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”?:)


当前回答

以下是一个更紧凑的版本,灵感来自justinfay的回答:

from collections import namedtuple
from functools import partial

Node = namedtuple('Node', ('val left right'))
Node.__new__ = partial(Node.__new__, left=None, right=None)

其他回答

使用我的高级Enum (aenum)库中的NamedTuple类,并使用类语法,这是相当简单的:

from aenum import NamedTuple

class Node(NamedTuple):
    val = 0
    left = 1, 'previous Node', None
    right = 2, 'next Node', None

一个潜在的缺点是,任何具有默认值的属性都需要__doc__字符串(对于简单属性是可选的)。在实际使用中是这样的:

>>> Node()
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: values not provided for field(s): val

>>> Node(3)
Node(val=3, left=None, right=None)

这比justinfay的答案更有优势:

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)

是简单,以及是基于元类而不是基于exec。

我不确定是否有一个简单的方法,只有内置的namedtuple。有一个很好的模块叫做recordtype,它有这个功能:

>>> from recordtype import recordtype
>>> Node = recordtype('Node', [('val', None), ('left', None), ('right', None)])
>>> Node(3)
Node(val=3, left=None, right=None)
>>> Node(3, 'L')
Node(val=3, left=L, right=None)

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'

由于您正在使用namedtuple作为数据类,您应该注意到python 3.7将为此目的引入@dataclass装饰器——当然它有默认值。

文档中的一个例子:

@dataclass
class C:
    a: int       # 'a' has no default value
    b: int = 0   # assign a default value for 'b'

比破解namedtuple更干净,可读和可用。不难预测,随着3.7的采用,namedtuples的使用将会减少。

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。