是否可以使用 Abstract Base Class 作为 dict 子类的混合？

Question

TL;DR：有兴趣知道是否可以按照我喜欢的方式使用 Abstract Base 类作为混合，或者我的方法是否从根本上被误导了。

我有一个我一直在做的 Flask 项目。作为我项目的一部分，我实现了 RememberingDict class。它是 dict 的简单子 class，附加了一些额外的功能：它会记住它的创建时间，它知道如何 pickle/save 自己到磁盘，它知道如何open/unpickle 本身来自磁盘：

from __future__ import annotations

import pickle
from datetime import datetime
from typing import Final, Optional, TypeVar, Any, Hashable


FILE_PATH: Final = 'data.pickle'
T = TypeVar('T', bound='RememberingDict')


class RememberingDict(dict):
    def __init__(self, data: Optional[dict[Hashable, Any]] = None) -> None:
        super().__init__(data if data is not None else {})
        self.creation_time: datetime = datetime.now()

    def to_disk(self) -> None:
        """I save a copy of the data to a file"""

        with open(FILE_PATH, 'wb') as f:
            pickle.dump(self, f)

    @classmethod
    def from_disk(cls: type[T]) -> T:
        """I extract a copy of the data from a file"""

        with open(FILE_PATH, 'rb') as f:
            latest_dataset: T = pickle.load(f)

        return latest_dataset

代码在本地开发服务器上对我的目的来说工作得很好，所以一切都很好，但是（由于这里没有必要进入的原因），它在 [=56 上部署时不起作用=] App Engine，因此出于这些目的，我设计了这个替代实现：

from __future__ import annotations

import pickle
from datetime import datetime
from typing import Optional, TypeVar, Hashable, Any
from google.cloud.storage.blob import Blob


def get_google_blob() -> Blob:
"""
Actual implementation unnecessary to go into, 
but rest assured that the real version of this function returns a Blob object,
linked to Google Storage account credentials, 
from which files can be uploaded to, and downloaded from, 
Google's Cloud Storage platform.
"""
    pass


T = TypeVar('T', bound='RememberingDict')


class RememberingDict(dict):
    def __init__(self, data: Optional[dict[Hashable, Any]] = None) -> None:
        super().__init__(data if data is not None else {})
        self.creation_time: datetime = datetime.now()

    def to_disk(self) -> None:
        """I upload a copy of the data to Google's Cloud Storage"""

        get_google_blob().upload_from_string(pickle.dumps(self))

    @classmethod
    def from_disk(cls: type[T]) -> T:
        """I extract a copy of the data from Google's Cloud Storage"""

        latest dataset: T = pickle.loads(get_google_blob().download_as_bytes())
        return latest_dataset

现在，这两种实现都可以正常工作。但是，我想同时保留它们——第一个对开发很有用——但令人讨厌的是，两者之间显然有相当多的重复。它们的 __init__() 功能相同；他们都有一个 to_disk() 将实例保存到文件的方法和 returns None;他们都有一个 from_disk() class 方法，returns 一个 class 的实例被保存到磁盘的某个地方。

理想情况下，我想让它们都继承自一个基础 class，它传递给它们各种类似 dict 的能力，并且还指定 to_disk() 和from_disk() 方法必须被覆盖才能提供完整的实现。

感觉这个问题ABCs应该可以解决。我尝试了以下方法：

from __future__ import annotations

from datetime import datetime
from typing import Final, Optional, TypeVar, Hashable,  Any
from abc import ABC, abstractmethod
from google.cloud.storage.blob import Blob


T = TypeVar('T', bound='AbstractRememberingDict')


class AbstractRememberingDict(ABC, dict):
    def __init__(self, data: Optional[dict[Hashable, Any]] = None) -> None:
        super().__init__(data if data is not None else {})
        self.creation_time: datetime = datetime.now()
    
    @abstractmethod
    def to_disk(self) -> None: ...

    @classmethod
    @abstractmethod
    def from_disk(cls: type[T]) -> T: ...


FILE_PATH: Final = 'data.pickle'


class LocalRememberingDict(AbstractRememberingDict):
    def to_disk(self) -> None:
        """I save a copy of the data to a file"""

        with open(FILE_PATH, 'wb') as f:
            pickle.dump(self, f)

    @classmethod
    def from_disk(cls: type[T]) -> T:
        """I extract a copy of the data from a file"""

        with open(FILE_PATH, 'rb') as f:
            latest_dataset: T = pickle.load(f)

        return latest_dataset


def get_google_blob() -> Blob:
"""
Actual implementation unnecessary to go into, 
but rest assured that the real version of this function returns a Blob object,
linked to Google Storage account credentials, 
from which files can be uploaded to, and downloaded from, 
Google's Cloud Storage platform.
"""
    pass


class RemoteRememberingDict(AbstractRememberingDict):
    def to_disk(self) -> None:
        """I upload a copy of the data to Google's Cloud Storage"""

        get_google_blob().upload_from_string(pickle.dumps(self))

    @classmethod
    def from_disk(cls: type[T]) -> T:
        """I extract a copy of the data from Google's Cloud Storage"""

         latest_dataset: T = pickle.loads(get_google_blob().download_as_bytes())
         return latest_dataset

然而，使用 ABC 作为混合（而不是作为唯一的基础 class）似乎与 @abstractmethod 装饰器混淆，这样继承的 class如果 es 未能实现所需的抽象方法，则不再引发异常。

理想情况下，我希望我的基础 class 继承标准 Python dict 的所有功能，但也指定某些方法必须在继承 classes 表示要实例化的实例。

我正在尝试做的事情是可行的，还是我的方法从根本上被误导了？

（顺便说一句：我更感兴趣的是 ABC 的工作方式，而不是缓存 Web 应用程序数据结构的最佳方式等——我相信可能会有缓存数据的更好方法，但这是我的第一个 Flask 项目，目前我的方法对我来说效果很好。）

Answer 1

您可以通过 subclassing collections.UserDict 来解决 subclassing dict 的问题。正如文档所说：

Class that simulates a dictionary. The instance’s contents are kept in a regular dictionary, which is accessible via the data attribute of UserDict instances. If initialdata is provided, data is initialized with its contents; note that a reference to initialdata will not be kept, allowing it be used for other purposes.

本质上，它是 dict 周围的薄常规 class 包装器。您应该能够像使用 AbstractRememberingDict.

一样将其与多重继承一起用作抽象基础 class

是否可以使用 Abstract Base Class 作为 dict 子类的混合？

Is it possible to use an Abstract Base Class as a mixin with a dict subclass?

python

inheritance

abc

abstract-base-class