numpy.ndarray的python运算符就像类一样

Question

我有一个类，它有一个numpy.ndarray作为成员，并且通过重载__getitem__和__getattr__来表现类似于ndarray：

class Foo(object):
    def __init__(values):
        # numpy.ndarray
        self._values = values

    def __getitem__(self, key):
        return self._values[key]

    def __getattr__(self, name):
        return getattr(self._values, name)

因此，我可以直接在这个类的对象上使用像shape，size，...这样的numpy方法。 我也可以做像obj.__add__(1)这样的事情，它会给obj._values增加1。 但是，如果我尝试obj + 1它会引发“不支持的操作数类型”。 我想为obj + 1与obj.__add__(1)相同的行为。 如果不向Foo添加__add__ ，这可能吗？

Answer 1

我可以看到你在这里尝试做什么，但它不会像你认为的那样工作。 这是Python中非常明显的微妙之处。

你在想的是你做的obj + 1 Python实际上是在调用obj.__add__(1)而且，如果没有在obj上找到__add__属性，它将落到它的__getattr__ 。

但这并不完全适用于算术运算符，其实现实际上要复杂得多。 在这种情况下，如果obj没有__add__方法，它将尝试调用右侧操作数的__radd__ （用于“右侧添加”）方法，以查看1知道如何使用左侧操作符添加。 它不会让你得到例外。

还有其他涉及类型插槽的细微之处，我不会介入。

如果您希望您的课程充当ndarray的代理，您有几个选择。 这实际上取决于你实际想要完成什么，你可以考虑在一个单独的问题中提出。 您可能只能直接子类化 ndarray并在子类中实现其他功能。

如果你不想要的子类ndarray您也可以考虑使用代理，如ObjectProxy从缠住了 。 这可能是也可能不是你想要的。 虽然你仍然可以ndarray ObjectProxy以覆盖你不想要代理的方法，但它会使一个对象像走路，谈话， ndarray ，甚至命名为ndarray 。

否则就会有繁琐的手动方法。