句法
object.__rmul__(self, other)
Python__rmul__() 方法实现了反向乘法运算，即用反射的、交换的操作数进行乘法 。所以，当你调用x * y 时，Python 会尝试调用 [x.__mul__(y)](https://blog.finxter.com/python-__mul__/ "Python __mul__() Magic Method").只有当这个方法在左边的操作数上没有实现时，Python才会尝试在右边的操作数上调用__rmul__ ，如果这个方法也没有实现，它就会引发一个TypeError 。
我们称这种方法为*"* Dunder Method"，即*"Double UnderscoreMethod"（也叫"Magic Method"）*。
Python的__mul__与__rmul__比较
假设，你想在两个自定义对象x 和y 上计算* 运算。
print(x * y)
Python 首先尝试调用左边对象的__mul__() 方法x.__mul__(y) 。但这可能因为两个原因而失败。
- 方法
x.__mul__()首先没有实现，或者 - 方法
x.__mul__()已经实现，但是返回一个NotImplemented值，表明数据类型不兼容。
如果失败了，Python 试图通过调用y.__rmul__() 对右操作数进行反向乘法 来解决这个问题y 。
如果反向乘法方法被实现，Python知道它不会遇到非交换性操作的潜在问题。如果它只是执行y.__mul__(x) 而不是x.__mul__(y) ，结果将是错误的，因为当定义为一个自定义操作时，该操作可能是非交替的。这就是为什么需要y.__rmul__(x) 。
因此，x.__mul__(y) 和x.__rmul__(y) 之间的区别是，前者计算x * y ，而后者计算y * x - 两者都调用各自定义在对象x 上的方法。
你可以在这里看到这个效果，我们试图在左边的操作数x 上调用这个操作，但是由于它没有实现，Python 只是在右边的操作数y 上调用相反的操作。
class Data_1:
pass
class Data_2:
def __rmul__(self, other):
return 'called reverse *'
x = Data_1()
y = Data_2()
print(x * y)
# called reverse *
