Python正确重载运算符的方法示例详解资源-CSDN文库

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### Python正确重载运算符的方法示例详解 #### 前言运算符重载是Python编程中的一个重要概念，它允许我们自定义类的行为，使得类的实例能够像内置类型那样使用运算符。本文将详细介绍如何在Python中正确地重载运算符，并通过具体的示例代码来帮助理解这一特性。 #### 运算符重载基础在Python中，运算符重载是指通过定义特定的方法来改变类的实例与其他对象进行运算的方式。这为开发者提供了一种使自定义类型的行为更类似于内置类型的手段。 1. **不能重载内置类型的运算符**：Python不允许重载内置类型如int、list等的运算符。 2. **不能新建运算符**：虽然可以重载现有的运算符，但不能创建新的运算符。 3. **某些运算符不可重载**：比如`is`、`and`、`or`和`not`等逻辑运算符不能被重载，但位运算符`&`、`|`和`~`是可以重载的。 #### 一元运算符重载一元运算符是指仅作用于单个操作数的运算符，如取负`-`、取正`+`和按位取反`~`。 - **`-` (取负)**：可以通过定义`__neg__`方法来实现。例如： ```python def __neg__(self): return Vector(-x for x in self) ``` 这段代码表示，当对一个`Vector`实例取负时，会创建一个新的`Vector`实例，其中每个元素都被取负。 - **`+` (取正)**：通常情况下`+`运算符返回的值与原值相同，但在某些场景下可能会有所不同。可以通过定义`__pos__`方法实现取正行为。例如： ```python def __pos__(self): return Vector(self) ``` - **`~` (按位取反)**：适用于整数类型的按位取反运算。对于非整数类型，可能需要根据实际需求定制该运算符的行为。例如： ```python def __invert__(self): return -(self + 1) ``` 对于非整数类型的类，按位取反的意义可能不太明确，需要根据具体应用场合定义其行为。 #### 二元运算符重载二元运算符涉及两个操作数之间的运算，如加法`+`、乘法`*`等。 - **加法`+`**：可以通过定义`__add__`方法实现。例如： ```python def __add__(self, other): if isinstance(other, Vector): return Vector(x + y for x, y in zip(self, other)) elif isinstance(other, (int, float)): return Vector(x + other for x in self) else: raise TypeError("Unsupported operand type") ``` 此处，我们区分了`other`的不同类型，并相应地处理了加法运算。 - **乘法`*`**：可以通过定义`__mul__`方法实现。例如： ```python def __mul__(self, scalar): if isinstance(scalar, (int, float)): return Vector(x * scalar for x in self) else: raise TypeError("Unsupported operand type") ``` 在这个例子中，我们假设`*`运算符用于将`Vector`实例与一个标量相乘。 #### 比较运算符重载比较运算符如`==`、`!=`、`>`、`<`、`>=`、`<=`也需要特别注意。例如，我们可以定义`__eq__`方法来实现等于运算符`==`。 ```python def __eq__(self, other): if isinstance(other, Vector): return len(self) == len(other) and all(x == y for x, y in zip(self, other)) elif isinstance(other, (list, tuple)): return len(self) == len(other) and all(x == y for x, y in zip(self, other)) else: return NotImplemented ``` 这段代码中，我们考虑了`other`是`Vector`实例或其他可迭代类型（如列表或元组）的情况。 #### 结论通过以上介绍，我们可以看到在Python中正确重载运算符不仅可以提高代码的可读性，还能使自定义类型的行为更加自然。需要注意的是，重载运算符时应遵循一定的规则，避免产生意外的结果。希望本文能帮助读者更好地理解和运用这一特性。

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Python正确重载运算符的方法示例详解正确重载运算符的方法示例详解

主要给大家介绍了关于Python如何正确重载运算符的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的

朋友们参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧。

前言前言

说到运算符重载相信大家都不陌生，运算符重载的作用是让用户定义的对象使用中缀运算符（如 + 和 |）或一元运算符（如 - 和 ~）。说得宽泛一些，在 Python 中，函数调用

（()）、属性访问（.）和元素访问 / 切片（[]）也是运算符。

我们为 Vector 类简略实现了几个运算符。__add__ 和 __mul__ 方法是为了展示如何使用特殊方法重载运算符，不过有些小问题被我们忽视了。此外，我们定义的Vector2d.__eq__

方法认为 Vector(3, 4) == [3, 4] 是真的（True），这可能并不合理。下面来一起看看详细的介绍吧。

运算符重载基础运算符重载基础

在某些圈子中，运算符重载的名声并不好。这个语言特性可能（已经）被滥用，让程序员困惑，导致缺陷和意料之外的性能瓶颈。但是，如果使用得当，API 会变得好用，代码会

变得易于阅读。Python 施加了一些限制，做好了灵活性、可用性和安全性方面的平衡：

不能重载内置类型的运算符

不能新建运算符，只能重载现有的

某些运算符不能重载——is、and、or 和 not（不过位运算符

&、| 和 ~ 可以）

前面的博文已经为 Vector 定义了一个中缀运算符，即 ==，这个运算符由__eq__ 方法支持。我们将改进 __eq__ 方法的实现，更好地处理不是Vector 实例的操作数。然而，在运

