Question

给出Accessing dict keys like an attribute?中第一个答案的示例：

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self

和一个返回以下内容的函数：

def dict_to_attrdict(somedict):
    return AttrDict(**somedict)

分配为：

data = dict_to_attrdict(mydict)

在给定以下约束的情况下，将通过mypy检查的类和函数添加类型提示的正确方法是什么：

字典键将始终为str
dict值将必须是动态的，并由Any表示，因为它们不一样，我不希望分别输入，例如一些str，List[dict[str, List]]，{{1} }，Dict[str, str]

Answer 1

您可以通过以下操作使类和函数定义自己进行类型检查：

from typing import Dict, Any

class AttrDict(Dict[str, Any]):
    def __init__(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None:
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self

def dict_to_attrdict(some: Dict[str, Any]) -> AttrDict:
    return AttrDict(**some)

从Dict[X, Y]继承与在运行时仅从dict继承没什么不同，但是它为mypy提供了所需的额外元数据。

但是，您实际上将无法以类型安全的方式使用AttrDict的实例：mypy始终会将my_attrdict.foo之类的内容标记为错误。

这是因为在所有情况下都无法静态确定AttrDict中将出现什么字段-mypy不知道AttrDict中到底存在什么。而且由于mypy无法判断出my_attrdict.foo之类的事情是否实际上是安全的，因此它倾向于保守主义，只是决定考虑这种不安全行为。

您可以通过两种不同的方法来解决此问题。首先，如果您真正想让AttrDict尽可能保持动态，则可以告诉mypy仅假定该类型是任意动态类型，如下所示：

from typing import Dict, Any, TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    AttrDict = Any
else:
    class AttrDict(dict):
        def __init__(self, *args, **kwargs) -> None:
            super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
            self.__dict__ = self

def dict_to_attrdict(some: Dict[str, Any]) -> AttrDict:
    return AttrDict(**some)

TYPE_CHECKING是一个在运行时始终为False的值，但被mypy视为始终为True的值。最终结果是，mypy只考虑if / else的'if'分支，而忽略了'else'分支中的所有内容：我们现在告诉mypy AttrDict是 type别名Any的em>：完全等同于Any。但是，在运行时，我们总是会陷入“ else”分支并像以前一样定义类。

此方法的主要缺点是，使用静态类型确实没有任何价值。我们现在可以强制要求键必须是字符串，因此我们可以为dict_to_attrdict添加一点安全性。

第二种选择是利用mypy的优势并重写代码以实际使用类。因此，我们将摆脱AttrDict并使用设置其字段的类。

这使mypy可以了解存在的字段，字段的类型等。需要做一些前期工作，但好处是mypy可以为您提供代码正确性的有力保证。
如果您发现实际上定义了一堆带有字段的类很乏味，请尝试使用新的“数据类”模块（如果使用的是Python 3.7）或第三方的“ attrs”模块。我相信mypy最近增加了对两者的支持。

如果您想使用数据类，则可能要等到本周二发布mypy 0.620时-我不记得该功能是否将其添加到mypy 0.600或mypy 0.610中。

在python 3.6中通过属性符号表示字典键时的类型提示

1 个答案: