Python赋值运算符与非赋值运算符有所不同

Question

我遇到了一个奇怪的行为，找不到解释。

MWE:

l = [1]
l += {'a': 2}
l
[1, 'a']
l + {'B': 3}
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate list (not "dict") to list

基本上，当我使用+=时，Python不会引发错误并将键值添加到列表中，而当我只计算+时，它会产生预期的TypeError。

注意：这是Python 3.6.10。

- ClementWalter

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请查看此链接：https://dev59.com/S2Up5IYBdhLWcg3wS2LP。 - Mayur Fartade

请参阅 https://bugs.python.org/issue9314 - “连接列表和迭代器时结果不一致”。此外，请注意 += 等被称为“增强赋值”，来自引入它们的 PEP 203。 - alkasm

那是件奇怪的事情。 - Dhruv Agarwal

我认为@alkasm提供的错误链接有一个很好的解释：“当a可变时，a += b会原地更新它，因此没有歧义：a的类型不会改变。当你使用a + b时，在选择结果类型时，没有理由把a视为比b更重要。” - Chris Doyle

是的，我只是在这里添加了一个注释，以便清楚地解释为什么会出现这种行为，因为链接中有相当多的信息。但是，这不是一个错误，而是预期的行为，注释只是帮助解释它为什么像这样工作。 - Chris Doyle

Answer 1

l += ... 实际上调用了 object.__iadd__(self, other) 并在 l 可变时以原地修改的方式进行操作。

之所以会这样（正如@DeepSpace在评论中解释的那样），是因为当您执行 l += {'a': 2} 操作时，只有在 l 是可变类型时才会就地更新 l。另一方面，操作 l + {'a': 2} 不会原地进行，从而导致 list + dictionary -> TypeError。

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（参见此处）

l = [1]
l = l.__iadd__({'a': 2})
l
#[1, 'a']

这不同于调用object.__add__(self, other) 的 +

l + {'B': 3}

TypeError: can only concatenate list (not "dict") to list

- seralouk

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这也应该解释了原因。l += ...在原地更新l，因此结果的类型很清楚（即l的类型）。l + ...是不明确的，因为它不在原地进行操作，所以新对象的类型不清楚（它应该是l的类型还是...的类型？） - DeepSpace

当然！我已经在我的答案中添加了这个。l += ...是原地操作。 - seralouk

@seralouk，你介意分享一下你用了哪个工具来找出调用了哪个函数吗？是Inspect、pdb还是其他的？ - surya

文档：https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#object.__iadd__，以及一些编程知识，例如字典是可变的。 - seralouk

@DeepSpace，这种推理是有道理的，但是__iadd__不能保证返回相同的对象。请参见number += 2。此外，从文档中可以看到：这些方法应该尝试原地执行操作（修改self）并返回结果（可以是self，也可以不是）。 - Capi Etheriel

@CapiEtheriel，这不是关于返回相同的对象，而是关于返回相同的类型。此外，int不是一个好的例子，因为它是一个特殊情况，a = 1; a += 2.0，现在a是浮点数。但是，int本身是不可变的，所以“原地”没有意义。 - DeepSpace

Answer 2

作者说这不是一个bug。当你执行 a += b 时，就像 b 来到了 a 的家里，并以 a 喜欢的方式进行更改。作者所说的是，当你执行 a + b 时，不能确定哪一个样式将得到优先处理。在执行之前，没有人知道 a + b 的结果会去哪里。因此，你无法决定使用谁的样式。如果是 a 的样式，则为 [1，'a']，如果是 b 的样式，则会出现错误。因此，不能确定谁将获得优先权。 我个人不同意这种说法，因为当你调用堆栈时，a 在比 b 更高的位置。当有一个表达式像 a + b 时，你首先调用 a.__add__(self, other)，如果 a.__add__ 是 NotImplemented（在这种情况下它是实现的），那么你就会调用 a.__radd__(self, other)，这意味着在这种情况下调用 other.__add__，也就是 b.__add__。我是基于调用堆栈的位置来说明这一点的，而Python社区可能有更重要的原因来做这件事。

- Hyperx837