numbers — Numeric abstract base classes

소스 코드: 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

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

숫자 계층

class numbers.Complex

Subclasses of this type describe complex numbers and include the operations that work on the built-in complex type. These are: conversions to complex and bool, real, imag, +, -, *, /, **, abs(), conjugate(), ==, and !=. All except - and != are abstract.

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

To Complex, Real adds the operations that work on real numbers.

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

Subtypes Real and adds numerator and denominator properties. It also provides a default for float().

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

Subtypes Rational and adds a conversion to int. Provides defaults for float(), numerator, and denominator. Adds abstract methods for pow() with modulus and bit-string operations: <<, >>, &, ^, |, ~.

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))

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

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

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:

  1. If A defines an __add__() which accepts b, all is well.

  2. If A falls back to the boilerplate code, and it were to return a value from __add__(), we’d miss the possibility that B defines a more intelligent __radd__(), so the boilerplate should return NotImplemented from __add__(). (Or A may not implement __add__() at all.)

  3. Then B’s __radd__() gets a chance. If it accepts a, all is well.

  4. 기본구조 코드로 돌아온다면 더 시도해 볼 수 있는 메서드가 없으므로 기본적으로 수행될 구현을 작성해야 합니다.

  5. 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.

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.

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)

# ...