python阻止操作员调用

Question

我有一个类似于numpy.ndarray 的课程CustomArray。它重载了一堆算术运算符，如__add__、__mul__ 等。由于人们很可能将它与 numpy 结合使用，我担心有时会调用 numpy.ndarray 运算符而不是 CustomArray。最糟糕的是，它们实际上起作用并产生了一些不想要的结果。

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

有没有办法防止这种情况发生？所以解释器要么引发错误，要么总是更喜欢CustomArray 运算符重载。

Answer 1

在 NumPy 1.13 中，有新的 __array_ufunc__ API。此 API 是临时的，尚不能保证向后兼容。

numpy.ndarray 将其运算符委托给 NumPy ufuncs，如果他们找到，NumPy ufuncs 将委托给__array_ufunc__ 以实现 ufunc 行为。此跳过 numpy.ndarray.__array_ufunc__ 的规则，因此如果您实现自己的 __array_ufunc__，则在将实例与 NumPy 数组一起使用时，它将始终优先。

如果要禁用对象上的所有 ufunc，可以在类上设置 __array_ufunc__ = None：

class CustomArray(...):
    __array_ufunc__ = None

或者，如果你想实现它，签名是

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

您感兴趣的案例在哪里，

• ufunc 是 ufunc 对象（例如，numpy.add 代表 +），
• method 是 "__call__"，
• inputs 是元组 (left operand, right operand)，并且
• kwargs 为空。

对于更高级的情况，method、inputs 和 kwargs 可能不同，如果您不想处理这些情况，请使用return NotImplemented。

例如，如果你想用 NumPy 数组重载 +，你可以这样写

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)

您还需要实现__add__。