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。
您可以覆盖setattr,仍然使用init来设置变量。你可以使用超类setattr。这是代码。
class Immutable:
__slots__ = ('a','b')
def __init__(self, a , b):
super().__setattr__('a',a)
super().__setattr__('b',b)
def __str__(self):
return "".format(self.a, self.b)
def __setattr__(self, *ignored):
raise NotImplementedError
def __delattr__(self, *ignored):
raise NotImplementedError
这种方式不停止对象。__setattr__从工作,但我仍然发现它有用:
class A(object):
def __new__(cls, children, *args, **kwargs):
self = super(A, cls).__new__(cls)
self._frozen = False # allow mutation from here to end of __init__
# other stuff you need to do in __new__ goes here
return self
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(A, self).__init__()
self._frozen = True # prevent future mutation
def __setattr__(self, name, value):
# need to special case setting _frozen.
if name != '_frozen' and self._frozen:
raise TypeError('Instances are immutable.')
else:
super(A, self).__setattr__(name, value)
def __delattr__(self, name):
if self._frozen:
raise TypeError('Instances are immutable.')
else:
super(A, self).__delattr__(name)
你可能需要根据用例重写更多的东西(比如__setitem__)。
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。
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。
就像字典一样
我有一个开源库,在那里我以函数的方式做事情,所以在不可变对象中移动数据是有帮助的。但是,我不希望必须转换我的数据对象以便客户机与它们交互。所以,我想到了这个-它给你一个字典一样的对象,这是不可变的+一些帮助方法。
这要归功于Sven Marnach对限制属性更新和删除的基本执行的回答。
import json
# ^^ optional - If you don't care if it prints like a dict
# then rip this and __str__ and __repr__ out
class Immutable(object):
def __init__(self, **kwargs):
"""Sets all values once given
whatever is passed in kwargs
"""
for k,v in kwargs.items():
object.__setattr__(self, k, v)
def __setattr__(self, *args):
"""Disables setting attributes via
item.prop = val or item['prop'] = val
"""
raise TypeError('Immutable objects cannot have properties set after init')
def __delattr__(self, *args):
"""Disables deleting properties"""
raise TypeError('Immutable objects cannot have properties deleted')
def __getitem__(self, item):
"""Allows for dict like access of properties
val = item['prop']
"""
return self.__dict__[item]
def __repr__(self):
"""Print to repl in a dict like fashion"""
return self.pprint()
def __str__(self):
"""Convert to a str in a dict like fashion"""
return self.pprint()
def __eq__(self, other):
"""Supports equality operator
immutable({'a': 2}) == immutable({'a': 2})"""
if other is None:
return False
return self.dict() == other.dict()
def keys(self):
"""Paired with __getitem__ supports **unpacking
new = { **item, **other }
"""
return self.__dict__.keys()
def get(self, *args, **kwargs):
"""Allows for dict like property access
item.get('prop')
"""
return self.__dict__.get(*args, **kwargs)
def pprint(self):
"""Helper method used for printing that
formats in a dict like way
"""
return json.dumps(self,
default=lambda o: o.__dict__,
sort_keys=True,
indent=4)
def dict(self):
"""Helper method for getting the raw dict value
of the immutable object"""
return self.__dict__
辅助方法
def update(obj, **kwargs):
"""Returns a new instance of the given object with
all key/val in kwargs set on it
"""
return immutable({
**obj,
**kwargs
})
def immutable(obj):
return Immutable(**obj)
例子
obj = immutable({
'alpha': 1,
'beta': 2,
'dalet': 4
})
obj.alpha # 1
obj['alpha'] # 1
obj.get('beta') # 2
del obj['alpha'] # TypeError
obj.alpha = 2 # TypeError
new_obj = update(obj, alpha=10)
new_obj is not obj # True
new_obj.get('alpha') == 10 # True
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()