用数据类子类覆盖非数据类属性会导致属性错误

Question

给定以下数据模型

from typing import List    

class A:
    a: List[int] = []

class B(A):
    def __init__(self, b: str, a: List[int] = []):
        self.b = b
        self.a = a

事实

福音 A 不能是 dataclass（这会使问题变得微不足道）
我们想通过B

A

我们不希望在 A

a

我们希望能够在 B

a

以下我假设的工作是

from typing import List
from dataclasses import dataclass, field


class A:
    a: List[int] = []

@dataclass
class B(A):
    b: str
    a: List[int]

正在更正错误 ValueError: mutable default <class 'list'> for field babies is not allowed: use default_factory 我得到

from typing import List
from dataclasses import dataclass, field


class A:
    a: List[int] = field(default_factory=list)

@dataclass
class B(A):
    b: str
    a: List[int]

但这会产生以下错误AttributeError: a

如果我对 a 使用整数类型，则以下工作正常，表明理论上我所做的是好的，但我表达不正确：

from typing import List
from dataclasses import dataclass, field

class A:
    a: int = 1

@dataclass
class B(A):
    b: str
    a: int

我在这里做错了什么？我如何让它与 a 一起工作作为 B

中的空列表

Answer 1

我引用了引发错误的 dataclasses 模块中的片段（函数 _process_class）：

    # If the class attribute (which is the default value for this
    # field) exists and is of type 'Field', replace it with the
    # real default.  This is so that normal class introspection
    # sees a real default value, not a Field.
    if isinstance(getattr(cls, f.name, None), Field): 
        if f.default is MISSING:
            # If there's no default, delete the class attribute.
            # This happens if we specify field(repr=False), for
            # example (that is, we specified a field object, but
            # no default value).  Also if we're using a default 
            # factory.  The class attribute should not be set at
            # all in the post-processed class.
            delattr(cls, f.name) 
        else:   
            setattr(cls, f.name, f.default)

我认为评论表明实现并不期望它必须处理继承的属性。我认为这意味着只能继承处理过的属性，即它们必须来自基础数据类。

用数据类子类覆盖非数据类属性会导致属性错误

Overriding non dataclass attribute with dataclass subclass causes attribute error

python

python-dataclasses