Как сделать поля "только для ключевых слов" с помощью классов данных?
Начиная с версии 3.0 поддерживается только ключевое слово аргумента:
class S3Obj:
def __init__(self, bucket, key, *, storage_class='Standard'):
self.bucket = bucket
self.key = key
self.storage_class = storage_class
Как получить такую подпись с помощью классов данных? Как то так, но желательно без SyntaxError
:
@dataclass
class S3Obj:
bucket: str
key: str
*
storage_class: str = 'Standard'
Идеально декларативно, но с использованием __post_init__
ловушка и / или замена класса декоратора тоже хорошо - до тех пор, пока код можно использовать повторно.
Изменить: может быть, что-то вроде этого синтаксиса, с использованием литерала многоточия
@mydataclass
class S3Obj:
bucket: str
key: str
...
storage_class: str = 'Standard'
1 ответ
Вы не получите большую помощь от dataclasses
при этом Нельзя сказать, что поле должно быть инициализировано аргументом только для ключевого слова, а __post_init__
hook не знает, были ли переданы исходные аргументы конструктора по ключевому слову. Кроме того, нет хорошего способа для самоанализа InitVar
s, не говоря уже о марке InitVar
s как только ключевое слово.
Как минимум, вам придется заменить сгенерированный __init__
, Вероятно, самый простой способ - просто определить __init__
рукой. Если вы не хотите этого делать, возможно, самый надежный способ - создать объекты полей и пометить их как metadata
, затем проверьте метаданные в вашем собственном декораторе. Это даже сложнее, чем кажется:
import dataclasses
import functools
import inspect
# Helper to make calling field() less verbose
def kwonly(default=dataclasses.MISSING, **kwargs):
kwargs.setdefault('metadata', {})
kwargs['metadata']['kwonly'] = True
return dataclasses.field(default=default, **kwargs)
def mydataclass(_cls, *, init=True, **kwargs):
if _cls is None:
return functools.partial(mydataclass, **kwargs)
no_generated_init = (not init or '__init__' in _cls.__dict__)
_cls = dataclasses.dataclass(_cls, **kwargs)
if no_generated_init:
# No generated __init__. The user will have to provide __init__,
# and they probably already have. We assume their __init__ does
# what they want.
return _cls
fields = dataclasses.fields(_cls)
if any(field.metadata.get('kwonly') and not field.init for field in fields):
raise TypeError('Non-init field marked kwonly')
# From this point on, ignore non-init fields - but we don't know
# about InitVars yet.
init_fields = [field for field in fields if field.init]
for i, field in enumerate(init_fields):
if field.metadata.get('kwonly'):
first_kwonly = field.name
num_kwonly = len(init_fields) - i
break
else:
# No kwonly fields. Why were we called? Assume there was a reason.
return _cls
if not all(field.metadata.get('kwonly') for field in init_fields[-num_kwonly:]):
raise TypeError('non-kwonly init fields following kwonly fields')
required_kwonly = [field.name for field in init_fields[-num_kwonly:]
if field.default is field.default_factory is dataclasses.MISSING]
original_init = _cls.__init__
# Time to handle InitVars. This is going to get ugly.
# InitVars don't show up in fields(). They show up in __annotations__,
# but the current dataclasses implementation doesn't understand string
# annotations, and we want an implementation that's robust against
# changes in string annotation handling.
# We could inspect __post_init__, except there doesn't have to be a
# __post_init__. (It'd be weird to use InitVars with no __post_init__,
# but it's allowed.)
# As far as I can tell, that leaves inspecting __init__ parameters as
# the only option.
init_params = tuple(inspect.signature(original_init).parameters)
if init_params[-num_kwonly] != first_kwonly:
# InitVars following kwonly fields. We could adopt a convention like
# "InitVars after kwonly are kwonly" - in fact, we could have adopted
# "all fields after kwonly are kwonly" too - but it seems too likely
# to cause confusion with inheritance.
raise TypeError('InitVars after kwonly fields.')
