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。
这是一个直接来自文档的例子:
默认值可以通过使用_replace()来实现
原型实例:
>>> Account = namedtuple('Account'， 'owner balance transaction_count')
>>> default_account =帐户('<所有者名称>'，0.0,0)
>>> johns_account = default_account._replace(owner='John')
>>> janes_account = default_account._replace(owner='Jane')
所以，OP的例子是:
from collections import namedtuple
Node = namedtuple('Node', 'val left right')
default_node = Node(None, None, None)
example = default_node._replace(val="whut")
然而，我更喜欢这里给出的其他一些答案。为了完整起见，我想加上这个。
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。
1. 使用NamedTuple >= Python 3.6
从Python 3.7+开始，您可以从支持默认值的typing模块中使用NamedTuple。
https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.NamedTuple
from typing import NamedTuple
class Employee(NamedTuple):
name: str
id: int = 3
employee = Employee('Guido')
assert employee.id == 3
注意:虽然NamedTuple在类语句中作为超类出现，但它实际上不是。打字。NamedTuple使用元类的高级功能来自定义用户类的创建。
issubclass(Employee, typing.NamedTuple)
# return False
issubclass(Employee, tuple)
# return True
2. 使用数据类>= Python 3.7
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class Employee:
name: str
id: int = 3
employee = Employee('Guido')
assert employee.id == 3
frozen=True使数据类不可变。
在打字。在Python 3.6.1+中，您可以为NamedTuple字段提供默认值和类型注释。使用打字。如果你只需要前者:
from typing import Any, NamedTuple
class Node(NamedTuple):
val: Any
left: 'Node' = None
right: 'Node' = None
用法:
>>> Node(1)
Node(val=1, left=None, right=None)
>>> n = Node(1)
>>> Node(2, left=n)
Node(val=2, left=Node(val=1, left=None, right=None), right=None)
Also, in case you need both default values and optional mutability, Python 3.7 is going to have data classes (PEP 557) that can in some (many?) cases replace namedtuples.
Sidenote: one quirk of the current specification of annotations (expressions after : for parameters and variables and after -> for functions) in Python is that they are evaluated at definition time*. So, since "class names become defined once the entire body of the class has been executed", the annotations for 'Node' in the class fields above must be strings to avoid NameError.
这种类型提示被称为“前向引用”([1]，[2])，在PEP 563中，Python 3.7+将有__future__导入(在4.0中默认启用)，允许使用不带引号的前向引用，推迟它们的计算。
* AFAICT只有局部变量注释不计算在运行时。(来源:PEP 526)
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)
