虽然我从来都不需要这样做,但我突然意识到用Python创建一个不可变对象可能有点棘手。你不能只是覆盖__setattr__,因为这样你甚至不能在__init__中设置属性。子类化一个元组是一个有效的技巧:

class Immutable(tuple):
    
    def __new__(cls, a, b):
        return tuple.__new__(cls, (a, b))

    @property
    def a(self):
        return self[0]
        
    @property
    def b(self):
        return self[1]

    def __str__(self):
        return "<Immutable {0}, {1}>".format(self.a, self.b)
    
    def __setattr__(self, *ignored):
        raise NotImplementedError

    def __delattr__(self, *ignored):
        raise NotImplementedError

但是你可以通过self[0]和self[1]访问a和b变量,这很烦人。

这在Pure Python中可行吗?如果不是,我该如何用C扩展来做呢?

(只能在python3中工作的答案是可以接受的)。

更新:

从Python 3.7开始,要使用的方法是使用@dataclass装饰器,参见最新接受的答案。


当前回答

你可以创建一个@immutable装饰器,它覆盖__setattr__并将__slots__更改为一个空列表,然后用它装饰__init__方法。

编辑:正如OP所指出的,改变__slots__属性只会阻止新属性的创建,而不会阻止修改。

Edit2:下面是一个实现:

Edit3:使用__slots__会破坏这段代码,因为if会停止对象__dict__的创建。我正在寻找替代方案。

Edit4:嗯,就是这样。这是一个很粗鄙的问题,但可以作为练习:-)

class immutable(object):
    def __init__(self, immutable_params):
        self.immutable_params = immutable_params

    def __call__(self, new):
        params = self.immutable_params

        def __set_if_unset__(self, name, value):
            if name in self.__dict__:
                raise Exception("Attribute %s has already been set" % name)

            if not name in params:
                raise Exception("Cannot create atribute %s" % name)

            self.__dict__[name] = value;

        def __new__(cls, *args, **kws):
            cls.__setattr__ = __set_if_unset__

            return super(cls.__class__, cls).__new__(cls, *args, **kws)

        return __new__

class Point(object):
    @immutable(['x', 'y'])
    def __new__(): pass

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p = Point(1, 2) 
p.x = 3 # Exception: Attribute x has already been set
p.z = 4 # Exception: Cannot create atribute z

其他回答

最简单的方法是使用__slots__:

class A(object):
    __slots__ = []

A的实例现在是不可变的,因为您不能在它们上设置任何属性。

如果你想让类实例包含数据,你可以将this和derived from tuple结合起来:

from operator import itemgetter
class Point(tuple):
    __slots__ = []
    def __new__(cls, x, y):
        return tuple.__new__(cls, (x, y))
    x = property(itemgetter(0))
    y = property(itemgetter(1))

p = Point(2, 3)
p.x
# 2
p.y
# 3

编辑:如果你想摆脱索引,你可以重写__getitem__():

class Point(tuple):
    __slots__ = []
    def __new__(cls, x, y):
        return tuple.__new__(cls, (x, y))
    @property
    def x(self):
        return tuple.__getitem__(self, 0)
    @property
    def y(self):
        return tuple.__getitem__(self, 1)
    def __getitem__(self, item):
        raise TypeError

注意,不能使用operator。在这种情况下,属性的itemgetter,因为这将依赖于Point.__getitem__()而不是tuple.__getitem__()。此外,这不会阻止使用元组。__getitem__(p, 0),但我很难想象这应该如何构成一个问题。

我不认为创建不可变对象的“正确”方法是编写C扩展。Python通常依赖于库实现者和库用户是成年人,而不是真正强制执行接口,接口应该在文档中清楚地说明。这就是为什么我不认为通过调用object.__setattr__()来规避被重写的__setattr__()是一个问题的可能性。如果有人这么做,风险自负。

我刚刚想到的另一个解决方案是:获得与原始代码相同行为的最简单方法是

Immutable = collections.namedtuple("Immutable", ["a", "b"])