# -1 to exclude self from this count.
max_positional = len(init_params) - num_kwonly - 1
@functools.wraps(original_init)
def __init__(self, *args, **kwargs):
if len(args) > max_positional:
raise TypeError('Too many positional arguments')
check_required_kwargs(kwargs, required_kwonly)
return original_init(self, *args, **kwargs)
_cls.__init__ = __init__
return _cls
def check_required_kwargs(kwargs, required):
# Not strictly necessary, but if we don't do this, error messages for
# required kwonly args will list them as positional instead of
# keyword-only.
missing = [name for name in required if name not in kwargs]
if not missing:
return
# We don't bother to exactly match the built-in logic's exception
raise TypeError(f"__init__ missing required keyword-only argument(s): {missing}")
Пример использования:
@mydataclass
class S3Obj:
bucket: str
key: str
storage_class: str = kwonly('Standard')
Это несколько проверено, но не так тщательно, как хотелось бы.
Вы не можете получить синтаксис, который вы предлагаете с ...
, так как ...
ничего не делает метакласс или декоратор. Вы можете получить что-то довольно близкое с чем-то, что на самом деле запускает поиск имени или присваивание, например kwonly_start = True
Таким образом, метакласс может увидеть, как это происходит. Однако надежная реализация этого сложна для написания, потому что есть много вещей, которые требуют специальной обработки. Наследование, typing.ClassVar
, dataclasses.InitVar
Переадресация ссылок в аннотациях и т. д. может привести к проблемам, если их не обработать осторожно. Наследование, вероятно, вызывает большинство проблем.
Подтверждение концепции, которая не обрабатывает все ненужные биты, может выглядеть так:
# Does not handle inheritance, InitVar, ClassVar, or anything else
# I'm forgetting.
class POCMetaDict(dict):
def __setitem__(self, key, item):
# __setitem__ instead of __getitem__ because __getitem__ is
# easier to trigger by accident.
if key == 'kwonly_start':
self['__non_kwonly'] = len(self['__annotations__'])
super().__setitem__(key, item)
class POCMeta(type):
@classmethod
def __prepare__(cls, name, bases, **kwargs):
return POCMetaDict()
def __new__(cls, name, bases, classdict, **kwargs):
classdict.pop('kwonly_start')
non_kwonly = classdict.pop('__non_kwonly')
newcls = super().__new__(cls, name, bases, classdict, **kwargs)
newcls = dataclass(newcls)
if non_kwonly is None:
return newcls
original_init = newcls.__init__
@functools.wraps(original_init)
def __init__(self, *args, **kwargs):
if len(args) > non_kwonly:
raise TypeError('Too many positional arguments')
return original_init(self, *args, **kwargs)
newcls.__init__ = __init__
return newcls
Вы бы использовали это как
class S3Obj(metaclass=POCMeta):
bucket: str
key: str
kwonly_start = True
storage_class: str = 'Standard'
Это не проверено.
Интересно, почему это не является частью API класса данных, что мне кажется важным.
Если все аргументы являются ключевыми аргументами, может быть, это немного проще, и может быть достаточно следующего?
from dataclasses import dataclass
from functools import wraps
def kwargs_only(cls):
@wraps(cls)
def call(**kwargs):
return cls(**kwargs)
return call
@kwargs_only
@dataclass
class Coordinates:
latitude: float = 0
longitude: float = 0
Это не идеально, потому что ошибка при использовании позиционного аргумента относится к
call
:
--------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-fb588c816ecf> in <module>
----> 1 c = Coordinates(1, longitude=2)
2 help(c)
TypeError: call() takes 0 positional arguments but 1 was given
Точно так же документация конструктора класса данных устарела и не отражает новое ограничение.
Если есть только несколько полей с ключевыми словами, может быть, это?
def kwargs(*keywords):
def decorator(cls):
@wraps(cls)
def call(*args, **kwargs):
if any(kw not in kwargs for kw in keywords):
raise TypeError(f"{cls.__name__}.__init__() requires {keywords} as keyword arguments")
return cls(*args, **kwargs)
return call
return decorator
@kwargs('longitude')
@dataclass(frozen=True)
class Coordinates:
latitude: float
longitude: float = 0