詳解增強算術賦值：“-=”操作是怎么實現的？
序言
本文是 Python語法糖 系列文章之一。最新的源代碼可以在 desugar 項目中找到(https://github.com/brettcannon/desugar)。
介紹
Python 有一種叫做增強算術賦值(augmented arithmetic assignment)的東西。可能你不熟悉這個叫法，其實就是在做數學運算的同時進行賦值，例如 a -= b 就是減法的增強算術賦值。
增強賦值是在 Python 2.0 版本中 加入進來的。(譯注：在 PEP-203 中引入)
剖析 -=
因為 Python 不允許覆蓋式賦值，所以相比其它有特殊/魔術方法的操作，它實現增強賦值的方式可能跟你想象的不完全一樣。
首先，要知道a -= b在語義上與 a = a-b 相同。但也要意識到，如果你預先知道要將一個對象賦給一個變量名，相比a - b 的盲操作，就可能會更高效。
例如，最起碼的好處是可以避免創建一個新對象：如果可以就地修改一個對象，那么返回 self，就比重新構造一個新對象要高效。
因此，Python 提供了一個__isub__() 方法。如果它被定義在賦值操作的左側(通常稱為 lvalue)，則會調用右側的值(通常稱為 rvalue )。所以對于a -= b ，就會嘗試去調用 a.__isub__(b)。
如果調用的結果是 NotImplemented，或者根本不存在結果，那么 Python 會退回到常規的二元算術運算：a - b。(譯注：作者關于二元運算的文章，譯文在此)
最終無論用了哪種方法，返回值都會被賦值給 a。
下面是簡單的偽代碼，a -= b 被分解成：
- # 實現 a -= b 的偽代碼
- if hasattr(a, "__isub__"):
- _value = a.__isub__(b)
- if _value is not NotImplemented:
- a = _value
- else:
- a = a - b
- del _value
- else:
- a = a - b
歸納這些方法
由于我們已經實現了二元算術運算，因此歸納增強算術運算并不太復雜。
通過傳入二元算術運算函數，并做一些自省(以及處理可能發生的 TypeError)，它可以被漂亮地歸納成：
- def _create_binary_inplace_op(binary_op: _BinaryOp) -> Callable[[Any, Any], Any]:
- binary_operation_name = binary_op.__name__[2:-2]
- method_name = f"__i{binary_operation_name}__"
- operator = f"{binary_op._operator}="
- def binary_inplace_op(lvalue: Any, rvalue: Any, /) -> Any:
- lvalue_type = type(lvalue)
- try:
- method = debuiltins._mro_getattr(lvalue_type, method_name)
- except AttributeError:
- pass
- else:
- value = method(lvalue, rvalue)
- if value is not NotImplemented:
- return value
- try:
- return binary_op(lvalue, rvalue)
- except TypeError as exc:
- # If the TypeError is due to the binary arithmetic operator, suppress
- # it so we can raise the appropriate one for the agumented assignment.
- if exc._binary_op != binary_op._operator:
- raise
- raise TypeError(
- f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lvalue_type!r} and {type(rvalue)!r}"
- )
- binary_inplace_op.__name__ = binary_inplace_op.__qualname__ = method_name
- binary_inplace_op.__doc__ = (
- f"""Implement the augmented arithmetic assignment `a {operator} b`."""
- )
- return binary_inplace_op
這使得定義的 -= 支持 _create_binary_inplace_op(__ sub__)，且可以推斷出其它內容：函數名、調用什么 __i*__ 函數，以及當二元算術運算出問題時，該調用哪個可調用對象。
我發現幾乎沒有人使用**=
在寫本文的代碼時，我碰上了 **= 的一個奇怪的測試錯誤。在所有確保 __pow__ 會被適當地調用的測試中，有個測試用例對于 Python 標準庫中的operator 模塊卻是失敗。
我的代碼通常沒問題，如果代碼與 CPython 的代碼之間存在差異，通常會意味著是我哪里出錯了。
但是，無論我多么仔細地排查代碼，我都無法定位出為什么我的測試會通過，而標準庫則失敗。
我決定深入地了解 CPython 內部發生了什么。從反匯編字節碼開始：
- >>> def test(): a **= b
- ...
- >>> import dis
- >>> dis.dis(test)
- 1 0 LOAD_FAST 0 (a)
- 2 LOAD_GLOBAL 0 (b)
- 4 INPLACE_POWER
- 6 STORE_FAST 0 (a)
- 8 LOAD_CONST 0 (None)
- 10 RETURN_VALUE
通過它，我找到了在 eval 循環中的INPLACE_POWER：
- case TARGET(INPLACE_POWER): {
- PyObject *exp = POP();
- PyObject *base = TOP();
- PyObject *res = PyNumber_InPlacePower(base, exp, Py_None);
- Py_DECREF(base);
- Py_DECREF(exp);
- SET_TOP(res);
- if (res == NULL)
- goto error;
- DISPATCH();
- }
出處：https://github.com/python/cpython/blob/v3.8.3/Python/ceval.c#L1677
然后找到PyNumber_InPlacePower()：
- PyObject *
- PyNumber_InPlacePower(PyObject *v, PyObject *w, PyObject *z)
- {
- if (v->ob_type->tp_as_number &&
- v->ob_type->tp_as_number->nb_inplace_power != NULL) {
- return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_inplace_power), "**=");
- }
- else {
- return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_power), "**=");
- }
- }
出處：https://github.com/python/cpython/blob/v3.8.3/Objects/abstract.c#L1172
松了口氣~代碼顯示如果定義了__ipow__，則會調用它，但是只在沒有__ipow__ 時，才會調用__pow__。
然而，正確的做法應該是：如果調用__ipow__ 時出問題，返回了 NotImplemented 或者根本不存在返回，那么就應該調用 __pow__ 和__rpow__。
換句話說，當存在__ipow__時，以上代碼會意外地跳過 a**b 的后備語義!
實際上，大約11個月前，這個問題被部分地發現，并提交了 bug。我修復了該問題，并在 python-dev 上作了說明。
截至目前，這似乎會在 Python 3.10 中修復，我們還需要在 3.8 和 3.9 的文檔中添加關于 **= 有 bug 的通知(該問題可能很早就有了，但較舊的 Python 版本已處于僅安全維護模式，因此文檔不會變更)。
修復的代碼很可能不會被移植，因為它是語義上的變化，并且很難判斷是否有人意外地依賴了有問題的語義。但是這個問題花了很長時間才被注意到，這就表明 **= 的使用并不廣泛，否則問題早就被發現了。
原題 | Unravelling augmented arithmetic assignment
作者 | Brett Cannon
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