反向运算和增量赋值

如果抛开具体实现讨论理论，就有些太过抽象，所以下面和之后如无特殊说明，默认以larva的目前实现为背景，即python实现的编译器和转成java执行


CPU只能直接处理很基础的数据类型，如果简化一下，可以归类为寻址、整数（一般在ALU、乘法器、除法器、移位器等计算，含指针/地址计算）和浮点数（一般有专门的FPU），一个程序可能有成百上千的类型，但归根到底都是由地址、整数、浮点数等组成的复合类型（class或struct）


按照之前说过的动态类型语言的设计，所有数据类型都是一个object的子类，则上述基础类型都应该包装起来，所以不能直接做计算，解决办法，就是用方法调用来实现计算，比如larva的做法，~a实现为a.op_invert()，a+b实现为a.op_add(b)，其他计算类似


由于a和b引用对象的实际类型可能是任意类型，只能在调用接口的时候动态判定，比如，a和b都是int型，在a.op_add方法里面判断，如果b是int，则进行整数加法，并返回一个表示和的整数对象，返回类型是object，但如果a是int，b是float，则又需要一个判断，同样在a是float、b是int的时候，在float类的op_add方法中也要做判断，这就很麻烦，更麻烦的是，如果我们要新增一个数值类型，比方说复数，就得修改之前所有的可能混合运算的类型，int、long、float等，数字之外的类型也是类似的，比如tuple、list、string等序列类型都支持和整数的乘法运算，比如"ab"*3结果是"ababab"，若这个运算满足交换律，则int的op_mul方法里面还得判断是否上述三种序列函数，这不但麻烦而且低效


在这个问题上，larva借鉴了python的做法，引入反向运算，即对于a+b，可以有两种实现，a.op_add(b)或b.op_reverse_add(a)，前者优先，也就是说，先试着计算前者，不行了再算后者，事实上并没有一个“尝试”的过程，而是在object类中这样实现：

LarObj op_add(LarObj obj){    return obj.op_reverse_add(this);}

即若类型没有覆盖这个方法，则自动路由至反向运算的实现，显然反向运算若没有实现，不能路由回正向运算，而应该抛出一个错误，否则会无限递归


接下来的问题就是，什么时候使用反向运算，一般而言可以这样规定：对于二元运算来说，两个运算分量根据结果类型或两者类型决定运算的“发起方”，换句话说就是给类型“定级”，并规定，一个类型的正向运算方法中只需考虑和它同级或比它级别低的类型，反向运算方法中只需考虑比它级别低的类型


比如，我们规定级别由低到高是int、long、float，则int的op_add等二元运算中，只需要判断参数是否为int，若不是，则直接调用传入参数的反向运算，即int和long运算由long发起，无论他们的位置如何，这样一来就简化了实现和代码管理


对于这种一个语法可能根据实际情况有不同的实现，larva中还有个例子，例：a.f()，这句看上去是调用对象a的方法f，但也可能是取a的f属性，并对对象做call运算，动态类型语言中，很难在编译阶段检查出是哪种情况，因此只能在运行时根据实际情况来判断，做法和上面类似，先假设其中一种情况，若没有实现则路由至另一种情况的处理


对这种情况，python规定这个表达式是先取属性f，再执行call运算，因此，若a只有f方法，则python会构造一个method对象，对其做call，然后释放，这样做的好处是，a.f可以求值为一个方法对象，就像类和函数都是对象一样，坏处就是效率比较低


larva采用了另一种方案，对于这个表达式，认为其语法上是调用a的f方法，运行时若a没有f方法，则路由至取f属性并调用：

LarObj meth_f(){    return op_get_attr_f().op_call();}

如果连f属性都没有，就异常。这样做的原因是，方法调用可以拆为“取属性”和“调用”两个步骤，但反过来取属性操作不能分解为调用，如果采用python的方式，就必须引入临时对象，或将所有方法都改成可调用对象，会降低效率
另一个原因是，从经验看，这个表达式在绝大多数情况下都是方法调用，对属性做call运算的情况很少，所以优先采用可能性高的处理方式也能提高效率


关于运算另一个问题是增量赋值，即a+=b这类，语法上一个运算符，但是需要两个步骤，先计算再赋值，而且根据运算分量类型不同，分两种情况：
1 a不可改变，a+=b相当于a=a+b
2 对a类型的+=运算定义有别于情况1，例如a是一个list，则a+=b相当于将b的内容添加到a的末尾，而此时a=a+b相当于重新建立一个列表然后赋值给a


和上述方法调用的处理类似，我们可以找到一个方式兼容这两种情况，具体的以+=为例，定义一个运算方法op_inplace_add，于是代码a+=b转换为运算：

a=a.op_inplace_add(b)

可以看到，这其实就是一个普通的a=a op b的模式，先看情况1，只需要将op_inplace_add实现为和op_add相同即可，实际上其默认行为就是直接路由到op_add，这样一来对于大部分符合情况1的类型，就无需实现op_inplace_*系列操作了
而对于情况2，只需规定一个类型的op_inplace_add操作返回自身，即return this，这样一来最后一个赋值等于没做，就符合了情况2的需求


最后一个问题，若a不是一个简单变量，则上述转换会造成求值问题，比如a[f()]+=b若按上述转换，f()会被执行两次，但原代码的语义是只执行一次，类似f().a+=b也有这个问题。因此在碰到左值是[]或“.”运算时，需要一个临时变量先计算左值的分量，然后再做上述转换，即如f()[g()]+=b转换为：

tmp_a = f()tmp_b = g()tmp_a.set_item(tmp_b, tmp_a.get_item(tmp_b).op_inplace_add(b))//下标取值赋值也要转成函数

larva中，只有普通变量、[]和“.”三种运算可以用于增量赋值的左值，其余左值（解包赋值的左值形式、分片赋值左值形式）等均不可用于增量赋值