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当创建一个使用方法定义noddy.Noddy类型的 python (2.7.5) 扩展时__radd__，它会获得与具有自定义的（否则等效的）python 定义类对象不同的行为__radd__（前者不起作用，而后者起作用）。例子：

class PythonClass():
    def __radd__(self, other):
        return 'indeed!'

w = PythonClass()
d = noddy.Noddy()

print(w.__radd__)
print(d.__radd__)

print('the following works:')
print([1] + w)
print('the following does not work:')
print([1] + d)

以及相应的输出：

<bound method PythonClass.__radd__ of <__main__.PythonClass instance at 0xf6e9792c>>
<built-in method __radd__ of noddy.Noddy object at 0xf749d4b8>
the following works:
indeed!
the following does not work:
Traceback (most recent call last):
  File "examples/2.py", line 44, in <module>
    print([1] + d)
TypeError: can only concatenate list (not "noddy.Noddy") to list

该方法d.__radd__未被调用，但w.__radd__被调用。关于为什么会这样的任何想法？[1] + xwhere xis a instance的行为PythonClass似乎与文档一致，我希望也noddy.Noddy能正常工作。此外，两者都是与 . 无关的类型list。

欢迎使用解决方法。我已经尝试过list.__radd__用forbiddenfruit进行修补，但没有成功，尽管我已将这个问题提请作者注意，他恰好是我的密友。

编辑

...这是 C 土地的图片：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
} Noddy;


static PyObject*
Noddy_radd(PyObject* _self, PyObject* args) {
    printf("Noddy_radd!\n");
    return NULL;
}

static PyObject*
Noddy_add(PyObject* _self, PyObject* args) {
  printf("Noddy_add\n");
  return NULL;
}

PyNumberMethods noddy_nums = {
  Noddy_add,         /* binaryfunc nb_add;         /* __add__ */
    0,               /* binaryfunc nb_subtract;    /* __sub__ */
    0,               /* binaryfunc nb_multiply;    /* __mul__ */
    0,               /* binaryfunc nb_divide;      /* __div__ */
    0,               /* binaryfunc nb_remainder;   /* __mod__ */
    0,               /* binaryfunc nb_divmod;      /* __divmod__ */
    0,               /* ternaryfunc nb_power;      /* __pow__ */
    0,               /* unaryfunc nb_negative;     /* __neg__ */
    0,               /* unaryfunc nb_positive;     /* __pos__ */
    0,               /* unaryfunc nb_absolute;     /* __abs__ */
    0,               /* inquiry nb_nonzero;        /* __nonzero__ */
    0,               /* unaryfunc nb_invert;       /* __invert__ */
    0,               /* binaryfunc nb_lshift;      /* __lshift__ */
    0,               /* binaryfunc nb_rshift;      /* __rshift__ */
    0,               /* binaryfunc nb_and;         /* __and__ */
    0,               /* binaryfunc nb_xor;         /* __xor__ */
    0,               /* binaryfunc nb_or;          /* __or__ */
    0,               /* coercion nb_coerce;        /* __coerce__ */
    0,               /* unaryfunc nb_int;          /* __int__ */
    0,               /* unaryfunc nb_long;         /* __long__ */
    0,               /* unaryfunc nb_float;        /* __float__ */
    0,               /* unaryfunc nb_oct;          /* __oct__ */
    0,               /* unaryfunc nb_hex;          /* __hex__ */
};

static PyMethodDef Noddy_methods[] = {
    {"__radd__", (PyCFunction)Noddy_radd, METH_VARARGS,
     "__radd__ function"},
    {NULL}  /* Sentinel */
};


static PyTypeObject NoddyType = {
    PyObject_HEAD_INIT(NULL)
    0,                         /*ob_size*/
    "noddy.Noddy",             /*tp_name*/
    sizeof(Noddy),             /*tp_basicsize*/
    0,                         /*tp_itemsize*/
    0,                         /*tp_dealloc*/
    0,                         /*tp_print*/
    0,                         /*tp_getattr*/
    0,                         /*tp_setattr*/
    0,                         /*tp_compare*/
    0,                         /*tp_repr*/
    &noddy_nums,               /*tp_as_number*/
    0,                         /*tp_as_sequence*/
    0,                         /*tp_as_mapping*/
    0,                         /*tp_hash */
    0,                         /*tp_call*/
    0,                         /*tp_str*/
    0,                         /*tp_getattro*/
    0,                         /*tp_setattro*/
    0,                         /*tp_as_buffer*/
    Py_TPFLAGS_DEFAULT |
      Py_TPFLAGS_HAVE_SEQUENCE_IN | /* tp_flags */
      Py_TPFLAGS_HAVE_ITER,
    "Noddy objects",           /* tp_doc */
    0,                     /* tp_traverse */
    0,                     /* tp_clear */
    0,                     /* tp_richcompare */
    0,                     /* tp_weaklistoffset */
    0,                     /* tp_iter */
    0,                     /* tp_iternext */
    Noddy_methods,             /* tp_methods */
    0,                         /* tp_members */
    0,                         /* tp_getset */
    0,                         /* tp_base */
    0,                         /* tp_dict */
    0,                         /* tp_descr_get */
    0,                         /* tp_descr_set */
    0,                         /* tp_dictoffset */
    0,                         /* tp_init */
    0,                         /* tp_alloc */
    PyType_GenericNew,         /* tp_new */
};
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3 回答 3

1

Python 的 getattr 是个棘手的家伙。该__radd__方法是[in]著名的魔术方法的一部分。它们没有与常规方法 ( ob_type->tp_methods) 存储在同一个数组中，它是 的一部分，ob_type->tp_as_number由Number Protocol单独管理。

禁果有一个问题，要求能够对这些方法进行修补。此处记录了这项工作

于 2013-09-14T18:57:11.960 回答
0

你是如何实施的__radd__？

对于 C 扩展，__radd__没有明确定义。有一个调用的插槽nb_add支持指向接受两个参数的函数的指针。在 Python 类方法中，第一个参数始终是实例（即self）。因此需要正常和反射两种方法。这不适用于 C 扩展。nb_add可以使用实例作为任一参数调用。

编辑

如果将 Noddy_add 的签名重写为Noddy_add(PyObject* a, PyObject* b). 令 d 为自定义 C 类型的实例。然后[1] + d处理如下（忽略语法的滥用和一些特殊情况）：

PyNumber_Add([1], d)叫做。它首先尝试ListType.nb_add([1], d)失败，因为 ListType 没有实现nb_add。然后它会尝试NoddyType.nb_add([1], d)，这就是您要处理的呼叫。如果此调用失败，则调用 then ListType.sq_concat([1], d)。

当您评估d + [1]时，相同的序列以 结束NoddyType.nb_add(d, [1])。ListType.sq_concat除非您实现 NoddyType 的序列方法，否则不会调用。

您需要进行修改Noddy_add，以便可以使用对列表的引用作为第一个参数和对 NoddyType 的引用作为第二个参数来调用它。使用颠倒的参数调用nb_add等效__radd__于 Python 代码。

有关详细信息，请参阅PyNumber_AddObjects/abstract.c

于 2013-09-13T23:00:20.200 回答
0

从Python 文档中，查看页脚。

对于相同类型的操作数，假设如果非反射方法（如add ()）失败，则不支持该操作，这就是不调用反射方法的原因。

于 2013-09-13T20:01:21.960 回答