Question

TL; DR：当使用@numba.jitclass等特殊方法（例如__add__）装饰类时，不会出现在类的实例中，而其他方法正常工作。为什么会这样？

考虑以下类声明：

import numba as nb            

dual_spec = [('x', nb.float64), ('y', nb.float64)]                 

@nb.jitclass(dual_spec)
class xy:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def addition(self, other):
        return xy(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __add__(self, other):
        return xy(self.x + other.x, self.y + other.y)

没有装饰者，这个班级完美无缺。由于__add__方法可以使用xy(1, 2) + xy(3, 4)这样的表达式并返回预期结果。但是，使用装饰器我收到以下错误消息：

>>> xy(1, 2) + xy(3, 4)  # TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'xy' and 'xy'
>>> xy(1, 2).addition(xy(3, 4))  # But this works nicely

__add__个对象中似乎没有xy方法：

>>> xy(1, 2).__add__  # AttributeError: 'xy' object has no attribute '__add__'

但该方法存在于课堂上：

>>> xy.__add__  # <function __main__.xy.__add__>

numba在实例化期间对__add__方法做了什么？是否有其他方法可以为jitted类启用运算符，以便我可以编写xy(1, 2) + xy(3, 4)？

Answer 1

目前（从numba版本0.33开始）不支持jitclasses上的运算符重载，这里打开问题： https://github.com/numba/numba/issues/1606#issuecomment-284552746

我不知道确切的内部结构，但很可能这种方法被丢弃了。请注意，当您在jitclass实例化时，您不是直接实例化python类，而是获取低级numba类型的包装器。

v = xy(1, 2)

v
Out[8]: <numba.jitclass.boxing.xy at 0x2e700274950>

v._numba_type_
Out[9]: instance.jitclass.xy#2e77d394438<x:float64,y:float64>

`@numba.jitclass`的特殊方法在哪里？

1 个答案: