虽然我从来都不需要这样做，但我突然意识到用Python创建一个不可变对象可能有点棘手。你不能只是覆盖__setattr__，因为这样你甚至不能在__init__中设置属性。子类化一个元组是一个有效的技巧:
class Immutable(tuple):
def __new__(cls, a, b):
return tuple.__new__(cls, (a, b))
@property
def a(self):
return self[0]
@property
def b(self):
return self[1]
def __str__(self):
return "<Immutable {0}, {1}>".format(self.a, self.b)
def __setattr__(self, *ignored):
raise NotImplementedError
def __delattr__(self, *ignored):
raise NotImplementedError
但是你可以通过self[0]和self[1]访问a和b变量，这很烦人。
这在Pure Python中可行吗?如果不是，我该如何用C扩展来做呢?
(只能在python3中工作的答案是可以接受的)。
更新:
从Python 3.7开始，要使用的方法是使用@dataclass装饰器，参见最新接受的答案。
第三方attr模块提供了此功能。
编辑:python 3.7已经通过@dataclass在stdlib中采用了这个想法。
$ pip install attrs
$ python
>>> @attr.s(frozen=True)
... class C(object):
... x = attr.ib()
>>> i = C(1)
>>> i.x = 2
Traceback (most recent call last):
...
attr.exceptions.FrozenInstanceError: can't set attribute
Attr通过覆盖__setattr__来实现冻结类，根据文档，Attr在每次实例化时都有轻微的性能影响。
如果您习惯使用类作为数据类型，attr可能特别有用，因为它为您处理样板文件(但没有任何魔力)。特别地，它为你编写了9个dunder (__X__)方法(除非你关闭其中任何一个)，包括repr, init, hash和所有比较函数。
Attr还为__slots__提供了一个帮助器。
使用冻结的数据类
对于Python 3.7+，你可以使用带frozen=True选项的数据类，这是一种非常Python化和可维护的方式来做你想做的事情。
它看起来是这样的:
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class Immutable:
a: Any
b: Any
由于数据类的字段需要类型提示，所以我使用了typing模块中的Any。
不使用命名元组的原因
在Python 3.7之前，经常可以看到命名元组被用作不可变对象。它在很多方面都很棘手，其中之一是命名元组之间的__eq__方法不考虑对象的类。例如:
from collections import namedtuple
ImmutableTuple = namedtuple("ImmutableTuple", ["a", "b"])
ImmutableTuple2 = namedtuple("ImmutableTuple2", ["a", "c"])
obj1 = ImmutableTuple(a=1, b=2)
obj2 = ImmutableTuple2(a=1, c=2)
obj1 == obj2 # will be True
如你所见，即使obj1和obj2的类型不同，即使它们的字段名称不同，obj1 == obj2仍然给出True。这是因为使用的__eq__方法是元组的方法，它只比较给定位置的字段的值。这可能是一个巨大的错误来源，特别是如果您是子类化这些类。
这种方式不停止对象。__setattr__从工作，但我仍然发现它有用:
class A(object):
def __new__(cls, children, *args, **kwargs):
self = super(A, cls).__new__(cls)
self._frozen = False # allow mutation from here to end of __init__
# other stuff you need to do in __new__ goes here
return self
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(A, self).__init__()
self._frozen = True # prevent future mutation
def __setattr__(self, name, value):
# need to special case setting _frozen.
if name != '_frozen' and self._frozen:
raise TypeError('Instances are immutable.')
else:
super(A, self).__setattr__(name, value)
def __delattr__(self, name):
if self._frozen:
raise TypeError('Instances are immutable.')
else:
super(A, self).__delattr__(name)
你可能需要根据用例重写更多的东西(比如__setitem__)。
第三方attr模块提供了此功能。
编辑:python 3.7已经通过@dataclass在stdlib中采用了这个想法。
$ pip install attrs
$ python
>>> @attr.s(frozen=True)
... class C(object):
... x = attr.ib()
>>> i = C(1)
>>> i.x = 2
Traceback (most recent call last):
...
attr.exceptions.FrozenInstanceError: can't set attribute
Attr通过覆盖__setattr__来实现冻结类，根据文档，Attr在每次实例化时都有轻微的性能影响。
如果您习惯使用类作为数据类型，attr可能特别有用，因为它为您处理样板文件(但没有任何魔力)。特别地，它为你编写了9个dunder (__X__)方法(除非你关闭其中任何一个)，包括repr, init, hash和所有比较函数。
Attr还为__slots__提供了一个帮助器。
如果您对具有行为的对象感兴趣，那么namedtuple几乎是您的解决方案。
正如namedtuple文档底部所描述的，您可以从namedtuple派生自己的类;然后，你可以添加你想要的行为。
例如(代码直接取自文档):
class Point(namedtuple('Point', 'x y')):
__slots__ = ()
@property
def hypot(self):
return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
def __str__(self):
return 'Point: x=%6.3f y=%6.3f hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)
for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):
print(p)
这将导致:
Point: x= 3.000 y= 4.000 hypot= 5.000
Point: x=14.000 y= 0.714 hypot=14.018
这种方法适用于Python 3和Python 2.7(在IronPython上也进行了测试)。
唯一的缺点是继承树有点奇怪;但这不是你经常玩的东西。
我已经创建了一个小型类装饰器decorator，以使类不可变(除了在__init__内部)。作为https://github.com/google/etils的一部分。
from etils import epy
@epy.frozen
class A:
def __init__(self):
self.x = 123 # Inside `__init__`, attribute can be assigned
a = A()
a.x = 456 # AttributeError
这也支持继承。
实现:
_Cls = TypeVar('_Cls')
def frozen(cls: _Cls) -> _Cls:
"""Class decorator which prevent mutating attributes after `__init__`."""
if not isinstance(cls, type):
raise TypeError(f'{cls.__name__} is not a class.')
cls.__init__ = _wrap_init(cls.__init__)
cls.__setattr__ = _wrap_setattr(cls.__setattr__)
return cls
def _wrap_init(init_fn):
"""`__init__` wrapper."""
@functools.wraps(init_fn)
def new_init(self, *args, **kwargs):
if hasattr(self, '_epy_is_init_done'):
# `_epy_is_init_done` already created, so it means we're
# a `super().__init__` call.
return init_fn(self, *args, **kwargs)
object.__setattr__(self, '_epy_is_init_done', False)
init_fn(self, *args, **kwargs)
object.__setattr__(self, '_epy_is_init_done', True)
return new_init
def _wrap_setattr(setattr_fn):
"""`__setattr__` wrapper."""
@functools.wraps(setattr_fn)
def new_setattr(self, name, value):
if not hasattr(self, '_epy_is_init_done'):
raise ValueError(
'Child of `@epy.frozen` class should be `@epy.frozen` too. (Error'
f' raised by {type(self)})'
)
if not self._epy_is_init_done: # pylint: disable=protected-access
return setattr_fn(self, name, value)
else:
raise AttributeError(
f'Cannot assign {name!r} in `@epy.frozen` class {type(self)}'
)
return new_setattr
