python之如何在 Python 中调用默认的字符串相等函数

我假设:

import numpy as np 
a = np.array(["a", "b", "c"]) 
print(a == "abc") 
print("abc" == a) 

输出

[False False False] 
False 

，因为后面的比较应该使用字符串相等的定义，而前者应该使用NumPy数组的相等定义。

实际输出是:

[False False False] 
[False False False] 

为什么会发生这种情况[1]，如何预防[2]？

[1] 即为什么 str.__eq__ NotImplemented？

[2] 即如果 np.ndarray.__eq__ 不会实现，如何调用执行的相等性检查？

[编辑] 这个问题被标记为可能与 comparing a string 1-d numpy array elementwise 重复，事实并非如此，因为那里提出了完全相反的问题(基本上是如何使用 np.ndarray.__eq__)，并且根本没有讨论 [1] 和 [2]。

请您参考如下方法:

我将快速概述正在发生的事情:

'abc' == a 表达式将首先调用 'abc'.__eq__(a)，但 str.__eq__ 将返回NotImplemented 如果传递的参数不是 str 类型。作为后备，Python 将改为调用 a.__eq__('abc')。将比较委托(delegate)给另一个对象上的反射方法的原因是因为该对象可能实际上实现了它。

在这种情况下，np.array.__eq__ 实际上可以处理字符串，通过逐个元素比较，并返回 [False, False, False]。根据 data model docs ，这是被接受的:__eq__ 方法不需要返回 bool 值。无论变量在等式中的位置如何，都会发生此行为。

现在，具体回答您的问题:

• 为什么 str.__eq__ NotImplemented？

这只是 str.__eq__ 的预期行为，因为 documentation状态:

Objects of different types, except different numeric types, never compare equal

换句话说，str.__eq__ 仅针对 str 参数实现。将 str 类型与其他不同类型的对象进行比较需要某种隐式类型转换，这违背了 Python 的禅宗:

Explicit is better than implicit

• 如果 np.ndarray.__eq__ 不会实现，如何调用执行的相等性检查？

如果等式的两边都没有实现__eq__，Python 将最终回退到id(a) == id('abc')，这将比较两个对象在内存中的地址。这将只返回 False，因为每个 id 调用都会返回一个 int，每个对象都不同。因此，如果需要的话，您可以使用 id(a) == id('abc')。