如何使用 Python 中元类插入的方法对类进行类型检查?
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【中文标题】如何使用 Python 中元类插入的方法对类进行类型检查?【英文标题】:How to typecheck class with method inserted by metaclass in Python? 【发布时间】:2021-11-23 18:14:06 【问题描述】:在下面的代码中some_method
已经被元类添加了:
from abc import ABC
from abc import ABCMeta
from typing import Type
def some_method(cls, x: str) -> str:
return f"result x"
class MyMeta(ABCMeta):
def __new__(mcs, *args, **kwargs):
cls = super().__new__(mcs, *args, **kwargs)
cls.some_method = classmethod(some_method)
return cls
class MyABC(ABC):
@classmethod
def some_method(cls, x: str) -> str:
return x
class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta):
pass
def call_some_method(cls: Type[MyClassWithSomeMethod]) -> str:
return cls.some_method("A")
if __name__ == "__main__":
mc = MyClassWithSomeMethod()
assert isinstance(mc, MyClassWithSomeMethod)
assert call_some_method(MyClassWithSomeMethod) == "result A"
不过,MyPy 还是很出乎意料的unhappy about it:
minimal_example.py:27: error: "Type[MyClassWithSomeMethod]" has no attribute "some_method"
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)
有什么优雅的方式告诉类型检查器,类型真的没问题吗?优雅,我的意思是我不需要到处更改这些类型的定义:
class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta): ...
请注意,我不想使用子类化(例如上面代码中的MyABC
)。也就是说,我的类将使用metaclass=
定义。
有哪些选择?
我也试过Protocol
:
from typing import Protocol
class SupportsSomeMethod(Protocol):
@classmethod
def some_method(cls, x: str) -> str:
...
class MyClassWithSomeMethod(SupportsSomeMethod, metaclass=MyMeta):
pass
def call_some_method(cls: SupportsSomeMethod) -> str:
return cls.some_method("A")
但这会导致:
TypeError:元类冲突:派生类的元类必须是其所有基类的元类的(非严格)子类
【问题讨论】:
您在元类的__new__
方法中将类方法猴子修补到类上,而不是仅仅将方法作为元类中的实例方法,是否有特殊原因? (由于类是其元类的实例,因此元类上的实例方法与类上的类方法非常相似:***.com/questions/59341761/…)
好收获!至少对于我的想法(codereview.stackexchange.com/questions/268544/…),我找不到充分的理由......确实,这些方法可以在元类中,它解决了问题!这可能是答案
它会为我解决它,但寻找相同问题的其他人可能会有不同的情况。
【参考方案1】:
正如the MyPy documentation 中所解释的,MyPy 对元类的支持仅限于此:
Mypy 不会也无法理解任意元类代码。
问题在于,如果您在元类的 __new__
方法中将方法修补到类上,您可能会将 anything 添加到类的定义中。这对于 Mypy 来说太动态了。
但是,一切都没有丢失!这里有几个选项。
选项 1:将方法静态定义为元类上的实例方法
类是其元类的实例,因此元类上的实例方法 work very similarly 到 classmethod
s 在类中定义。因此,您可以将minimal_example.py
改写如下,MyPy will be happy:
from abc import ABCMeta
from typing import Type
class MyMeta(ABCMeta):
def some_method(cls, x: str) -> str:
return f"result x"
class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta):
pass
def call_some_method(cls: Type[MyClassWithSomeMethod]) -> str:
return cls.some_method("A")
if __name__ == "__main__":
mc = MyClassWithSomeMethod()
assert isinstance(mc, MyClassWithSomeMethod)
assert call_some_method(MyClassWithSomeMethod) == "result A"
元类实例方法与您的平均 classmethod
之间的唯一大区别是元类实例方法不适用于使用元类的类实例:
>>> from abc import ABCMeta
>>> class MyMeta(ABCMeta):
... def some_method(cls, x: str) -> str:
... return f"result x"
...
>>> class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta):
... pass
...
