Question

假设class A的成员类型为class B，而class B的成员类型为class A。

在Scala或Kotlin中，在这种情况下，您可以以任何顺序定义类而不必担心，因为即使在case / data类中，第一个定义的类也可以照常使用第二个定义的类。

但是在Python中，以下代码

class A:
    b = B()

class B:
    a = A()

因为定义class B时未定义class A，所以引发了编译错误。

您可以解决这种简单的情况，例如this answer

class A:
    pass

class B:
    a = A()

A.b = B()

但是，这种方法不适用于Python中的数据类，因为在定义数据类后分配成员将不会更新数据类的自动生成的方法，这使“数据类”的使用变得无用。

@dataclass
class A:
    b: B  # or `b: Optional[B]`

@dataclass
class B:
    a: A  # or `a: Optional[A]`

如何避免这个问题？

Answer 1

有几种解决循环依赖项的方法，请参见Type hints: solve circular dependency

您始终可以手动应用装饰器（并更新注释），例如@Nearoo的答案显示。

但是，“转发声明”该类可能会更容易：

class A:
    pass

@dataclass
class B:
    a: A

@dataclass
class A:
    b: B

或仅使用前向引用：

@dataclass
class B:
    a: 'A'

@dataclass
class A:
    b: B

最干净的方法是导入Python 4.0's behavior（如果可以的话）：

from __future__ import annotations

@dataclass
class B:
    a: A

@dataclass
class A:
    b: B

Answer 2

只有在我们将字段dataclass注入到b中之后，才可以应用A装饰器来实现您的目标。为此，我们只需要在A的{{1}}字段中添加类型注释

以下代码解决了您的问题：

__annotations__

关于此方法的安全性和有效性，PEP 524指出

  在模块或类级别的
..，如果要注释的项目是简单名称，则它和注释将存储在该模块或类的__annotations__属性中。   [此属性]是可写的，因此允许：

class A: b: None # Note: __annotations__ only exists if >=1 annotation exists @dataclass class B: a: A A.__annotations__.update(b=B) # Note: not the same as A.b: B A = dataclass(A) # apply decorator

因此以后通过编辑__annotations__['s'] = str添加类型注释与在类定义中定义它相同。

Answer 3

由于python是脚本语言-无法用@dataclass来实现。因为python中没有“自动装配”（依赖注入）机制。此时，如果您需要循环依赖-您应该正常使用类之一。

class A:
    b = None

@dataclass
class B:
    a: A

a = A()
a.b = B(a)

Python编译器遍历每一行，而无需从类/函数定义中跳转。并且当编译器/解释器看到下面的行b: B并且之前没有看到B类时-它将抛出异常NameError: name 'B' is not defined

我想相信有办法做到这一点（@dataclass的循环依赖），但事实是残酷的。（您可以用Java /其他语言做很多事情，而不能用python做很多事情。这句话的另一个方向也很真实。）

如何在Python 3.7+中定义循环依赖的数据类？

3 个答案: