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 14 Aug 2020Vector(3, 4) == [3, 4]가 True여야 할까 False여야 할까.
의도에 따라 다름.
근데 의도에 맞게 구현할 수는 있어야겠지? :)

<ul>
 <li>내장 자료형의 연산자는 오버로딩 불가</li>
 <li>새로운 연산자의 생성 불가 (기존 연산자 오버로딩만 가능)</li>
 <li>
 is, and, or, not 연산자는 오버로딩 불가 (단, <code>&amp;</code>, <code>|</code>, <code>~</code> 비트 연산자는 가능)
 </li>
 <li>언제나 새로운 객체를 반환해야 한다. Self를 수정하지 않고 적절한 자료형의 객체를 새로 생성해서 반환할 것.</li>
</ul>

<h4 id="단항연산자">단항연산자</h4>

<table>
 <thead>
 <tr>
 <th>.</th>
 <th>메소드</th>
 <th>설명</th>
 </tr>
 </thead>
 <tbody>
 <tr>
 <td>-</td>
 <td><code>__neg__</code></td>
 <td>단항 산술 부정. x=2일 때 -x=-2</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>+</td>
 <td><code>__pos__</code></td>
 <td>단항 산술 덧셈. 일반적으로는 x와 +x가 동일 (다른 경우로 나온 예시는 소수점 많이 넘어가면 컴퓨터 특성상 달라지는 것과 Counter의 특징에 관련된 것이었는데… 누가 이렇게 써 라는 느낌..)</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>~</td>
 <td><code>__invert__</code></td>
 <td>정수 형의 비트 반전. (2의 보수가 됨)</td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

<h4 id="중위연산자--overloading">중위연산자 + overloading</h4>

<code>__add__</code> : 길이가 다른 경우 짧은 쪽에 0 padding으로 해서 더하는 편이 낫다.

<div><pre><code>def __add__(self, other):
 try:
 pairs = itertools.zip_longest(self, other, fillvalue=0.0)
 returns Vector(a+b for a, b in pairs)
 except TypeError:
 return NotImplemented
 # 자료형의 비호환성 문제 때문에 결과를 반환할 수 없을 때는 NotImplemented를 반환해야 한다. (TypeError를 그대로 반환하면 안되는 것에 유의)
 # 그래야 python interpreter가 아래 flow chart에 따라 최선을 다해 다음 단계를 수행함
</code></pre></div>

other 와의 관계로 method가 정의되기 때문에 교환 법칙이 성립하지 않는다. 따라서 역순 연산자(여기서는 <code>__radd__</code>)를 구현해줘야 한다.

<h4 id="a--b의-flow-chart">a + b의 flow chart</h4>

<ol>
 <li>a에 <code>__add__</code> method가 있는지 검사, 정의되어 있다면 <code>a.__add__(b)</code>를 호출. return이 NotImplemented가 아니라면 해당 return 값 반환</li>
 <li>a에 <code>__add__</code> method가 정의되어 있지 않거나, 함수의 return값이 NotImplemented였다면 b에 <code>__radd__</code>가 정의되어 있는지 검사, 정의되어 있다면 <code>b.__radd__(a)</code>를 호출. return이 NotImplemented가 아니라면 해당 return값 반환</li>
 <li>b에 <code>__radd__</code>가 정의되어 있지 않거나 함수의 return값이 NotImplemented가 아니라면 Type error 발생</li>
</ol>

여기서 NotImplemented는 NotImplementedError와 다름에 주의. NotImplemented는 중위연산자(예를들어 +)가 피연산자(예를들어 a, b)를 처리할 수 없을 때 python interpreter에 반환하는 특별한 싱글턴 값. NotImplementedError는 추상클래스를 만들 때 구상클래스가 이를 꼭 override 해야 함을 알려주기 위해 발생시키는 Error 임.

<h4 id="잠시-샛길">잠시 샛길</h4>

zip이 짧은 쪽에 맞춘다면 zip_longest는 긴쪽에 맞춘다.
zip의 return은 zip이었음. pop처럼 사용하면 텅 비어짐. zip은 len도 구현 안되어있음. enumerate도 zip처럼 return이 enumerate obeject임. 역시 len 구현 X

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; a = range(1, 5)
&gt;&gt;&gt; b = range(1, 5, 2)
&gt;&gt;&gt; c = zip(a, b)
&gt;&gt;&gt; c
&lt;zip object at 0x7fbe3ed1f240&gt;
&gt;&gt;&gt; len(c)
Traceback (most recent call last):
 File "&lt;stdin&gt;", line 1, in &lt;module&gt;
TypeError: object of type 'zip' has no len()
&gt;&gt;&gt; for x in c:
... print(x)
...
(1, 1)
(2, 3)
&gt;&gt;&gt;
</code></pre></div>

<h4 id="중위연산자--overloading-1">중위연산자 * overloading</h4>

2 * (2, 3) = (4, 6)과 같은 스칼라 곱을 만드려고 함.

<div><pre><code> def __mul__(self, scarlar):
 if isinstance(self, numbers.Real):
 # 구체적인 자료형으로 하드코딩 하는 대신 ABC(numbers.Real)로 검사. ABC로 했으므로 nunbers.Real의 서브클래스, 가상 서브클래스를 모두 포함하게 된다.
 return Vector(n * scarlar for n in self)
 else:
 return NotImplemented

 def _rmul__(self, scalar):
 return self * scarlar # 위의 __mul__이 호출됨
</code></pre></div>

<h4 id="비교연산자">비교연산자</h4>

==, !=, &gt;, &lt;, &gt;=, &lt;= 연산자. 
앞 내용과 비슷하지만 추가적으로

<ul>
 <li>정방향과 역순에 동일한 세트의 연산자가 호출 됨. &gt;(<code>__gt__</code>)에서 Not Implemented가 발생한다면 앞뒤 순서를 바꿔 &lt;(<code>__lt__</code>)가 호출된다.</li>
 <li>==와 != 연산자의 경우 역순 메서드가 실패하면 TypeError를 발생시키는 대신 객체의 ID를 비교한다</li>
</ul>

<div><pre><code> def __eq__(self, other):
 return ((len(self) == len(other)) and # 길이가 다르면 어차피 다르고 zip해서 앞에만 같다고 True가 반환되면 안되므로 길이를 먼저 보는 중
 all(a==b for a, b in zip(self, other)))
</code></pre></div>

이렇게 하면 Vector(1, 2, 3) == (1, 2, 3)은 True가 된다.
만약 이걸 False로 만들고 싶다면 return 앞에 타입 검사를 추가해준다.

<div><pre><code> def __eq__(self, other):
 if isinstance(other, Vector):
 return ((len(self) == len(other)) and
 all(a==b for a, b in zip(self, other)))
 else:
 return NotImplemented
</code></pre></div>

object에서 상속한 <code>__ne__</code> method가 <code>__eq__</code>가 구현되어 있고 이 결과가 NotImplemented가 아니라면 <code>__eq__</code>의 반대 값을 return해 주므로 별도로 <code>__ne__</code>를 구현하지 않아도 동작한다.

<h4 id="복합-할당-연산자">복합 할당 연산자</h4>

in-place 연산자가 구현되어있지 않은 경우, a += b를 a = a+b와 동일하게 평가. 따라서 <code>__add__</code> method가 구현되어 있으면 += 연산자가 작동하게 됨.
별도로 구현하기 위해서는 <code>__iadd__</code>등의 in place 연산자를 구현한다. 새로운 객체를 생성하지 않고 피연산자를 직접 변경한다.
왼쪽 연산자의 내용이 갱신되므로 왼쪽 객체의 타입을 따라갈 것임이 명백하다.

<div><pre><code> def __iadd__(self, other):
 if isinstance(other, Tombola):
 other_iterable = other.inspect()
 else:
 try:
 other_iterable = iter(other) # other를 interable로 만든다
 except TypeError:
 self_cls = type(self).__name__
 msg = "right operand in += must be {!r} or an iterable"
 raise TypeError(msg.format(self_cls)) # 저 !r 자리에 type의 name이 들어갈 것.
 self.load(other_iterable) # exception에 걸리지 않은 경우 load 함수에 넣어서 추가하고
 return self # self를 리턴한다. 복합 할당 연산자의 특징!! self 반환!!
</code></pre></div>

</div></div>

Annular Eclipse

Gayuna

Vector(3, 4) == [3, 4]가 True여야 할까 False여야 할까.
의도에 따라 다름.
근데 의도에 맞게 구현할 수는 있어야겠지? :)
내장 자료형의 연산자는 오버로딩 불가
새로운 연산자의 생성 불가 (기존 연산자 오버로딩만 가능)
is, and, or, not 연산자는 오버로딩 불가 (단, &, |, ~ 비트 연산자는 가능)
언제나 새로운 객체를 반환해야 한다. Self를 수정하지 않고 적절한 자료형의 객체를 새로 생성해서 반환할 것.
단항연산자
.
 메소드
 설명
 
-
 __neg__
 단항 산술 부정. x=2일 때 -x=-2
 
+
 __pos__
 단항 산술 덧셈. 일반적으로는 x와 +x가 동일 (다른 경우로 나온 예시는 소수점 많이 넘어가면 컴퓨터 특성상 달라지는 것과 Counter의 특징에 관련된 것이었는데… 누가 이렇게 써 라는 느낌..)
 
~
 __invert__
 정수 형의 비트 반전. (2의 보수가 됨)
 
중위연산자 + overloading
__add__ : 길이가 다른 경우 짧은 쪽에 0 padding으로 해서 더하는 편이 낫다.
def __add__(self, other):
 try:
 pairs = itertools.zip_longest(self, other, fillvalue=0.0)
 returns Vector(a+b for a, b in pairs)
 except TypeError:
 return NotImplemented
 # 자료형의 비호환성 문제 때문에 결과를 반환할 수 없을 때는 NotImplemented를 반환해야 한다. (TypeError를 그대로 반환하면 안되는 것에 유의)
 # 그래야 python interpreter가 아래 flow chart에 따라 최선을 다해 다음 단계를 수행함
other 와의 관계로 method가 정의되기 때문에 교환 법칙이 성립하지 않는다. 따라서 역순 연산자(여기서는 __radd__)를 구현해줘야 한다.
a + b의 flow chart
a에 __add__ method가 있는지 검사, 정의되어 있다면 a.__add__(b)를 호출. return이 NotImplemented가 아니라면 해당 return 값 반환
a에 __add__ method가 정의되어 있지 않거나, 함수의 return값이 NotImplemented였다면 b에 __radd__가 정의되어 있는지 검사, 정의되어 있다면 b.__radd__(a)를 호출. return이 NotImplemented가 아니라면 해당 return값 반환
b에 __radd__가 정의되어 있지 않거나 함수의 return값이 NotImplemented가 아니라면 Type error 발생
여기서 NotImplemented는 NotImplementedError와 다름에 주의. NotImplemented는 중위연산자(예를들어 +)가 피연산자(예를들어 a, b)를 처리할 수 없을 때 python interpreter에 반환하는 특별한 싱글턴 값. NotImplementedError는 추상클래스를 만들 때 구상클래스가 이를 꼭 override 해야 함을 알려주기 위해 발생시키는 Error 임.
잠시 샛길
zip이 짧은 쪽에 맞춘다면 zip_longest는 긴쪽에 맞춘다.
zip의 return은 zip이었음. pop처럼 사용하면 텅 비어짐. zip은 len도 구현 안되어있음. enumerate도 zip처럼 return이 enumerate obeject임. 역시 len 구현 X
>>> a = range(1, 5)
>>> b = range(1, 5, 2)
>>> c = zip(a, b)
>>> c
<zip object at 0x7fbe3ed1f240>
>>> len(c)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'zip' has no len()
>>> for x in c:
... print(x)
...
(1, 1)
(2, 3)
>>>
중위연산자 * overloading
2 * (2, 3) = (4, 6)과 같은 스칼라 곱을 만드려고 함.
 def __mul__(self, scarlar):
 if isinstance(self, numbers.Real):
 # 구체적인 자료형으로 하드코딩 하는 대신 ABC(numbers.Real)로 검사. ABC로 했으므로 nunbers.Real의 서브클래스, 가상 서브클래스를 모두 포함하게 된다.
 return Vector(n * scarlar for n in self)
 else:
 return NotImplemented
 def _rmul__(self, scalar):
 return self * scarlar # 위의 __mul__이 호출됨
비교연산자
==, !=, >, <, >=, <= 연산자.
정방향과 역순에 동일한 세트의 연산자가 호출 됨. >(__gt__)에서 Not Implemented가 발생한다면 앞뒤 순서를 바꿔 <(__lt__)가 호출된다.
==와 != 연산자의 경우 역순 메서드가 실패하면 TypeError를 발생시키는 대신 객체의 ID를 비교한다
 def __eq__(self, other):
 return ((len(self) == len(other)) and # 길이가 다르면 어차피 다르고 zip해서 앞에만 같다고 True가 반환되면 안되므로 길이를 먼저 보는 중
 all(a==b for a, b in zip(self, other)))
이렇게 하면 Vector(1, 2, 3) == (1, 2, 3)은 True가 된다.
만약 이걸 False로 만들고 싶다면 return 앞에 타입 검사를 추가해준다.
 def __eq__(self, other):
 if isinstance(other, Vector):
 return ((len(self) == len(other)) and
 all(a==b for a, b in zip(self, other)))
 else:
 return NotImplemented
object에서 상속한 __ne__ method가 __eq__가 구현되어 있고 이 결과가 NotImplemented가 아니라면 __eq__의 반대 값을 return해 주므로 별도로 __ne__를 구현하지 않아도 동작한다.
복합 할당 연산자
in-place 연산자가 구현되어있지 않은 경우, a += b를 a = a+b와 동일하게 평가. 따라서 __add__ method가 구현되어 있으면 += 연산자가 작동하게 됨.
별도로 구현하기 위해서는 __iadd__등의 in place 연산자를 구현한다. 새로운 객체를 생성하지 않고 피연산자를 직접 변경한다.
왼쪽 연산자의 내용이 갱신되므로 왼쪽 객체의 타입을 따라갈 것임이 명백하다.
 def __iadd__(self, other):
 if isinstance(other, Tombola):
 other_iterable = other.inspect()
 else:
 try:
 other_iterable = iter(other) # other를 interable로 만든다
 except TypeError:
 self_cls = type(self).__name__
 msg = "right operand in += must be {!r} or an iterable"
 raise TypeError(msg.format(self_cls)) # 저 !r 자리에 type의 name이 들어갈 것.
 self.load(other_iterable) # exception에 걸리지 않은 경우 load 함수에 넣어서 추가하고
 return self # self를 리턴한다. 복합 할당 연산자의 특징!! self 반환!!

전문가를 위한 Python (p.465~490)

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