pildorasinformaticas - ¿Qué es `1..__ truediv__`? ¿Python tiene una sintaxis de notación..("punto punto")?

pildorasinformaticas python 20

Question

Recientemente me encontré con una sintaxis que nunca antes había visto cuando aprendí Python ni en la mayoría de los tutoriales, la .. notación, se parece a esto:

f = 1..__truediv__ # or 1..__div__ for python 2

print(f(8)) # prints 0.125 

Pensé que era exactamente lo mismo que (excepto que es más largo, por supuesto):

f = lambda x: (1).__truediv__(x)
print(f(8)) # prints 0.125 or 1//8

Pero mis preguntas son:

• ¿Cómo puede hacer eso?
• ¿Qué significa realmente con los dos puntos?
• ¿Cómo puede usarlo en una declaración más compleja (si es posible)?

Esto probablemente me ahorrará muchas líneas de código en el futuro ... :)

Answer 1

¿Qué es f = 1..__truediv__ ?

f es un método especial vinculado en un flotante con un valor de uno. Específicamente,

1.0 / x

en Python 3, invoca:

(1.0).__truediv__(x)

Evidencia:

class Float(float):
    def __truediv__(self, other):
        print(''__truediv__ called'')
        return super(Float, self).__truediv__(other)

y:

>>> one = Float(1)
>>> one/2
__truediv__ called
0.5

Si lo hacemos:

f = one.__truediv__

Retenemos un nombre vinculado a ese método vinculado

>>> f(2)
__truediv__ called
0.5
>>> f(3)
__truediv__ called
0.3333333333333333

Si estuviéramos haciendo esa búsqueda punteada en un circuito cerrado, esto podría ahorrarnos un poco de tiempo.

Análisis del árbol de sintaxis abstracta (AST)

Podemos ver que analizar el AST para la expresión nos dice que estamos obteniendo el atributo __truediv__ en el número de coma flotante, 1.0 :

>>> import ast
>>> ast.dump(ast.parse(''1..__truediv__'').body[0])
"Expr(value=Attribute(value=Num(n=1.0), attr=''__truediv__'', ctx=Load()))"

Puede obtener la misma función resultante de:

f = float(1).__truediv__

O

f = (1.0).__truediv__

Deducción

También podemos llegar allí por deducción.

Vamos a construirlo.

1 por sí mismo es un int :

>>> 1
1
>>> type(1)
<type ''int''>

1 con un período después de que es un flotador:

>>> 1.
1.0
>>> type(1.)
<type ''float''>

El siguiente punto en sí mismo sería un SyntaxError, pero comienza una búsqueda punteada en la instancia del flotador:

>>> 1..__truediv__
<method-wrapper ''__truediv__'' of float object at 0x0D1C7BF0>

Nadie más ha mencionado esto : ahora es un "método vinculado" en el flotador, 1.0 :

>>> f = 1..__truediv__
>>> f
<method-wrapper ''__truediv__'' of float object at 0x127F3CD8>
>>> f(2)
0.5
>>> f(3)
0.33333333333333331

Podríamos cumplir la misma función de manera mucho más legible:

>>> def divide_one_by(x):
...     return 1.0/x
...     
>>> divide_one_by(2)
0.5
>>> divide_one_by(3)
0.33333333333333331

Actuación

La desventaja de la función divide_one_by es que requiere otro marco de pila de Python, lo que lo hace algo más lento que el método enlazado:

>>> def f_1():
...     for x in range(1, 11):
...         f(x)
...         
>>> def f_2():
...     for x in range(1, 11):
...         divide_one_by(x)
...         
>>> timeit.repeat(f_1)
[2.5495760687176485, 2.5585621018805469, 2.5411816588331888]
>>> timeit.repeat(f_2)
[3.479687248616699, 3.46196088706062, 3.473726342237768]

Por supuesto, si solo puede usar literales simples, eso es aún más rápido:

>>> def f_3():
...     for x in range(1, 11):
...         1.0/x
...         
>>> timeit.repeat(f_3)
[2.1224895628296281, 2.1219930218637728, 2.1280188256941983]

Answer 2

Dos puntos juntos pueden ser un poco incómodos al principio:

f = 1..__truediv__ # or 1..__div__ for python 2

Pero es lo mismo que escribir:

f = 1.0.__truediv__ # or 1.0.__div__ for python 2

Porque los literales float se pueden escribir de tres formas:

normal_float = 1.0
short_float = 1.  # == 1.0
prefixed_float = .1  # == 0.1

Answer 3

La pregunta ya está suficientemente respondida (es decir, la respuesta de @Paul Rooney ) pero también es posible verificar la exactitud de estas respuestas.

