详解增强算术赋值：“-=”操作是怎么实现的？
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序言
本文是 Python语法糖 系列文章之一。最新的源代码可以在 desugar 项目中找到（https://github.com/brettcannon/desugar）。
介绍
Python 有一种叫做增强算术赋值（augmented arithmetic assignment）的东西。可能你不熟悉这个叫法，其实就是在做数学运算的同时进行赋值，例如 a -= b 就是减法的增强算术赋值。
增强赋值是在 Python 2.0 版本中 加入进来的。（译注：在 PEP-203 中引入）
剖析 -=
因为 Python 不允许覆盖式赋值，所以相比其它有特殊/魔术方法的操作，它实现增强赋值的方式可能跟你想象的不完全一样。
首先，要知道a -= b在语义上与 a = a-b 相同。但也要意识到，如果你预先知道要将一个对象赋给一个变量名，相比a - b 的盲操作，就可能会更高效。
例如，最起码的好处是可以避免创建一个新对象：如果可以就地修改一个对象，那么返回 self，就比重新构造一个新对象要高效。
因此，Python 提供了一个__isub__() 方法。如果它被定义在赋值操作的左侧（通常称为 lvalue），则会调用右侧的值（通常称为 rvalue ）。所以对于a -= b ，就会尝试去调用 a.__isub__(b)。
如果调用的结果是 NotImplemented，或者根本不存在结果，那么 Python 会退回到常规的二元算术运算：a - b。（译注：作者关于二元运算的文章，译文在此）
最终无论用了哪种方法，返回值都会被赋值给 a。
下面是简单的伪代码，a -= b 被分解成：
# 实现 a -= b 的伪代码
if hasattr(a, "__isub__"):
_value = a.__isub__(b)
if _value is not NotImplemented:
a = _value
else:
a = a - b
del _value
else:
a = a - b
归纳这些方法
由于我们已经实现了二元算术运算，因此归纳增强算术运算并不太复杂。
通过传入二元算术运算函数，并做一些自省（以及处理可能发生的 TypeError），它可以被漂亮地归纳成：
def _create_binary_inplace_op(binary_op: _BinaryOp) -> Callable[[Any, Any], Any]:
binary_operation_name = binary_op.__name__[2:-2]
method_name = f"__i{binary_operation_name}__"
operator = f"{binary_op._operator}="
def binary_inplace_op(lvalue: Any, rvalue: Any, /) -> Any:
lvalue_type = type(lvalue)
try:
method = debuiltins._mro_getattr(lvalue_type, method_name)
except AttributeError:
pass
else:
value = method(lvalue, rvalue)
if value is not NotImplemented:
return value
try:
return binary_op(lvalue, rvalue)
except TypeError as exc:
# If the TypeError is due to the binary arithmetic operator, suppress
# it so we can raise the appropriate one for the agumented assignment.
if exc._binary_op != binary_op._operator:
raise
raise TypeError(
f"unsupported operand type(s) for {operator}: {lvalue_type!r} and {type(rvalue)!r}"
)
binary_inplace_op.__name__ = binary_inplace_op.__qualname__ = method_name
binary_inplace_op.__doc__ = (
f"""Implement the augmented arithmetic assignment `a {operator} b`."""
)
return binary_inplace_op
这使得定义的 -= 支持 _create_binary_inplace_op(__ sub__)，且可以推断出其它内容：函数名、调用什么 __i*__ 函数，以及当二元算术运算出问题时，该调用哪个可调用对象。
我发现几乎没有人使用**=
在写本文的代码时，我碰上了 **= 的一个奇怪的测试错误。在所有确保 __pow__ 会被适当地调用的测试中，有个测试用例对于 Python 标准库中的operator 模块却是失败。
我的代码通常没问题，如果代码与 CPython 的代码之间存在差异，通常会意味着是我哪里出错了。
但是，无论我多么仔细地排查代码，我都无法定位出为什么我的测试会通过，而标准库则失败。
我决定深入地了解 CPython 内部发生了什么。从反汇编字节码开始：
>>> def test(): a **= b
...
>>> import dis
>>> dis.dis(test)
1 0 LOAD_FAST 0 (a)
2 LOAD_GLOBAL 0 (b)
4 INPLACE_POWER
6 STORE_FAST 0 (a)
8 LOAD_CONST 0 (None)
10 RETURN_VALUE
通过它，我找到了在 eval 循环中的INPLACE_POWER：
case TARGET(INPLACE_POWER): {
PyObject *exp = POP();
PyObject *base = TOP();
PyObject *res = PyNumber_InPlacePower(base, exp, Py_None);
Py_DECREF(base);
Py_DECREF(exp);
SET_TOP(res);
if (res == NULL)
goto error;
DISPATCH();
}
然后找到PyNumber_InPlacePower()：
PyObject *
PyNumber_InPlacePower(PyObject *v, PyObject *w, PyObject *z)
{
if (v->ob_type->tp_as_number &&
v->ob_type->tp_as_number->nb_inplace_power != NULL) {
return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_inplace_power), "**=");
}
else {
return ternary_op(v, w, z, NB_SLOT(nb_power), "**=");
}
}
松了口气~代码显示如果定义了__ipow__，则会调用它，但是只在没有__ipow__ 时，才会调用__pow__。
然而，正确的做法应该是：如果调用__ipow__ 时出问题，返回了 NotImplemented 或者根本不存在返回，那么就应该调用 __pow__ 和__rpow__。
换句话说，当存在__ipow__时，以上代码会意外地跳过 a**b 的后备语义！
实际上，大约11个月前，这个问题被部分地发现，并提交了 bug。我修复了该问题，并在 python-dev 上作了说明。
截至目前，这似乎会在 Python 3.10 中修复，我们还需要在 3.8 和 3.9 的文档中添加关于 **= 有 bug 的通知（该问题可能很早就有了，但较旧的 Python 版本已处于仅安全维护模式，因此文档不会变更）。
修复的代码很可能不会被移植，因为它是语义上的变化，并且很难判断是否有人意外地依赖了有问题的语义。但是这个问题花了很长时间才被注意到，这就表明 **= 的使用并不广泛，否则问题早就被发现了。
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