FAQs for Lab 1

Lab 1 常见问题汇总

环境配置：Jupyter-notebook Bad file descriptor 错误

这个问题一般情况下是由 pyzmq 版本过高引起的。如果您的 Python 版本为 3.9.x 及以下，应该可以使用将 pyzmq 降级到 19.0.2 的方式解决问题；如果降级之后还不能成功，可以尝试将 Pillow 降级到 8.2.0；如果您的 Python 版本为 3.10.x 及以上，在降级 pyzmq 时应该会报两百多行的错误然后失败。这是因为 pyzmq 19.0.2 存在对 Windows 平台的适配问题。参考 pyzmq 官网上对 version 21.0 更新的说明：

Missing MSVCP140.dll in Python 3.9 wheels on Windows, causing vcruntime-redist package to be required to use the Python 3.9 wheels for pyzmq 20.0

但是，21.0 也是不行的，因为它需要 Microsoft Visual C++ 14.0 以上版本的编译器……

所以这种情况下，建议的方式是使用 anaconda 或 miniconda，直接使用我们给出的 Windows-Env.yml 进行安装，命令为：

conda env create --file 到……的路径\Windows-Env.yml --name 环境名称

然后直接使用此虚拟环境中 Python 3.7.2 的内核进行实验。此虚拟环境中同时配置了以后的实验所需的包，应可用于以后所有实验。

关于异常处理：如何抛出异常？

在 Python 中，raise 语句专门用于抛出异常（exception）。异常的意思是，程序遇到了设计者不愿意看到的情况，例如在 Rational 类初始化的时候分母为 0，就应该抛出一个 ZeroDevisionError，以提醒调用者这里出现了除零异常。如果要捕获这个异常，可以使用 try except finally 语句，例如：

def raiseError():
    raise NotImplementedError("This function shouldn't be called!")

if __name__ == "__main__":
    try:
        raiseError()
    except NotImplementedError:
        print("An exception flew by!")
    finally:
        print("This will always be printed")

关于异常和异常处理的更多信息，可以参考 Built-in Exceptions 。

关于运算符重载：__add__ 方法是个啥？

运算符重载就是指，当我对一个类进行加减乘除等操作时，我要进行一些特殊处理。在 Python 的内置类型中可以看到这样的例子，整数加法返回整数，字符串加法返回连接后的字符串，显然，这个 + 符号带有一词多义的特性。当我们使用 a + b 时，事实上它调用了一个方法 __add__，请看以下代码：

i = 3
i = i.__add__(4)
print(i)

这里的输出结果是 7，正是 3 + 4 运算的结果。这意味着，当我执行 i + 4 的求值时，其求值过程就是 i.__add__(4)，这是运算符重载的基本原理。

重载（override）是指，当一个新的类继承自原先的类时，我们使用同名函数代替原先类中的同名函数。这样，在新的类调用这个函数时，它就不会调用其父类的同名函数。因此，只需要重载 __add__ 函数，即可实现自定义类的加法。关于各个运算符对应的方法，可以参考 Operators 。

关于 __eq__ 方法和等于判断

在后面的要求中，我们要求实现判断语句。在实现 == 的过程中，可能会发现，调用 == 并不会报 NotImplementedError 。原因是任何一个类都继承了一个叫做 type 的基类，其中自带有 __eq__ 方法，这个方法对于任何两个不同的实例都会返回 False。而在原始版本的 Number 类中事实上已经重载了 __eq__，为了降低难度删去但未删去相关的要求，于是造成了一些混乱。解决的方法就是，在 Rational 类中自己定义 __eq__ 方法，也可以选择在 Number 类中加上对应的 NotImplementedError。

关于 __repr__ 和 __str__

当调用 print 函数时，会调用 __str__ 方法，并输出返回值字符串。这是对 __str__ 方法的最简单理解。因此，如果对于分母为 1 直接以整数方式输出分子，可以修改原有的 __repr__ 和 __str__ 方法。

关于 NaN 等类的实现

这部分确实超出了我们所提供的内容的范畴。有兴趣的同学可以参考 Data Model 中对类生成的描述，重载 __new__ 方法来尝试实现。例如，我们以 NaN 为例，在 Rational 类中应该如此定义：

class Rational:
    ...

    def __init__(self, p, q):
        if p == 0:
            self.q = 1
        self._simplify()

    def __new__(cls, p, q):
        obj = object.__new__(cls)
        obj.p = p
        obj.q = q
        if p == 0 and q == 0:
            return NaN()
        return obj

    ...

这样，当 p 和 q 都为 0 时，构造 Rational(0, 0) 将返回一个 NaN 类的实例。