 我将上面提到的所有代码作为“模板”称作 MyIntegral 和 OtherTypeIKnowAbout。 a 是  Complex 的子类型 A 的实例 (a : A <: Complex),同时 b : B <: Complex。 我将要计算 a + b:
如果
A被定义成一个承认b的__add__(),一切都没有问题。
如果
A转回成“模板”失败,它将返回一个属于__add__()的值,我们需要避免B定义了一个更加智能的__radd__(),因此模板需要返回一个属于__add__()的NotImplemented。(或者A可能完全不实现__add__()。)
接着看
B的__radd__()。如果它承认a,一切都没有问题。
如果没有成功回退到模板,就没有更多的方法可以去尝试,因此这里将使用默认的实现。
如果
B <: A, Python 在A.__add__之前尝试B.__radd__。 这是可行的,是通过对A的认识实现的,因此这可以在交给Complex处理之前处理这些实例。
如果 A <: Complex 和 B <: Real 没有共享任何资源,那么适当的共享操作涉及内置的 complex ,并且分别获得 __radd__() ,因此 a+b == b+a。
由于对任何一直类型的大部分操作是十分相似的,可以定义一个帮助函数,即一个生成后续或相反的实例的生成器。例如,使用 fractions.Fraction 如下:
def _operator_fallbacks(monomorphic_operator, fallback_operator):
    def forward(a, b):
        if isinstance(b, (int, Fraction)):
            return monomorphic_operator(a, b)
        elif isinstance(b, float):
            return fallback_operator(float(a), b)
        elif isinstance(b, complex):
            return fallback_operator(complex(a), b)
        else:
            return NotImplemented
    forward.__name__ = '__' + fallback_operator.__name__ + '__'
    forward.__doc__ = monomorphic_operator.__doc__
    def reverse(b, a):
        if isinstance(a, Rational):
            # Includes ints.
            return monomorphic_operator(a, b)
        elif isinstance(a, numbers.Real):
            return fallback_operator(float(a), float(b))
        elif isinstance(a, numbers.Complex):
            return fallback_operator(complex(a), complex(b))
        else:
            return NotImplemented
    reverse.__name__ = '__r' + fallback_operator.__name__ + '__'
    reverse.__doc__ = monomorphic_operator.__doc__
    return forward, reverse
def _add(a, b):
    """a + b"""
    return Fraction(a.numerator * b.denominator +
                    b.numerator * a.denominator,
                    a.denominator * b.denominator)
__add__, __radd__ = _operator_fallbacks(_add, operator.add)
# ...
