具有可变和不可变属性的数据类样式对象？

Question

我一直在玩弄数据classes 动态加载文件中的属性名称，但我无法找到同时创建 'frozen' 和 [=24] 的方法=] 属性。我相信 dataclasses 只允许您将所有属性设置为冻结或非冻结。

截至目前，我创建了一个冻结数据class 并添加了一个可变 class 作为我可以随时更改的属性之一，但我对它的可读性不是很满意这种方法。

是否有其他 pythonic 数据class 人们会推荐，而无需实现具有设置 mutable/immutable 属性的 class 的能力？

import dataclasses

class ModifiableConfig:
    """There is stuff in here but you get the picture."""
    ...

config_dataclass = dataclasses.make_dataclass(
    'c',
    [(x, type(x), v) for x, v in config.items()] + [('var', object, ModifiableConfig())],
    frozen=True
)

不过，我更希望能够选择冻结哪些属性，哪些不冻结。不再需要向数据 class 添加额外的 class。它可能看起来像这样：

config_dataclass_modifiable = dataclasses.make_dataclass(
            'c', [(x, type(x), v, True if 'modifiable' in x else False) for x, v in config.items()])

请注意 "True if 'modifiable' in x else False"，我并不是说我最终会这样做，但希望这有助于更好地理解我的问题。

Answer 1

调整属性处理的常规方法是编写一个自定义 __setattr__ 方法，它允许您覆盖属性分配的默认行为。不幸的是，该方法也是 dataclasses 挂钩以强制执行 frozen 逻辑的方法，它通过在您尝试触摸时立即抛出 TypeError: Cannot overwrite attribute __setattr__ in class ModifiableConfig 来有效地锁定函数以防止进一步更改它。

因此，我看不到针对您的问题的直接简单的解决方案。在我看来，您将 class 的可变部分委托给内部对象或字典的方法一点也不糟糕或非 Pythonic，但是如果您可以从您的 frozen 中删除需求列表并且只想要一个部分可变的数据class，你可以尝试使用这个 bootleg-semi-frozen 配方在这里更新 dataclass 装饰器带有你可以打开的标志 semi获得您描述的行为：

from dataclasses import dataclass as dc
from traceback import format_stack

def dataclass(_cls=None, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False,
              unsafe_hash=False, frozen=False, semi=False):

    def wrap(cls):
        # sanity checks for new kw
        if semi:
            if frozen:
                raise AttributeError("Either semi or frozen, not both.")
            if cls.__setattr__ != cls.mro()[1].__setattr__:
                raise AttributeError("No touching setattr when using semi!")

        # run original dataclass decorator
        dc(cls, init=init, repr=repr, eq=eq, order=order,
           unsafe_hash=unsafe_hash, frozen=frozen)

        # add semi-frozen logic
        if semi:
            def __setattr__(self, key, value):
                if key in self.__slots__:
                    caller = format_stack()[-2].rsplit('in ', 1)[1].strip()
                    if caller != '__init__':
                        raise TypeError(f"Attribute '{key}' is immutable!")
                object.__setattr__(self, key, value)
            cls.__setattr__ = __setattr__

        return cls

    # Handle being called with or without parens
    if _cls is None:
        return wrap
    return wrap(_cls)

我在这里很简短，不会在这里解决一些潜在的边缘情况。有更好的方法来处理包装，使内部结构更加一致，但它会使这个已经很复杂的代码段变得更加复杂。

给定这个新的 dataclass 装饰器，您可以像这样使用它来定义一个数据class，其中包含一些不可变属性和一些可变属性：

>>> @dataclass(semi=True)
... class Foo:
...     # put immutable attributes and __dict__ into slots 
...     __slots__ = ('__dict__', 'x', 'y')
...     x: int
...     y: int
...     z: int
...
>>> f = Foo(1, 2, 3)
>>> f        # prints Foo(x=1, y=2, z=3)
>>> f.z = 4  # will work
>>> f.x = 4  # raises TypeError: attribute 'x' is immutable!

您不必使用 __slots__ 将可变部分与不可变部分分开，但出于某些原因（例如作为不属于默认部分的元属性）很方便dataclass repr) 并且对我来说很直观。

Answer 2

在上面的最佳答案中，如果 Foo 是另一个 class 的子class，代码就会中断。要解决此问题，行：

super(type(self), self).__setattr__(key, value)

应改为：

super(type(cls), cls).__setattr__(key, value)

那样的话，super实际上是向上遍历，而不是进入无限自引用。

具有可变和不可变属性的数据类样式对象？

Dataclass-style object with mutable and immutable properties?

python

immutability

python-3.7

mutable

python-dataclasses