在 Python 中使用重载加法运算符时出现内存错误

Question

我在P1 类中重载了加法运算符，使实例可以直接相加。但是，在执行p1 + p2 时会发生内存错误。 p1.data + p2.data 可以给出正确的结果。

class P1:
    def __init__(self):
        self.data = np.zeros((512,512),dtype='float64')
    def __setitem__(self, key, value):
        self.data[key] = value
    def __getitem__(self, item):
        return self.data[item]
    
    def __add__(self, other):
        return self.data + other
    
    def __radd__(self, other):
        return other + self.data

p1 = P1()
p2 = P1()
p1 + p2

Traceback (most recent call last):
  File "D:\professional\Anaconda_install\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3418, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-224-a0c3d63f397c>", line 1, in <module>
    p1 + p2
  File "<ipython-input-221-ba43c19b29b0>", line 12, in __add__
    return self.data + other
  File "<ipython-input-221-ba43c19b29b0>", line 15, in __radd__
    return other + self.data
MemoryError: Unable to allocate 2.00 MiB for an array with shape (512, 512) and data type float64

谁能帮我解释一下？

Answer 1

发生过载是因为您在 __add__ 和 __radd__ 中说的是 other 而不是 other.data，这会创建一个 Feedback Loop。

具体来说，您首先调用p1.__add__(p2)，这会导致解释器查找p2.__radd__(p1)，这会重复该过程，因为p2.__radd__(p1) 会查找p1.__add__(p2)。

也就是说，它永远不会返回，因为它会查找内容，在找到更多数据后保存值以完成计算，并在这个无休止的过程中耗尽可用内存。

解决方案：

import numpy as np

class P1:
    def __init__(self):
        self.data = np.zeros((512,512),dtype='float64')
    def __setitem__(self, key, value):
        self.data[key] = value
    def __getitem__(self, item):
        return self.data[item]

    def __add__(self, other):
        # return self.data + other.data
        return np.array([*self.data, *other.data])
    def __radd__(self, other):
        # return other.data + self.data
        return np.array([*other.data, *self.data])

虽然从技术上讲，您可以只交换__add__ 或__radd__ 之一，并且运算符重载仍然有效。