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

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)

下面是一个简短、简单的通用答案,对于带默认参数的命名元组,它有一个很好的语法:

import collections

def dnamedtuple(typename, field_names, **defaults):
    fields = sorted(field_names.split(), key=lambda x: x in defaults)
    T = collections.namedtuple(typename, ' '.join(fields))
    T.__new__.__defaults__ = tuple(defaults[field] for field in fields[-len(defaults):])
    return T

用法:

Test = dnamedtuple('Test', 'one two three', two=2)
Test(1, 3)  # Test(one=1, three=3, two=2)

缩小:

def dnamedtuple(tp, fs, **df):
    fs = sorted(fs.split(), key=df.__contains__)
    T = collections.namedtuple(tp, ' '.join(fs))
    T.__new__.__defaults__ = tuple(df[i] for i in fs[-len(df):])
    return T

另一个解决方案:

import collections


def defaultargs(func, defaults):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        for key, value in (x for x in defaults[len(args):] if len(x) == 2):
            kwargs.setdefault(key, value)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper


def namedtuple(name, fields):
    NamedTuple = collections.namedtuple(name, [x[0] for x in fields])
    NamedTuple.__new__ = defaultargs(NamedTuple.__new__, [(NamedTuple,)] + fields)
    return NamedTuple

用法:

>>> Node = namedtuple('Node', [
...     ('val',),
...     ('left', None),
...     ('right', None),
... ])
__main__.Node

>>> Node(1)
Node(val=1, left=None, right=None)

>>> Node(1, 2, right=3)
Node(val=1, left=2, right=3)

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)

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。