我试图将一个较长的中空“数据”类转换为命名元组。我的类目前看起来是这样的:
class Node(object):
def __init__(self, val, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
转换为namedtuple后，它看起来像:
from collections import namedtuple
Node = namedtuple('Node', 'val left right')
但这里有一个问题。我最初的类允许我只传入一个值，并通过为named/keyword参数使用默认值来处理默认值。喜欢的东西:
class BinaryTree(object):
def __init__(self, val):
self.root = Node(val)
但这在重构的命名tuple中不起作用，因为它期望我传递所有字段。我当然可以替换Node(val)到Node(val, None, None)的出现，但这不是我喜欢的。
那么，是否存在一个好技巧，可以让我的重写成功，而不增加大量的代码复杂性(元编程)，或者我应该吞下药丸，继续“搜索和替换”?：）
我子类化了namedtuple并重写了__new__方法:
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple('Node', ['value', 'left', 'right'])):
__slots__ = ()
def __new__(cls, value, left=None, right=None):
return super(Node, cls).__new__(cls, value, left, right)
这保留了直观的类型层次结构，而创建伪装成类的工厂函数则无法做到这一点。
我子类化了namedtuple并重写了__new__方法:
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple('Node', ['value', 'left', 'right'])):
__slots__ = ()
def __new__(cls, value, left=None, right=None):
return super(Node, cls).__new__(cls, value, left, right)
这保留了直观的类型层次结构，而创建伪装成类的工厂函数则无法做到这一点。
你也可以用这个:
import inspect
def namedtuple_with_defaults(type, default_value=None, **kwargs):
args_list = inspect.getargspec(type.__new__).args[1:]
params = dict([(x, default_value) for x in args_list])
params.update(kwargs)
return type(**params)
这基本上让你有可能构造任何带有默认值的命名元组，并只覆盖你需要的参数，例如:
import collections
Point = collections.namedtuple("Point", ["x", "y"])
namedtuple_with_defaults(Point)
>>> Point(x=None, y=None)
namedtuple_with_defaults(Point, x=1)
>>> Point(x=1, y=None)
下面是Mark Lodato的包装器的一个不太灵活但更简洁的版本:它将字段和默认值作为字典。
import collections
def namedtuple_with_defaults(typename, fields_dict):
T = collections.namedtuple(typename, ' '.join(fields_dict.keys()))
T.__new__.__defaults__ = tuple(fields_dict.values())
return T
例子:
In[1]: fields = {'val': 1, 'left': 2, 'right':3}
In[2]: Node = namedtuple_with_defaults('Node', fields)
In[3]: Node()
Out[3]: Node(val=1, left=2, right=3)
In[4]: Node(4,5,6)
Out[4]: Node(val=4, left=5, right=6)
In[5]: Node(val=10)
Out[5]: Node(val=10, left=2, right=3)
结合@Denis和@Mark的方法:
from collections import namedtuple
import inspect
class Node(namedtuple('Node', 'left right val')):
__slots__ = ()
def __new__(cls, *args, **kwargs):
args_list = inspect.getargspec(super(Node, cls).__new__).args[len(args)+1:]
params = {key: kwargs.get(key) for key in args_list + kwargs.keys()}
return super(Node, cls).__new__(cls, *args, **params)
这应该支持使用位置参数和混合情况创建元组。
测试用例:
>>> print Node()
Node(left=None, right=None, val=None)
>>> print Node(1,2,3)
Node(left=1, right=2, val=3)
>>> print Node(1, right=2)
Node(left=1, right=2, val=None)
>>> print Node(1, right=2, val=100)
Node(left=1, right=2, val=100)
>>> print Node(left=1, right=2, val=100)
Node(left=1, right=2, val=100)
>>> print Node(left=1, right=2)
Node(left=1, right=2, val=None)
但也支持TypeError:
>>> Node(1, left=2)
TypeError: __new__() got multiple values for keyword argument 'left'
一个稍微扩展的例子，用None初始化所有缺失的参数:
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple('Node', ['value', 'left', 'right'])):
__slots__ = ()
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# initialize missing kwargs with None
all_kwargs = {key: kwargs.get(key) for key in cls._fields}
return super(Node, cls).__new__(cls, *args, **all_kwargs)