Permítanme recapitular las respuestas existentes: ¡El .. no es un solo elemento de sintaxis!

Puede comprobar cómo se "tokenized" el código fuente. Estos tokens representan cómo se interpreta el código:

>>> from tokenize import tokenize
>>> from io import BytesIO

>>> s = "1..__truediv__"
>>> list(tokenize(BytesIO(s.encode(''utf-8'')).readline))
[...
 TokenInfo(type=2 (NUMBER), string=''1.'', start=(1, 0), end=(1, 2), line=''1..__truediv__''),
 TokenInfo(type=53 (OP), string=''.'', start=(1, 2), end=(1, 3), line=''1..__truediv__''),
 TokenInfo(type=1 (NAME), string=''__truediv__'', start=(1, 3), end=(1, 14), line=''1..__truediv__''),
 ...]

Entonces la cadena 1. se interpreta como número, el segundo . es un OP (un operador, en este caso el operador "obtener atributo") y el __truediv__ es el nombre del método. Entonces, esto es solo acceder al método __truediv__ del float 1.0 .

Otra forma de ver el bytecode generado es dis . En realidad, esto muestra las instrucciones que se realizan cuando se ejecuta algún código:

>>> import dis

>>> def f():
...     return 1..__truediv__

>>> dis.dis(f)
  4           0 LOAD_CONST               1 (1.0)
              3 LOAD_ATTR                0 (__truediv__)
              6 RETURN_VALUE

Lo que básicamente dice lo mismo. Carga el atributo __truediv__ de la constante 1.0 .

Con respecto a su pregunta

¿Y cómo puede usarlo en una declaración más compleja (si es posible)?

Aunque es posible, nunca debe escribir código como ese, simplemente porque no está claro qué está haciendo el código. Por lo tanto, no lo use en declaraciones más complejas. Incluso iría tan lejos que no debería usarlo en declaraciones tan "simples", al menos debería usar paréntesis para separar las instrucciones:

f = (1.).__truediv__

esto sería definitivamente más legible, pero algo similar a:

from functools import partial
from operator import truediv
f = partial(truediv, 1.0)

sería aún mejor!

El enfoque que usa partial también conserva el modelo de datos de Python (¡el enfoque 1..__truediv__ no lo hace!) Que puede demostrarse con este pequeño fragmento:

>>> f1 = 1..__truediv__
>>> f2 = partial(truediv, 1.)

>>> f2(1+2j)  # reciprocal of complex number - works
(0.2-0.4j)
>>> f2(''a'')   # reciprocal of string should raise an exception
TypeError: unsupported operand type(s) for /: ''float'' and ''str''

>>> f1(1+2j)  # reciprocal of complex number - works but gives an unexpected result
NotImplemented
>>> f1(''a'')   # reciprocal of string should raise an exception but it doesn''t
NotImplemented

Esto se debe a que 1. / (1+2j) no se evalúa mediante float.__truediv__ sino con complex.__rtruediv__ - operator.truediv se asegura de que se llame a la operación inversa cuando la operación normal devuelve NotImplemented pero no tiene estos retrocesos cuando operar en __truediv__ directamente. Esta pérdida de "comportamiento esperado" es la razón principal por la cual (normalmente) no debería usar métodos mágicos directamente.

Answer 4

Lo que tiene es un literal float sin el cero final, al que luego accede al método __truediv__ de. No es un operador en sí mismo; el primer punto es parte del valor flotante y el segundo es el operador de punto para acceder a las propiedades y métodos de los objetos.

Puede llegar al mismo punto haciendo lo siguiente.

>>> f = 1.
>>> f
1.0
>>> f.__floordiv__
<method-wrapper ''__floordiv__'' of float object at 0x7f9fb4dc1a20>

Otro ejemplo

>>> 1..__add__(2.)
3.0

Aquí agregamos 1.0 a 2.0, que obviamente produce 3.0.