它并没有解决属性可以通过[0]等访问的问题,但至少它相当简短,并提供了与pickle和copy兼容的额外优势。

namedtuple创建了一个类似于我在这个答案中描述的类型,即从tuple派生并使用__slots__。它在Python 2.6或更高版本中可用。

我找到了一种方法,不用子类化tuple, namedtuple等。你所需要做的就是在初始化后禁用setattr和delattr(如果你想让一个集合成为不可变的,也要禁用setitem和delitem):

def __init__(self, *args, **kwargs):
    # something here

    self.lock()

其中lock可以是这样的:

@classmethod
def lock(cls):
    def raiser(*a):
        raise TypeError('this instance is immutable')

    cls.__setattr__ = raiser
    cls.__delattr__ = raiser
    if hasattr(cls, '__setitem__'):
        cls.__setitem__ = raiser
        cls.__delitem__ = raiser

你可以用这个方法创建类Immutable,并像我展示的那样使用它。

如果你不想在每个init中都写self.lock(),你可以用元类自动实现:

class ImmutableType(type):
    @classmethod
    def change_init(mcs, original_init_method):
        def __new_init__(self, *args, **kwargs):
            if callable(original_init_method):
                original_init_method(self, *args, **kwargs)

            cls = self.__class__

            def raiser(*a):
                raise TypeError('this instance is immutable')

            cls.__setattr__ = raiser
            cls.__delattr__ = raiser
            if hasattr(cls, '__setitem__'):
                cls.__setitem__ = raiser
                cls.__delitem__ = raiser

        return __new_init__

    def __new__(mcs, name, parents, kwargs):
        kwargs['__init__'] = mcs.change_init(kwargs.get('__init__'))
        return type.__new__(mcs, name, parents, kwargs)


class Immutable(metaclass=ImmutableType):
    pass

Test

class SomeImmutableClass(Immutable):
    def __init__(self, some_value: int):
        self.important_attr = some_value

    def some_method(self):
        return 2 * self.important_attr


ins = SomeImmutableClass(3)
print(ins.some_method())  # 6
ins.important_attr += 1  # TypeError
ins.another_attr = 2  # TypeError

下面的基本解决方案针对以下场景:

__init__()可以像往常一样访问属性。 在此之后,对象仅冻结属性更改:

其思想是覆盖__setattr__方法,并在每次对象冻结状态改变时替换其实现。

因此,我们需要一些方法(_freeze)来存储这两个实现,并在请求时在它们之间切换。

这个机制可以在用户类内部实现,也可以从一个特殊的freeze类继承,如下所示:

class Freezer:
    def _freeze(self, do_freeze=True):
        def raise_sa(*args):            
            raise AttributeError("Attributes are frozen and can not be changed!")
        super().__setattr__('_active_setattr', (super().__setattr__, raise_sa)[do_freeze])

    def __setattr__(self, key, value):        
        return self._active_setattr(key, value)

class A(Freezer):    
    def __init__(self):
        self._freeze(False)
        self.x = 10
        self._freeze()

第三方attr模块提供了此功能。

编辑:python 3.7已经通过@dataclass在stdlib中采用了这个想法。

$ pip install attrs
$ python
>>> @attr.s(frozen=True)
... class C(object):
...     x = attr.ib()
>>> i = C(1)
>>> i.x = 2
Traceback (most recent call last):
   ...
attr.exceptions.FrozenInstanceError: can't set attribute

Attr通过覆盖__setattr__来实现冻结类,根据文档,Attr在每次实例化时都有轻微的性能影响。

如果您习惯使用类作为数据类型,attr可能特别有用,因为它为您处理样板文件(但没有任何魔力)。特别地,它为你编写了9个dunder (__X__)方法(除非你关闭其中任何一个),包括repr, init, hash和所有比较函数。

Attr还为__slots__提供了一个帮助器。