在绝大多数情况下
y *= <expr>
是相同的
y = y * <expr>
但在一般情况下，它解释为：
y = imul(y, <expr>)
这等效于：
y = y.__imul__(<expr>)
如果
y的类型覆盖
__imul__。
这意味着if
y的类型将覆盖 inplace 乘法运算符，
y*=<expr>则在 inplace
中执行，而
y=y*<expr>在not中执行。
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可能尚不清楚为什么需要分配，即为什么将其解释为
y = imul(y, <expr>)，而不仅仅是
imul(y, <expr>)。
原因是在以下两种情况下得出相同的结果非常有意义：
c = a * b
和
c = ac *= b
现在，如果
a和
b属于相同类型（例如，浮点数，numpy数组等），这当然可以工作，但是如果不相同，则运算结果可能具有的类型
b，在这种情况下操作不能是的就地操作
a，因此需要将结果分配给
a，以实现正确的行为。
例如，这要感谢分配：
from numpy import arangea = 2a *= arange(3)a=> array([0, 2, 4])
而如果分配被放弃，则
a保持不变：
a = 2imul(a, arange(3))=> array([0, 2, 4])a=> 2
