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”?：）
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)
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。
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)
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。
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
