`numbers` — Numeric abstract base classes¶

소스 코드: Lib/numbers.py

numbers 모듈(PEP 3141)은 숫자에 대한 추상 베이스 클래스 의 계층 구조를 정의합니다. 계층 구조가 깊어질수록 더 많은 연산이 정의되어 있습니다. 이 모듈에 정의된 모든 형은 인스턴스로 만들 수 없습니다.

class numbers.Number¶: 숫자 계층의 최상위 클래스입니다. 형에 상관없이 인자 x 가 숫자인지 확인하려면 isinstance(x, Number) 를 사용하세요.

숫자 계층¶

class numbers.Complex¶

이 서브 클래스는 복소수를 표현하고 내장 complex 형에 사용되는 연산을 포함합니다. 여기에는 complex 와 bool 형으로의 변환과 real, imag, +, -, *, /, **, abs(), conjugate(), ==, != 이 포함됩니다. - 와 != 를 제외하고는 모두 추상입니다.

real¶: 추상. 복소수의 실수부를 반환합니다.

imag¶: 추상. 복소수의 허수부를 반환합니다.

abstractmethod conjugate()¶: 추상 메서드. 켤레 복소수를 반환합니다. 예를 들어 (1+3j).conjugate() == (1-3j) 입니다.

class numbers.Real¶

Real 클래스는 Complex 클래스에 실수 연산을 추가합니다.

요약하면 float 로의 변환과 math.trunc(), round(), math.floor(), math.ceil(), divmod(), //, %, <, <=, >, >= 가 포함됩니다.

이 클래스는 또한 complex(), real, imag, conjugate() 를 위한 기본값을 제공합니다.

class numbers.Rational¶

Real 의 하위 형이고 numerator 와 denominator 프로퍼티가 추가됩니다. 또한 float() 함수를 위한 기본값을 제공합니다.

The numerator and denominator values should be instances of Integral and should be in lowest terms with denominator positive.

numerator¶: 프로퍼티(추상 메서드)

denominator¶: 프로퍼티(추상 메서드)

class numbers.Integral¶: Rational 의 하위 형이고 int 클래스로 변환 기능이 추가됩니다. float(), numerator, denominator 를 위한 기본값을 제공합니다. 모듈러스가 있는 pow()를 위한 추상 메서드와 비트 연산 <<, >>, &, ^, |, ~ 를 추가합니다.

Notes for type implementors¶

Implementors 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))

더 많은 숫자 추상 베이스 클래스(ABC) 추가¶

물론 숫자를 위한 ABC를 추가하는 것이 가능합니다. 그렇지 않으면 엉망으로 상속 계층이 구현될 것입니다. Complex 와 Real 사이에 다음과 같이 MyFoo 를 추가할 수 있습니다:

class MyFoo(Complex): ...
MyFoo.register(Real)

산술 연산 구현¶

다른 형에 대한 연산은 두 인자의 형에 관해 알고 있는 구현을 호출하거나 두 인자를 가장 비슷한 내장형으로 변환하여 연산하도록 산술 연산을 구현하는 것이 좋습니다. Integral 클래스의 하위 형일 경우에 __add__() 와 __radd__() 메서드는 다음과 같이 정의되어야 함을 의미합니다:

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 클래스의 서브클래스에는 다섯 가지의 서로 다른 혼합형 연산이 있습니다. 위의 코드에서 MyIntegral 와 OtherTypeIKnowAbout 를 제외한 나머지를 기본구조라고 하겠습니다. a 는 Complex 의 하위 형인 A 의 인스턴스입니다(즉 a : A <: Complex 입니다). 비슷하게 b : B <: Complex 입니다. a + b 인 경우를 생각해 보겠습니다:

만약 A 가 b 를 받는 __add__() 메서드를 정의했다면 모든 것이 문제없이 처리됩니다.
A 가 기본구조 코드로 진입하고 __add__()로 부터 어떤 값을 반환한다면 B 가 똑똑하게 정의한 __radd__() 메서드를 놓칠 수 있습니다. 이를 피하려면 기본구조는 __add__() 에서 NotImplemented 를 반환해야 합니다. (또는 A 가 __add__() 메서드를 전혀 구현하지 않을 수도 있습니다.)
그다음 B 의 __radd__() 메서드가 기회를 얻습니다. 이 메서드가 a 를 받을 수 있다면 모든 것이 문제없이 처리됩니다.
기본구조 코드로 돌아온다면 더 시도해 볼 수 있는 메서드가 없으므로 기본적으로 수행될 구현을 작성해야 합니다.
만약 B <: A 라면 파이썬은 A.__add__ 메서드 전에 B.__radd__ 를 시도합니다. A 에 대해서 알고 B 가 구현되었기 때문에 이런 행동은 문제없습니다. 따라서 Complex 에 위임하기 전에 이 인스턴스를 처리할 수 있습니다.

만약 어떤 것도 공유하지 않는 A <: Complex 와 B <: Real 라면 적절한 공유 연산(shared operation)은 내장 complex 클래스에 연관된 것입니다. 양쪽의 __radd__() 메서드가 여기에 해당하므로 a+b == b+a 가 됩니다.

대부분 주어진 어떤 형에 대한 연산은 매우 비슷하므로, 주어진 연산자의 정방향(forward) 인스턴스와 역방향(reverse) 인스턴스를 생성하는 헬퍼 함수를 정의하는 것이 유용합니다. 예를 들어 fractions.Fraction 클래스는 다음과 같이 사용합니다:

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)

# ...

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숫자 계층¶

Notes for type implementors¶

더 많은 숫자 추상 베이스 클래스(ABC) 추가¶

산술 연산 구현¶

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더 많은 숫자 추상 베이스 클래스(ABC) 추가¶

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