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

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。

其他回答

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)

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)

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'

我觉得这个版本更容易读:

from collections import namedtuple

def my_tuple(**kwargs):
    defaults = {
        'a': 2.0,
        'b': True,
        'c': "hello",
    }
    default_tuple = namedtuple('MY_TUPLE', ' '.join(defaults.keys()))(*defaults.values())
    return default_tuple._replace(**kwargs)

这并不高效,因为它需要创建两次对象,但你可以通过在模块内定义默认的duple并让函数执行replace行来改变这一点。

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)