numbers --- Numeric abstract base classes¶
Code source : 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 base de la hiérarchie numérique. Si vous voulez juste vérifier qu'un argument x est un nombre, peu importe le type, utilisez
isinstance(x, Number).
La tour numérique¶
- class numbers.Complex¶
Subclasses of this type describe complex numbers and include the operations that work on the built-in
complextype. These are: conversions tocomplexandbool,real,imag,+,-,*,/,**,abs(),conjugate(),==, and!=. All except-and!=are abstract.- real¶
Abstrait. Récupère la partie réelle de ce nombre.
- imag¶
Abstrait. Retrouve la partie imaginaire de ce nombre.
- abstractmethod conjugate()¶
Abstrait. Renvoie le complexe conjugué. Par exemple,
(1+3j).conjugate() == (1-3j).
- class numbers.Real¶
To
Complex,Realadds the operations that work on real numbers.En bref, celles-ci sont : une conversion vers
float,math.trunc(),round(),math.floor(),math.ceil(),divmod(),//,%,<,<=,>et>=.Real fournit également des valeurs par défaut pour
complex(),real,imagetconjugate().
- class numbers.Rational¶
Subtypes
Realand addsnumeratoranddenominatorproperties. It also provides a default forfloat().The
numeratoranddenominatorvalues should be instances ofIntegraland should be in lowest terms withdenominatorpositive.- 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))
Ajouter plus d'ABC numériques¶
Il est bien entendu possible de créer davantage d’ABC pour les nombres et cette hiérarchie serait médiocre si elle excluait la possibilité d'en ajouter. Vous pouvez ajouter MyFoo entre Complex et Real ainsi :
class MyFoo(Complex): ...
MyFoo.register(Real)
Implémentation des opérations arithmétiques¶
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
Il existe 5 cas différents pour une opération de type mixte sur des sous-classes de Complex. Nous nous référerons à tout le code ci-dessus qui ne se réfère pas à MyIntegral et OtherTypeIKnowAbout comme "expression générique". a est une instance de A, qui est un sous-type de Complex (a : A <: Complex) et b : B <: Complex. Considérons 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 elle fait appel au code générique, il n'y a plus de méthode possible à essayer, c'est donc ici que l'implémentation par défaut intervient.
Si
B < : A, Python essaieB.__radd__avantA.__add__. C'est valable parce qu'elle est implémentée avec la connaissance deA, donc elle peut gérer ces instances avant de déléguer àComplex.
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.
Comme la plupart des opérations sur un type donné seront très similaires, il peut être utile de définir une fonction accessoire qui génère les instances résultantes et inverses d'un opérateur donné. Par exemple, fractions.Fraction utilise :
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)
# ...