numbers — Numeric abstract base classes¶
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
complexintegrado. Estos son: conversiones acomplexybool,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,Realadds 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
Realy agrega propiedades denumeratorydenominator. También proporciona un valor predeterminado parafloat().Los valores del
numeratory deldenominatordeben ser instancias deIntegraly deben estar en términos mínimos condenominatorpositivo.- numerator¶
Abstract. The numerator of this rational number.
- denominator¶
Abstract. The denominator of this rational number.
Notes for type implementers¶
Implementers should be careful to make equal numbers equal and hash
them to the same values. This may be subtle if there are two different
extensions of the real numbers. For example, fractions.Fraction
implements hash() as follows:
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
Adefines an__add__()which acceptsb, all is well.If
Afalls back to the boilerplate code, and it were to return a value from__add__(), we’d miss the possibility thatBdefines a more intelligent__radd__(), so the boilerplate should returnNotImplementedfrom__add__(). (OrAmay 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)
# ...