파이썬이 운영자 호출을 방지합니다.

Question

나는 numpy.ndarray과 비슷한 클래스 CustomArray입니다. 사람들이 __add__, __mul__ 등과 같은 산술 연산자를 오버로드합니다. 사람들이 numpy와 함께 사용할 가능성이 높기 때문에 때때로 numpy.ndarray 연산자가 CustomArray 대신 호출됩니다. 최악의 경우는 실제로 작업하여 원하지 않는 결과를 만들어내는 것입니다.

a = np.array([1, 2, 3]) 
b = CustomArray([1, 2, 3]) 
c = a + b # np.ndarray.__add__ will be called! 

방지 할 수있는 방법이 있습니까? 따라서 통역사는 오류를 제기하거나 항상 CustomArray 연산자 오버로드를 선호합니다.

Answer 1

NumPy 1.13에는 새로운 __array_ufunc__ API이 있습니다. 이 API는 잠정이며 이전 버전과의 호환성은 아직 보장되지 않습니다.

numpy.ndarray 해당 연산자에 대해 NumPy ufuncs에 대리인을 지정하고 NumPy ufuncs는 __array_ufunc__에 위임하여 ufunc 동작을 구현합니다. 이 규칙은 numpy.ndarray.__array_ufunc__을 건너 뛰므로 자신의 __array_ufunc__을 구현하면 NumPy 배열에서 인스턴스를 사용할 때 항상 우선 순위가 적용됩니다. 당신이 그것을 구현하려는 경우, 서명이

def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs) 

어디,

class CustomArray(...): 
    __array_ufunc__ = None 

또는 : 당신이 당신의 개체에 대한 모든 ufuncs을 사용하지 않으려면

, 당신은 당신의 클래스에 __array_ufunc__ = None을 설정할 수 있습니다 관심이있는 경우에

• ufunc은 ufunc 개체입니다 (for 예를 들어,
• method
이 "__call__"입니다 +에 대한 numpy.add),
• inputs는 튜플 (left operand, right operand)이며,
• kwargs가 비어 있습니다. 당신이 그 사건을 처리하지 않으려면

고급 케이스에 대한

, method, inputs 및 kwargs, 그래서 return NotImplemented을 다를 수 있습니다. 당신이 NumPy와 배열로 + 과부하하려면

는 예를 들어, 당신은 또한 여전히 __add__를 구현해야합니다

def __array_ufunc__(self, ufunc, method, *inputs, **kwargs): 
    if ufunc is not numpy.add: 
     return NotImplemented 
    if method != "__call__": 
     return NotImplemented 
    if kwargs: 
     return NotImplemented 
    return my_addition_logic(*inputs) 

작성할 수 있습니다.