Python 中的神秘运算符

• 2020 年 1 月 20 日
• 筆記

今天我们来讲讲 Python 里一个不为众人所知的运算符。你可能会觉得疑惑：还有我不知道的运算符？别急着下结论，先往下看看再说。

在 Python3.5 中通过 PEP465

（https://www.python.org/dev/peps/pep-0465）加入了 @运算符，也就是矩阵相乘运算符。虽然目前没有任何内置的 Python 类型实现了这个运算符的逻辑（就只是挖了个坑），但是如果你用过 numpy，大概对这个运算符的逻辑并不陌生：

>>> a = numpy.array([1, 2, 3])  >>> b = numpy.array([10, 20, 30])  >>> a @ b  140  >>> c = numpy.array([[10, 15], [20, 25], [30, 35]])  >>> d = numpy.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])  >>> c @ d  array([[145, 170, 195],         [255, 300, 345],         [365, 430, 495]])

如今，在原生的 Python 代码中，你也可以使用这个运算符。但前提是，你得自己实现具体的运算规则，也就是实现 __matmul__()，__rmatmul__() 和 __imatmul__() 这3个方法。

在看实例之前，我们先来了解下这种特殊的类方法。

在官方文档中，我们看到与 __matmul__ 方法一起介绍的还有 __add__，__sub__ 等等（注意前后都是2个下划线），这些方法都是用来定义此类型的运算符号。

假设现在有一个类叫 A，我们在其 class 中实现了加法方法 __add__：

def __add__(self, value):      # 具体实现代码（略）

那么我们就可以在代码中对 A 的实例进行加法运算：

a = A()  b = A()  c = a + b

此种情况下，__add__ 函数会被调用，self 对应的是 a 变量，而 value 对应的则是 b 变量。

__matmul__ 与之类似，唯一的不同就是它会在使用 @ 操作符而不是 + 时被调用。

同样的道理，__rmatmul__ 对应操作数不支持相关运算或者类型不同的情况，__imatmul__ 则对应复合赋值运算符的情况：

a = A()  b = A()  c = a @ b  # __matmul__  d = a @ 1  # __rmatmul__  a @= 1  #__imatmul__

接下来我们来创建一个继承 list 的类并实现矩阵乘法：

class NewList(list):      def __matmul__(self, v):          result = []          for i in range(len(self)):              result.append([])              for j in range(len(v[0])):                  result[i].append(0)            for i in range(len(self)):              for j in range(len(v[0])):                  for k in range(len(v)):                      result[i][j] += self[i][k] * v[k][j]          return result    # 测试  x = NewList([[7, 7, 3],      [4, 5, 6],      [6, 4, 3]])    y = NewList([[5, 4, 1, 2],      [6, 2, 3, 0],      [4, 5, 6, 1]])    z = x @ y  for i in z:      print(i)

输出结果：

[89, 57, 46, 17]  [74, 56, 55, 14]  [66, 47, 36, 15]

虽然这个符号的设定是用于矩阵乘法，但实际上可以自定义为任何操作。比如我们可以用它来计算直角坐标系上两个点之间的距离：

from math import sqrt    class Point:      def __init__(self, x, y):          self.x = x   # x坐标          self.y = y   # y坐标        def __matmul__(self, value):          x_sub = self.x - value.x          y_sub = self.y - value.y          return sqrt(x_sub**2 + y_sub**2)    a = Point(1, 3)  b = Point(4, 7)  print(a @ b)

以上便是我今天跟大家分享的 Python 神秘操作符。

注：本文来自编程教室的读者 @pynickle 即将发布的 GitChat 的一部分。此次 GitChat 中，他将会介绍一些 Python 的冷知识（但不适合零基础小白，明天截止预订），如果你感兴趣的话，欢迎加入一起讨论交流。

（点击文末 阅读原文 可直达）

作者：pynickle