>>> MyClassWithSomeMethod.some_method('foo')
'result foo'
>>> m = MyClassWithSomeMethod()
>>> m.some_method('foo')
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClassWithSomeMethod' object has no attribute 'some_method'
>>> type(m).some_method('foo')
'result foo'
选项 2:向 MyPy 承诺一个方法存在,但没有实际定义它
在很多情况下,您将使用元类,因为您希望比静态定义方法更动态。例如,您可能希望动态生成方法定义并将它们添加到使用您的元类的类中。在这些情况下,选项 1 根本行不通。
在这些情况下,另一种选择是“承诺”MyPy 一个方法存在,而不实际定义它。您可以使用标准注释语法来做到这一点:
from abc import ABCMeta
from typing import Type, Callable
def some_method(cls, x: str) -> str:
return f"result x"
class MyMeta(ABCMeta):
some_method: Callable[['MyMeta', str], str]
def __new__(mcs, *args, **kwargs):
cls = super().__new__(mcs, *args, **kwargs)
cls.some_method = classmethod(some_method)
return cls
class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta):
pass
def call_some_method(cls: Type[MyClassWithSomeMethod]) -> str:
return cls.some_method("A")
if __name__ == "__main__":
mc = MyClassWithSomeMethod()
assert isinstance(mc, MyClassWithSomeMethod)
assert call_some_method(MyClassWithSomeMethod) == "result A"
这个passes MyPy 很好,实际上相当干净。但是,这种方法存在局限性,因为可调用的全部复杂性无法使用简写 typing.Callable
语法来表达。
选项 3:对 MyPy 撒谎
第三种选择是对 MyPy 撒谎。有两种明显的方法可以做到这一点。
选项 3(a)。使用 typing.TYPE_CHECKING
常量对 MyPy 撒谎
对于静态类型检查器,typing.TYPE_CHECKING
常量始终为 True
,在运行时始终为 False
。因此,您可以使用此常量将与您在运行时使用的定义不同的类定义提供给 MyPy。
from typing import Type, TYPE_CHECKING
from abc import ABCMeta
if not TYPE_CHECKING:
def some_method(cls, x: str) -> str:
return f"result x"
class MyMeta(ABCMeta):
if TYPE_CHECKING:
def some_method(cls, x: str) -> str: ...
else:
def __new__(mcs, *args, **kwargs):
cls = super().__new__(mcs, *args, **kwargs)
cls.some_method = classmethod(some_method)
return cls
class MyClassWithSomeMethod(metaclass=MyMeta):
pass
def call_some_method(cls: Type[MyClassWithSomeMethod]) -> str:
return cls.some_method("A")
if __name__ == "__main__":
mc = MyClassWithSomeMethod()
assert isinstance(mc, MyClassWithSomeMethod)
assert call_some_method(MyClassWithSomeMethod) == "result A"
这个passes MyPy。这种方法的主要缺点是,在您的代码库中检查 if TYPE_CHECKING
实在是太难看了。
选项 3(b):使用 .pyi
存根文件欺骗 MyPy
对 MyPy 撒谎的另一种方法是使用 .pyi
存根文件。你可以有一个像这样的minimal_example.py
文件:
from abc import ABCMeta
def some_method(cls, x: str) -> str:
return f"result x"
class MyMeta(ABCMeta):
def __new__(mcs, *args, **kwargs):
cls = super().__new__(mcs, *args, **kwargs)
cls.some_method = classmethod(some_method)
return cls
你可以在同一目录中有一个minimal_example.pyi
存根文件,如下所示:
from abc import ABCMeta
class MyMeta(ABCMeta):
def some_method(cls, x: str) -> str: ...
如果 MyPy 在同一目录中找到 .py
文件和 .pyi
文件,它将始终忽略 .py
文件中的定义,而使用 .pyi
文件中的存根。同时,在运行时,Python 做相反的事情,完全忽略 .pyi
文件中的存根,而完全支持 .py
文件中的运行时实现。因此,您可以在运行时随心所欲地保持动态,而 MyPy 也不会更聪明。
(如您所见,不需要在.pyi
文件中复制完整的方法定义。MyPy 只需要这些方法的签名,因此约定只是将函数的主体填充到@ 987654353@ 带有文字省略号 ...
的文件。)
这个解决方案比使用TYPE_CHECKING
常量更简洁。但是,我不会对使用.pyi
文件感到厌烦。尽可能少地使用它们。如果您的 .py
文件中有一个类,而您的存根文件中没有副本,MyPy 将完全不知道它的存在并引发各种误报错误。请记住:如果您有一个 .pyi
文件,MyPy 将完全忽略其中包含您的运行时实现的 .py
文件。
在 .pyi
文件中复制类定义会违反 DRY,并且存在您将更新 .py
文件中的运行时定义但忘记更新 .pyi
文件的风险。如果可能,您应该将真正需要一个单独的.pyi
存根的代码隔离到一个单独的短文件中。然后,您应该在项目的其余部分中照常注释类型,并在其余代码中需要它们时照常从 very_dynamic_classes.py
导入必要的类。
【讨论】:
以上是关于如何使用 Python 中元类插入的方法对类进行类型检查?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章