암시 적 유형 변환을 통한 점진적 산술 구현

Question

클래스가 Function이고, 인스턴스가 하나의 인수를 사용하는 호출 가능 객체라고 가정합니다. 나는이 클래스들에 대해 pointwise 산술을 직접적으로 정의했다. 여기에 내 코드의 단순화 된 버전이다 (실제로 __init__ 및 __call__에서 더 복잡한 동작을하지만,이 질문에 대한 무관의) :

class Function: 
    ''' 
    >>> f = Function(lambda x : x**2) 
    >>> g = Function(lambda x : x + 4) 
    >>> h = f/g 
    >>> h(6) 
    3.6 
    ''' 
    def __init__(self, func): 
    self.func = func 
    def __call__(self, value): 
    return self.func(value) 
    def __truediv__(self, other): 
    if isinstance(other, Function): 
     return Function(lambda x:self(x)/other(x)) 
    else: 
     return NotImplemented 
    # ... 

내가 암시 적 형식 변환을 허용하려고 할 때이 붙어있어. 예를 들어, 내가 쓸 수 있어야합니다 : 즉

>>> f = Function(lambda x : x ** 2) 
>>> g = f+1 
>>> g(5) 
26 

을하는 Function 인스턴스에, 내가 Function(lambda x : v)에 v을 변환 할 옆에 내가 산술 식에 숫자 객체 v을 볼 때마다.

또한 사용자 정의 유형 중 일부에 대해 비슷한 동작을 수행하고자합니다. 다시 한 번 Function 객체가있는 동일한 이진 산술 표현식에서 볼 수 있습니다.

이 논리를 정규 및 반영된 이진 산술 연산자 (각각 isinstance(v, numbers.Number) 및 isinstance(v, MyUserDefinedType)을 확인하는 것)로 확실하게 코딩 할 수 있지만 좀 더 우아한 방법이있을 것이라고 생각합니다.

내 디자인에서 가능한 다른 개선 사항이있는 경우 알려 주시기 바랍니다. (Function 개체는 거의 생성되지 만, 매우 자주라는, 그래서 성능은 약간의 관심입니다 수 있습니다.)

편집 :

에릭의 코멘트 @ 해결하기 위해, 나는 다른 사용자 정의 클래스 Functional을 명확히해야합니다

를

class Functional: 
    ''' 
    >>> c = [1, 2, 3] 
    >>> f = Functional(lambda x : x + 1) 
    >>> f(c) 
    [2, 3, 4] 
    >>> g = Functional(lambda x : x ** 2) 
    >>> h = f + g 
    >>> h(c) 
    [3, 7, 13] 
    ''' 
    def __init__(self, func): 
    self.func = func 
    @staticmethod 
    def from_function(self, function): 
    return Functional(function.func) 
    def __call__(self, container): 
    return type(container)(self.func(c) for c in container) 
    def __add__(self, other): 
    if isinstance(other, Functional): 
     return Functional(lambda x : self.func(x) + other.func(x)) 
    else: 
     return NotImplemented 

I 볼 때 Function 모두가 동일한 연산 식에 Functional 인스턴스가 I가 Function 암시 Functional.from_function 방법을 사용 Functional로 변환하려는.

그래서, 암시 적 형식 변환 계층은 다음과 같이 진행됩니다

• 기능
• 기능
• 무엇

그리고 암시 적으로이에서 가장 높은 유형으로 변환하고 싶습니다 주어진 산술 표현식에서 보이는 계층 구조. 모든 사업자에 대해이 같은

Answer 1

뭔가 잘 작동 :

def __truediv__(self, other): 
    if callable(other): 
     return Function(lambda x:self(x)/other(x)) 
    else: 
     return Function(lambda x:self(x)/other) 

Answer 2

하나의 옵션이 Function 클래스의 모든 사업자들이 경우 기본 함수의 결과에 적용되는 임의의 값을 받아 들일 수 있도록하는 것입니다 자신이 기능하지 않습니다.예를 들어, f가 함수 인 경우, 단순히 당신이 가지고있는 __truediv__ 구현 수정 f/5을 허용 연장 : 당신은 선택적으로 확인하십시오 제정신이야하게 확인 몇 가지 유형을 할 수

def __truediv__(self, other): 
    if isinstance(other, Function): 
     return Function(lambda x:self(x)/other(x)) 
    else: 
     return Function(lambda x:self(x)/other) 

를 (그리고 오류를 발생 초기보다는 나중에 on),하지만 그것 없이는 작동합니다.

Answer 3

의견 및 기타 답변을 읽은 후이 방법을 시도했습니다. 의견을 요청하기 위해 게시하고 있습니다. 일반적으로

class Function: 
    ''' 
    >>> f = Function(lambda x : x**2) 
    >>> g = Function(lambda x : x + 4) 
    >>> h = f/g 
    >>> h(6) 
    3.6 
    >>> k = f + 1 
    >>> k(5) 
    26 
    >>> m = f + (lambda x : x + 1) 
    >>> m(5) 
    31 
    ''' 
    def __init__(self, arg): 
     if isinstance(arg, Function): 
      self.func = arg.func 
     elif callable(arg): 
      self.func = arg 
     else: 
      self.func = lambda x : arg 
    def __call__(self, value): 
     return self.func(value) 
    def __truediv__(self, other): 
     return self.__class__(lambda x:Function(self)(x)/Function(other)(x)) 
    def __rtruediv__(self, other): 
     return self.__class__(lambda x:Function(other)(x)/Function(self)(x)) 
    def __add__(self, other): 
     return self.__class__(lambda x:Function(self)(x)+Function(other)(x)) 
    def __radd__(self, other): 
     return self.__class__(lambda x:Function(other)(x)+Function(self)(x)) 
    # ... 


class Functional(Function): 
    ''' 
    >>> c = [1, 2, 3] 
    >>> f = Functional(lambda x : x + 1) 
    >>> f(c) 
    [2, 3, 4] 
    >>> g = Functional(lambda x : x ** 2) 
    >>> h = f + g 
    >>> h(c) 
    [3, 7, 13] 
    ''' 
    def __call__(self, container): 
     return type(container)(self.func(c) for c in container)