如何在Python中调用默认的字符串相等函数？

Question

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

实际输出为：

[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__ 无法实现，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重复，但事实并非如此，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__），[1 ] 和 [2] 都没有讨论。

Answer 1

我将简要介绍一下正在发生的事情：

'abc' == a 表达式将首先调用 'abc'.__eq__(a)，但如果传递的参数不是 str 类型，str.__eq__ 将 return NotImplemented .作为回退，Python 将改为调用 a.__eq__('abc')。将比较委托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__ 实际上可以通过逐个元素比较来处理字符串，而 returns [False, False, False]。根据 data model docs，这是被接受的：__eq__ 方法不需要 return 一个 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：

为什么是str.__eq__NotImplemented？

这只是 str.__eq__ 的预期行为，正如 documentation 所述：

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

换句话说，str.__eq__ 仅针对 str 个参数实现。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，这将违背 Python 的禅宗：

Explicit is better than implicit

如果 np.ndarray.__eq__ 不执行，如何调用执行的相等性检查？

如果相等的双方都没有实现 __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 return 只是 False，因为每个 id 调用将 return 和 int，每个对象都不同。所以，如果你需要的话，你可以使用 id(a) == id('abc')。

如何在Python中调用默认的字符串相等函数？

How to call the default string equality function in Python?

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