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。
你可以在init的最后一条语句中重写setAttr。那么你可以构建，但不能改变。显然，你仍然可以用usint对象重写。但在实践中，大多数语言都有某种形式的反射，因此不可变始终是一个有漏洞的抽象。不可变性更多的是防止客户端意外地违反对象的契约。我使用:
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
最初提供的解决方案是不正确的，这是基于使用这里的解决方案的评论而更新的
原来的解决方案是错误的，这是一种有趣的方式，所以它被包括在底部。
===============================
class ImmutablePair(object):
__initialised = False # a class level variable that should always stay false.
def __init__(self, a, b):
try :
self.a = a
self.b = b
finally:
self.__initialised = True #an instance level variable
def __setattr__(self, key, value):
if self.__initialised:
self._raise_error()
else :
super(ImmutablePair, self).__setattr__(key, value)
def _raise_error(self, *args, **kw):
raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")
if __name__ == "__main__":
immutable_object = ImmutablePair(1,2)
print immutable_object.a
print immutable_object.b
try :
immutable_object.a = 3
except Exception as e:
print e
print immutable_object.a
print immutable_object.b
输出:
1
2
Attempted To Modify Immutable Object
1
2
======================================
最初的实现:
评论中指出，这实际上是行不通的，因为它阻止了在重写类setattr方法时创建多个对象，这意味着不能作为self创建第二个对象。A =将在第二次初始化时失败。
class ImmutablePair(object):
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
ImmutablePair.__setattr__ = self._raise_error
def _raise_error(self, *args, **kw):
raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")
你可以在init的最后一条语句中重写setAttr。那么你可以构建，但不能改变。显然，你仍然可以用usint对象重写。但在实践中，大多数语言都有某种形式的反射，因此不可变始终是一个有漏洞的抽象。不可变性更多的是防止客户端意外地违反对象的契约。我使用:
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
最初提供的解决方案是不正确的，这是基于使用这里的解决方案的评论而更新的
原来的解决方案是错误的，这是一种有趣的方式，所以它被包括在底部。
===============================
class ImmutablePair(object):
__initialised = False # a class level variable that should always stay false.
def __init__(self, a, b):
try :
self.a = a
self.b = b
finally:
self.__initialised = True #an instance level variable
def __setattr__(self, key, value):
if self.__initialised:
self._raise_error()
else :
super(ImmutablePair, self).__setattr__(key, value)
def _raise_error(self, *args, **kw):
raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")
if __name__ == "__main__":
immutable_object = ImmutablePair(1,2)
print immutable_object.a
print immutable_object.b
try :
immutable_object.a = 3
except Exception as e:
print e
print immutable_object.a
print immutable_object.b
输出:
1
2
Attempted To Modify Immutable Object
1
2
======================================
最初的实现:
评论中指出，这实际上是行不通的，因为它阻止了在重写类setattr方法时创建多个对象，这意味着不能作为self创建第二个对象。A =将在第二次初始化时失败。
class ImmutablePair(object):
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
ImmutablePair.__setattr__ = self._raise_error
def _raise_error(self, *args, **kw):
raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")
如果您对具有行为的对象感兴趣，那么namedtuple几乎是您的解决方案。
正如namedtuple文档底部所描述的，您可以从namedtuple派生自己的类;然后，你可以添加你想要的行为。
例如(代码直接取自文档):
class Point(namedtuple('Point', 'x y')):
__slots__ = ()
@property
def hypot(self):
return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
def __str__(self):
return 'Point: x=%6.3f y=%6.3f hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)
for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):
print(p)
这将导致:
Point: x= 3.000 y= 4.000 hypot= 5.000
Point: x=14.000 y= 0.714 hypot=14.018
这种方法适用于Python 3和Python 2.7(在IronPython上也进行了测试)。
唯一的缺点是继承树有点奇怪;但这不是你经常玩的东西。
另一种方法是创建一个使实例不可变的包装器。
class Immutable(object):
def __init__(self, wrapped):
super(Immutable, self).__init__()
object.__setattr__(self, '_wrapped', wrapped)
def __getattribute__(self, item):
return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__getattribute__(item)
def __setattr__(self, key, value):
raise ImmutableError('Object {0} is immutable.'.format(self._wrapped))
__delattr__ = __setattr__
def __iter__(self):
return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__iter__()
def next(self):
return object.__getattribute__(self, '_wrapped').next()
def __getitem__(self, item):
return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__getitem__(item)
immutable_instance = Immutable(my_instance)
这在只有一些实例必须是不可变的情况下很有用(比如函数调用的默认参数)。
也可以用于不可变工厂，如:
@classmethod
def immutable_factory(cls, *args, **kwargs):
return Immutable(cls.__init__(*args, **kwargs))
也保护对象。__setattr__，但由于Python的动态特性，可能会被其他技巧所绊倒。
我通过重写__setattr__创建了不可变类，并且如果调用者是__init__，则允许该集合:
import inspect
class Immutable(object):
def __setattr__(self, name, value):
if inspect.stack()[2][3] != "__init__":
raise Exception("Can't mutate an Immutable: self.%s = %r" % (name, value))
object.__setattr__(self, name, value)
这还不够，因为它允许任何人的___init__来改变对象，但你懂的。
从Python 3.7开始，你可以在你的类中使用@dataclass装饰器，它将像结构体一样是不可变的!不过，它可能会也可能不会将__hash__()方法添加到类中。引用:
hash() is used by built-in hash(), and when objects are added to hashed collections such as dictionaries and sets. Having a hash() implies that instances of the class are immutable. Mutability is a complicated property that depends on the programmer’s intent, the existence and behavior of eq(), and the values of the eq and frozen flags in the dataclass() decorator.
By default, dataclass() will not implicitly add a hash() method unless it is safe to do so. Neither will it add or change an existing explicitly defined hash() method. Setting the class attribute hash = None has a specific meaning to Python, as described in the hash() documentation.
If hash() is not explicit defined, or if it is set to None, then dataclass() may add an implicit hash() method. Although not recommended, you can force dataclass() to create a hash() method with unsafe_hash=True. This might be the case if your class is logically immutable but can nonetheless be mutated. This is a specialized use case and should be considered carefully.
下面是上面链接的文档中的例子:
@dataclass
class InventoryItem:
'''Class for keeping track of an item in inventory.'''
name: str
unit_price: float
quantity_on_hand: int = 0
def total_cost(self) -> float:
return self.unit_price * self.quantity_on_hand
