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”?：）
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。
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'
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
在python3.7+中，有一个全新的defaults= keyword参数。
defaults可以是None或包含默认值的可迭代对象。由于具有默认值的字段必须出现在任何没有默认值的字段之后，因此默认值应用于最右边的参数。例如，如果字段名是['x'， 'y'， 'z']，并且默认值是(1,2)，那么x将是必选参数，y将默认值为1,z将默认值为2。
使用示例:
$ ./python
Python 3.7.0b1+ (heads/3.7:4d65430, Feb 1 2018, 09:28:35)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from collections import namedtuple
>>> nt = namedtuple('nt', ('a', 'b', 'c'), defaults=(1, 2))
>>> nt(0)
nt(a=0, b=1, c=2)
>>> nt(0, 3)
nt(a=0, b=3, c=2)
>>> nt(0, c=3)
nt(a=0, b=1, c=3)
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)
