numbers
— Clase base abstracta numérica¶
Código fuente: Lib/numbers.py
The numbers
module (PEP 3141) defines a hierarchy of numeric
abstract base classes which progressively define
more operations. None of the types defined in this module are intended to be instantiated.
- class numbers.Number¶
La raíz de la jerarquía numérica. Si desea validar si un argumento x es un número, sin importar su tipo, use
isinstance(x, Number)
.
La torre numérica¶
- class numbers.Complex¶
Las subclases de este tipo describen números complejos e incluyen las operaciones que funcionan en el tipo
complex
integrado. Estos son: conversiones acomplex
ybool
,real
,imag
,+
,-
,*
,/
,**
,abs()
,conjugate()
,==
y!=
. Todos excepto-
y!=
son abstractos.- real¶
Abstracto. Recupera el componente real de este número.
- imag¶
Abstracto. Recupera el componente imaginario de este número.
- abstractmethod conjugate()¶
Abstracto. Retorna el complejo conjugado. Por ejemplo,
(1+3j).conjugate() == (1-3j)
.
- class numbers.Real¶
To
Complex
,Real
adds the operations that work on real numbers.En resumen, estos son: conversiones a
float
,math.trunc()
,round()
,math.floor()
,math.ceil()
,divmod()
,//
,%
,<
,<=
,>
, y>=
.Real también proporciona valores predeterminados para
complex()
,real
,imag
, yconjugate()
.
- class numbers.Rational¶
Subtipos
Real
y agrega propiedades denumerator
ydenominator
. También proporciona un valor predeterminado parafloat()
.Los valores del
numerator
y deldenominator
deben ser instancias deIntegral
y deben estar en términos mínimos condenominator
positivo.- numerator¶
Abstracto.
- denominator¶
Abstracto.
Notas para implementadores de tipos¶
Los implementadores deben tener cuidado de igualar números iguales y aplicar un hash a los mismos valores. Esto puede ser sutil si hay dos extensiones diferentes de los números reales. Por ejemplo, fractions.Fraction
implementa hash()
de la siguiente manera:
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))
Agregar más ABCs numéricos¶
Por supuesto, hay más ABCs posibles para los números, y esto sería una jerarquía deficiente si se excluye la posibilidad de añadirlos. Puede usar MyFoo
entre Complex
y Real
así:
class MyFoo(Complex): ...
MyFoo.register(Real)
Implementar operaciones aritméticas¶
We want to implement the arithmetic operations so that mixed-mode
operations either call an implementation whose author knew about the
types of both arguments, or convert both to the nearest built in type
and do the operation there. For subtypes of Integral
, this
means that __add__()
and __radd__()
should be
defined as:
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
Hay 5 casos diferentes para una operación de tipo mixto en subclases de Complex
. Se explicará todo el código anterior que no se refiere a MyIntegral
y OtherTypeIKnowAbout
como «repetitivo». a
será una instancia de A
, que es un subtipo de Complex
(a: A <: Complex
), y b : B <: Complex
. Consideraré a + b
:
If
A
defines an__add__()
which acceptsb
, all is well.If
A
falls back to the boilerplate code, and it were to return a value from__add__()
, we’d miss the possibility thatB
defines a more intelligent__radd__()
, so the boilerplate should returnNotImplemented
from__add__()
. (OrA
may not implement__add__()
at all.)Then
B
’s__radd__()
gets a chance. If it acceptsa
, all is well.Si se vuelve a caer en el código repetitivo, no hay más posibles métodos para probar, por lo que acá debería vivir la implementación predeterminada.
Si
B <: A
, Python probaraB.__radd__
antes queA.__add__
. Esto está bien, porque se implementó con conocimiento deA
, por lo que puede manejar instancias antes de delegar unComplex
.
If A <: Complex
and B <: Real
without sharing any other knowledge,
then the appropriate shared operation is the one involving the built
in complex
, and both __radd__()
s land there, so a+b
== b+a
.
Dado que la mayoría de las operaciones en un tipo determinado serán muy similares, puede ser útil definir una función auxiliar que genere las instancias forward y reverse de cualquier operador dado. Por ejemplo, fractions.Fraction
así:
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, Real):
return fallback_operator(float(a), float(b))
elif isinstance(a, 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)
# ...