numbers --- 数字的抽象基类

源代码： Lib/numbers.py

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numbers 模块 (PEP 3141) 定义了数字 抽象基类 的层级结构，其中逐级定义了更多操作。 此模块中定义的类型都不可被实例化。

class numbers.Number

数字的层次结构的基础。 如果你只想确认参数 x 是不是数字而不关心其类型，则使用 isinstance(x, Number)。

数字的层次

class numbers.Complex

这个类型的子类描述了复数并包括了适用于内置 complex 类型的操作。 这些操作有: 转换为 complex 和 bool, real, imag, +, -, *, /, **, abs(), conjugate(), == 以及 !=。 除 - 和 != 之外所有操作都是抽象的。

real

抽象的。得到该数字的实数部分。

imag

抽象的。得到该数字的虚数部分。

abstractmethod conjugate()

抽象的。返回共轭复数。例如 (1+3j).conjugate() == (1-3j)。

class numbers.Real

相对于 Complex，Real 加入了只有实数才能进行的操作。

简单的说，它们是：转化至 float，math.trunc()、 round()、 math.floor()、 math.ceil()、 divmod()、 //、 %、 <、 <=、 >、 和 >=。

实数同样默认支持 complex()、 real、 imag 和 conjugate()。

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

抽象的。

denominator

抽象的。

class numbers.Integral

子类型 Rational 还增加了到 int 的转换操作。 为 float(), numerator 和 denominator 提供了默认支持。 为 pow() 方法增加了求余和按位字符串运算的抽象方法: <<, >>, &, ^, |, ~。

类型接口注释。

实现者需要注意使相等的数字相等并拥有同样的值。当这两个数使用不同的扩展模块时，这其中的差异是很微妙的。例如，用 fractions.Fraction 实现 hash() 如下:

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))

加入更多数字的ABC

当然，这里有更多支持数字的ABC，如果不加入这些，就将缺少层次感。你可以用如下方法在 Complex 和 Real 中加入 MyFoo:

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

实现算术运算

我们希望实现计算，因此，混合模式操作要么调用一个作者知道参数类型的实现，要么转变成为最接近的内置类型并对这个执行操作。对于子类 Integral，这意味着 __add__() 和 __radd__() 必须用如下方式定义：

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 有 5 种不同的混合类型的操作。 我将上面提到的所有代码作为“模板”称作 MyIntegral 和 OtherTypeIKnowAbout。 a 是 Complex 的子类型 A 的实例 (a : A <: Complex)，同时 b : B <: Complex。 我将要计算 a + b:

1. 如果 A 被定义成一个承认 b 的 __add__()，一切都没有问题。

2. 如果 A 转回成“模板”失败，它将返回一个属于 __add__() 的值，我们需要避免 B 定义了一个更加智能的 __radd__()，因此模板需要返回一个属于 __add__() 的 NotImplemented 。（或者 A 可能完全不实现 __add__() 。）

3. 接着看 B 的 __radd__() 。如果它承认 a ，一切都没有问题。

4. 如果没有成功回退到模板，就没有更多的方法可以去尝试，因此这里将使用默认的实现。

5. 如果 B <: A ， Python 在 A.__add__ 之前尝试 B.__radd__ 。 这是可行的，是通过对 A 的认识实现的，因此这可以在交给 Complex 处理之前处理这些实例。

如果 A <: Complex 和 B <: Real 没有共享任何资源，那么适当的共享操作涉及内置的 complex ，并且分别获得 __radd__() ，因此 a+b == b+a。

由于对任何一直类型的大部分操作是十分相似的，可以定义一个帮助函数，即一个生成后续或相反的实例的生成器。例如，使用 fractions.Fraction 如下：

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)

# ...