numbers
--- 数の抽象基底クラス¶
ソースコード: 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¶
数の階層の根。引数 x が、種類は何であれ、数であるということだけチェックしたい場合、
isinstance(x, Number)
が使えます。
数値塔¶
- class numbers.Complex¶
この型のサブクラスは複素数を表し、組み込みの
complex
型を受け付ける演算を含みます。それらは:complex
およびbool
への変換、real
,imag
,+
,-
,*
,/
,**
,abs()
,conjugate()
,==
,!=
です。-
と!=
以外の全てのものは抽象メソッドや抽象プロパティです。- real¶
抽象プロパティ。この数の実部を取り出します。
- imag¶
抽象プロパティ。この数の虚部を取り出します。
- abstractmethod conjugate()¶
抽象プロパティ。複素共役を返します。たとえば、
(1+3j).conjugate() == (1-3j)
です。
- class numbers.Real¶
To
Complex
,Real
adds the operations that work on real numbers.簡潔に言うとそれらは:
float
への変換,math.trunc()
,round()
,math.floor()
,math.ceil()
,divmod()
,//
,%
,<
,<=
,>
および>=
です。Real はまた
complex()
,real
,imag
およびconjugate()
のデフォルトを提供します。
- class numbers.Rational¶
Real
をサブタイプ化しnumerator
とdenominator
のプロパティを加えたものです。これはfloat()
のデフォルトも提供します。The
numerator
anddenominator
values should be instances ofIntegral
and should be in lowest terms withdenominator
positive.- numerator¶
抽象プロパティ。
- denominator¶
抽象プロパティ。
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))
さらに数のABCを追加する¶
数に対する ABC が他にも多く存在しうることは、言うまでもありません。それらの ABC を階層に追加する可能性が閉ざされるとしたら、その階層は貧相な階層でしかありません。たとえば、 MyFoo
を Complex
と Real
の間に付け加えるには、次のようにします:
class MyFoo(Complex): ...
MyFoo.register(Real)
算術演算の実装¶
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
ここには5つの異なる Complex
のサブクラス間の混在型の演算があります。上のコードの中で MyIntegral
と OtherTypeIKnowAbout
に触れない部分を "ボイラープレート" と呼ぶことにしましょう。 a
を Complex
のサブタイプである A
のインスタンス (a : A <: Complex
)、同様に b : B <: Complex
として、 a + b
を考えます:
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.ここでボイラープレートに落ち込むならば、もう他に試すべきメソッドはありませんので、デフォルト実装の出番です。
もし
B <: A
ならば、Python はA.__add__
の前にB.__radd__
を試します。これで良い理由は、A
についての知識を持って実装しており、Complex
に委ねる前にこれらのインスタンスを扱えるはずだからです。
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
.
ほとんどの演算はどのような型についても非常に良く似ていますので、与えられた演算子について順結合(forward)および逆結合(reverse)のメソッドを生成する支援関数を定義することは役に立ちます。たとえば、 fractions.Fraction
では次のようなものを利用しています:
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)
# ...