Pythonの演算子オーバーロード：自作クラスで四則演算（+, -, *, /）を定義する方法

2025年11月26日

Pythonでは、数値型（intやfloat）同士で + や - などの演算子が使えるのと同様に、自分で作成したクラス（オブジェクト）に対しても、これらの演算子の動作を定義することができます。これを「演算子のオーバーロード」と呼びます。

例えば、ベクトル計算や行列計算、あるいは独自の通貨クラスなどを扱う際に、直感的な記述が可能になります。

この記事では、算術演算に対応する特殊メソッド（マジックメソッド）の実装方法について、具体的なコード例を交えて解説します。

算術演算子に対応する特殊メソッド一覧

各演算子に対応する特殊メソッドは以下の通りです。これらをクラス内で定義（オーバーライド）することで、その演算子が使用されたときの動作を決定できます。

演算子	特殊メソッド	意味
`+`	`__add__`	加算
`-`	`__sub__`	減算
`*`	`__mul__`	乗算
`/`	`__truediv__`	真除算（通常の割り算）
`//`	`__floordiv__`	切り捨て除算（整数除算）
`%`	`__mod__`	剰余（割り算の余り）
`**`	`__pow__`	べき乗

実装例：2次元ベクトルクラス

例として、数学的なベクトル（x, y 成分を持つ）を表す Vector クラスを作成します。

このクラスに対し、ベクトル同士の加減算や、スカラー（数値）との乗除算を実装します。

class Vector:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        # デバッグ用にわかりやすく表示
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"

    # --- 加算 (+) ---
    def __add__(self, other):
        # Vector同士の足し算
        if isinstance(other, Vector):
            return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
        return NotImplemented

    # --- 減算 (-) ---
    def __sub__(self, other):
        # Vector同士の引き算
        if isinstance(other, Vector):
            return Vector(self.x - other.x, self.y - other.y)
        return NotImplemented

    # --- 乗算 (*) ---
    def __mul__(self, scalar):
        # Vector * スカラー（数値）
        if isinstance(scalar, (int, float)):
            return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar)
        return NotImplemented

    # --- 真除算 (/) ---
    def __truediv__(self, scalar):
        # Vector / スカラー（数値）
        if isinstance(scalar, (int, float)):
            if scalar == 0:
                raise ValueError("ゼロ除算はできません。")
            return Vector(self.x / scalar, self.y / scalar)
        return NotImplemented

    # --- 切り捨て除算 (//) ---
    def __floordiv__(self, scalar):
        # Vector // スカラー（数値）
        if isinstance(scalar, (int, float)):
            if scalar == 0:
                raise ValueError("ゼロ除算はできません。")
            return Vector(self.x // scalar, self.y // scalar)
        return NotImplemented

    # --- 剰余 (%) ---
    def __mod__(self, scalar):
        # Vector % スカラー（数値）
        if isinstance(scalar, (int, float)):
            if scalar == 0:
                raise ValueError("ゼロ除算はできません。")
            return Vector(self.x % scalar, self.y % scalar)
        return NotImplemented

    # --- べき乗 (**) ---
    def __pow__(self, exponent):
        # Vector ** 指数
        if isinstance(exponent, (int, float)):
            return Vector(self.x ** exponent, self.y ** exponent)
        return NotImplemented

# --- 動作確認 ---

v1 = Vector(10, 20)
v2 = Vector(3, 4)

print(f"v1: {v1}")
print(f"v2: {v2}")
print("-" * 20)

# 加算と減算
print(f"v1 + v2 = {v1 + v2}")
print(f"v1 - v2 = {v1 - v2}")

# 乗算（スカラー倍）
print(f"v1 * 2  = {v1 * 2}")

# 除算
print(f"v1 / 4  = {v1 / 4}")   # 結果はfloatを含む
print(f"v1 // 3 = {v1 // 3}")  # 結果はint（切り捨て）

# 剰余とべき乗
print(f"v1 % 3  = {v1 % 3}")
print(f"v2 ** 2 = {v2 ** 2}")

実行結果:

v1: Vector(10, 20)
v2: Vector(3, 4)
--------------------
v1 + v2 = Vector(13, 24)
v1 - v2 = Vector(7, 16)
v1 * 2  = Vector(20, 40)
v1 / 4  = Vector(2.5, 5.0)
v1 // 3 = Vector(3, 6)
v1 % 3  = Vector(1, 2)
v2 ** 2 = Vector(9, 16)