Python 如何控制从自定义对象到numpy.longdoull的转换？

我有一个自定义类（出于历史原因），它将高精度数字存储为两个整数，分别表示整数部分和纳米精度非整数部分，例如：

类自定义（对象）：
定义初始值（自、内部、纳米）：
自我。_int=int_
自。_nano=nano_
定义浮点数（自）：
返回self.\u int+self.\u nano*1e-9
定义内部（自我）：
返回自我

但是，当我尝试将其转换为

numpy.longdouble

时，它将通过

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

>>a=自定义（1234567890123456789）
>>>打印（numpy.longdouble（a））
1234567890.1234567165
>>>打印（numpy.longdouble（浮点（a）））
1234567890.1234567165
>>>打印（numpy.longdool（a._int）+numpy.longdool（a._nano*1e-9））
1234567890.123456789

最后一个例子就是我想要的结果。因此，问题是，如何将强制转换的默认行为重写为
numpy.longdouble
？
我认为目前还不可行，因为中间
浮动
强制转换是不可避免的（有关详细信息，请参阅）。而
float
type无法保持如此长的十进制数字的精度（请查看详细信息）

一种解决方法是“覆盖”numpy.longdouble函数：

class Custom(object):
    def __init__(self, int_, nano_):
        self._int = int_
        self._nano = nano_

    def __float__(self):
        return self._int + self._nano * 1e-9

    def longdouble(self):
        return numpy.longdouble(a._int) + numpy.longdouble(a._nano * 1e-9)

    def __int__(self):
        return self._int

a = Custom(1234567890, 123456789)
print(a.longdouble())