算符重载方面，众多比较运算符（==、!=、>、<、>=、<=）是特例，因此我们首先将在 Vector 中重载四个算术运算符：一元运算符 - 和 +，以及中缀运算符 + 和 *。

一元运算符一元运算符

　　-（__neg__）

　　　　一元取负算术运算符。如果 x 是 -2，那么 -x == 2。

　　+（__pos__）

　　　　一元取正算术运算符。通常，x == +x，但也有一些例外。如果好奇，请阅读“x 和 +x 何时不相等”附注栏。

　　~（__invert__）

　　　　对整数按位取反，定义为 ~x == -(x+1)。如果 x 是 2，那么 ~x== -3。

支持一元运算符很简单，只需实现相应的特殊方法。这些特殊方法只有一个参数，self。然后，使用符合所在类的逻辑实现。不过，要遵守运算符的一个基本规则：始终返回一个

新对象。也就是说，不能修改self，要创建并返回合适类型的新实例。

对 - 和 + 来说，结果可能是与 self 同属一类的实例。多数时候，+ 最好返回 self 的副本。abs(...) 的结果应该是一个标量。但是对 ~ 来说，很难说什么结果是合理的，因为可能不

是处理整数的位，例如在ORM 中，SQL WHERE 子句应该返回反集。

def __abs__(self):

return math.sqrt(sum(x * x for x in self))

def __neg__(self):

return Vector(-x for x in self) #为了计算 -v，构建一个新 Vector 实例，把 self 的每个分量都取反

def __pos__(self):

return Vector(self) #为了计算 +v，构建一个新 Vector 实例，传入 self 的各个分量

x 和和 +x 何时不相等何时不相等

每个人都觉得 x == +x，而且在 Python 中，几乎所有情况下都是这样。但是，我在标准库中找到两例 x != +x 的情况。

第一例与 decimal.Decimal 类有关。如果 x 是 Decimal 实例，在算术运算的上下文中创建，然后在不同的上下文中计算 +x，那么 x!= +x。例如，x 所在的上下文使用某个精度，而计

算 +x 时，精度变了，例如下面的 

算术运算上下文的精度变化可能导致 x 不等于 +x

>>> import decimal

>>> ctx = decimal.getcontext()　　　　　　　　　　　　　　　　　　#获取当前全局算术运算符的上下文引用

>>> ctx.prec = 40　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 #把算术运算上下文的精度设为40

>>> one_third = decimal.Decimal('1') / decimal.Decimal('3') #使用当前精度计算1/3

>>> one_third

Decimal('0.3333333333333333333333333333333333333333')　　　　 #查看结果，小数点后的40个数字

>>> one_third == +one_third　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#one_third = +one_thied返回TRUE

True

>>> ctx.prec = 28　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#把精度降为28

>>> one_third == +one_third　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#one_third = +one_thied返回FalseFalse >>> +one_third Decimal('0.3333333333333333333333333333')　　 #查看+one_third,小术后的28位数字

虽然每个 +one_third 表达式都会使用 one_third 的值创建一个新 Decimal 实例，但是会使用当前算术运算上下文的精度。

x != +x 的第二例在 collections.Counter 的文档中（https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter）。类实现了几个算术运算符，例如中缀运算符 +，作用

是把两个Counter 实例的计数器加在一起。然而，从实用角度出发，Counter 相加时，负值和零值计数会从结果中剔除。而一元运算符 + 等同于加上一个空 Counter，因此它产生

一个新的Counter 且仅保留大于零的计数器。

 一元运算符 + 得到一个新 Counter 实例，但是没有零值和负值计数器

>>> from collections import Counter

>>> ct = Counter('abracadabra')

>>> ct['r'] = -3

>>> ct['d'] = 0

>>> ct

Counter({'a': 5, 'r': -3, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 0})

>>> +ct

Counter({'a': 5, 'b': 2, 'c': 1})

重载向量加法运算符重载向量加法运算符+

两个欧几里得向量加在一起得到的是一个新向量，它的各个分量是两个向量中相应的分量之和。比如说：

>>> v1 = Vector([3, 4, 5])

>>> v2 = Vector([6, 7, 8])

>>> v1 + v2

Vector([9.0, 11.0, 13.0])

>>> v1 + v2 == Vector([3+6, 4+7, 5+8])

True

确定这些基本的要求之后，__add__ 方法的实现短小精悍, 如下

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