NotImplemented告诉运行时它应该请求 other 来满足操作。 在表达式b1 == a1中,b1 .__ eq __(a1)返回NotImplemented,它告诉 Python 尝试调用a1 .__ eq __(b1)。 由于 a1 足够知道返回 True,所以表达式可以成功。 如果 A 的__eq __()也返回NotImplemented,那么运行时将回退到基于对象标识(在 CPython 中...
如果抛出一个异常,则会打破排序运算,因此如果使用 NotImplemented 则不会抛出异常,这样 Python 可以尝试别的方法。 NotImplemented 对象向运行时环境发出一个信号,告诉运行环境如果当前操作失败,它应该再检查一下其他可行方法。例如在 a == b 表达式,如果 a.__eq__(b) 返回 NotImplemented,那么 Python 会尝试 b....
return NotImplemented print A() < A() # True print A() < 1 # False 很奇怪吧,明明已经直接是 NotImplemented,为什么还有结果? 大胆猜测,前面说明最后会使用cmp比较,很明显当都没有定义时会比较id值,也就是内存地址,后创建的对象内存地址大,就是这个道理。 至于A() < 1,因为python的小整数对象在初始...
NotImplemented是个特殊值,它能被二元特殊方法返回(比如__eq__()、__lt__()、__add__()、 __rsub__() 等),表明某个类型没有像其他类型那样实现这些操作。同样,它或许会被原地处理(in place)的二元特殊方法返回(比如__imul__()、__iand__()等)。还有,它的实际值为True: 1 2 >>>bool(NotImple...
Python之美[从菜鸟到高手]--NotImplemented小析,今天写代码时无意碰到NotImplemented,我一愣。难道是NotImplementedError的胞弟,所以略微研究了一下。NotImplemented故名思议。就是“未实现”。通常是用在一些比較算法中的,如class的__eq__,__lt__等,注意NotImplemente
一、NotImplemented它是什么? >>>type(NotImplemented) <type'NotImplementedType'> AI代码助手复制代码 NotImplemented是Python在内置命名空间中的六个常数之一。其他有False、True、None、Ellipsis和debug。和 Ellipsis很像,[NotImplemented] 能被重新赋值(覆盖)。对它赋值,甚至改变属性名称, 不会产生 SyntaxError。所以...
except Exception as e: print("Error:", e) Output: Error: can only concatenate str (not "int") to str Below is a screenshot depicting the output, captured after the code was run in the PyCharm editor. How to Handle the Python Function is not implemented for this dtype: [how->mean,...
在python中not是逻辑判断词，用于布尔型True和False，not True为False，not False为True，以下是几个常用的not的用法：(1) not与逻辑判断句if连用，代表not后面的表达式为False的时候，执行冒号后面的语句。比如：a = False if not a: (这里因为a是False，所以not a就是True)print "hello"这里...
)-> InvokeResponse:raise_InvokeResponseException(status_code=HTTPStatus.NOT_IMPLEMENTED) 开发者ID:microsoft,项目名称:botbuilder-python,代码行数:6,代码来源:teams_activity_handler.py 示例4: on_teams_signin_verify_state ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from http import HTTPStatus [as 别名]# 或者: fr...
() /anaconda3/envs/openai_env/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/def_function.pyin_call(self, *args, **kwds)853# In this case we have created variables on the first call, so we run the854# defunned version which is guaranteed to never create variables.-->855returnself...