我刚刚进行了一个有趣的测试:
~$ python3 # I also conducted this on python 2.7.6, with the same result
Python 3.4.0 (default, Apr 11 2014, 13:05:11)
[GCC 4.8.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> class Foo(object):
... def __add__(self, other):
... global add_calls
... add_calls += 1
... return Foo()
... def __iadd__(self, other):
... return self
...
>>> add_calls = 0
>>> a = list(map(lambda x:Foo(), range(6)))
>>> a[0] + a[1] + a[2]
<__main__.Foo object at 0x7fb588e6c400>
>>> add_calls
2
>>> add_calls = 0
>>> sum(a, Foo())
<__main__.Foo object at 0x7fb588e6c4a8>
>>> add_calls
6
很明显,__iadd__
方法比__add__
方法更高效,不需要分配新的类。如果我添加的对象足够复杂,这将创建不必要的新对象,可能会在我的代码中造成巨大的瓶颈。
我希望,在 a[0] + a[1] + a[2]
中,第一个操作将调用 __add__
,第二个操作将调用将在新创建的对象上调用 __iadd__
。
为什么python不优化这个?
最佳答案
__add__
方法可以自由返回不同类型的对象,而 __iadd__
如果使用就地语义,应该返回 self
.它们在这里不需要返回相同类型的对象,因此 sum()
不应依赖于 __iadd__
的特殊语义。
您可以使用 functools.reduce()
function自己实现所需的功能:
from functools import reduce
sum_with_inplace_semantics = reduce(Foo.__iadd__, a, Foo())
演示:
>>> from functools import reduce
>>> class Foo(object):
... def __add__(self, other):
... global add_calls
... add_calls += 1
... return Foo()
... def __iadd__(self, other):
... global iadd_calls
... iadd_calls += 1
... return self
...
>>> a = [Foo() for _ in range(6)]
>>> result = Foo()
>>> add_calls = iadd_calls = 0
>>> reduce(Foo.__iadd__, a, result) is result
True
>>> add_calls, iadd_calls
(0, 6)
关于python - 为什么 python 不利用 __iadd__ 求和和链式运算符?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31054393/