作者:moses_945_5e245a | 来源:互联网 | 2023-10-10 09:06
我正在尝试为自定义 deepcopy实现此答案,但带有类型提示,而 mypy 对Any
我从第三方库中使用的类型不满意。这是我可以失败的最小代码
# I'm actually using tensorflow.Module, not Any,
# but afaik that's the same thing. See context below
T = TypeVar("T", bound=Any)
def foo(x: T) -> None:
cls = type(x)
cls.__new__(cls)
我懂了
error: No overload variant of "__new__" of "type" matches argument type "Type[Any]"
note: Possible overload variants:
note: def __new__(cls, cls: Type[type], o: object) -> type
note: def __new__(cls, cls: Type[type], name: str, bases: Tuple[type, ...], namespace: Dict[str, Any]) -> type
如果我绑定T
到输入的东西,比如int
,str
或者自定义类,它就会通过。我对此感到困惑,因为这些重载都与__new__
docs不匹配。我的知识__new__
是相当基础的。
我正在寻求修复,或者如果它是 mypy 中的限制/错误,请解释它是什么。
语境
实际功能是
import tensorflow as tf
T = TypeVar("T", bound=tf.Module) # tf.Module is untyped
def my_copy(x: T, memo: Dict[int, object]) -> T:
do_something_with_a_tf_module(x)
cls = type(x)
new = cls.__new__(cls)
memo[id(self)] = new
for name, value in x.__dict__.items():
setattr(new, name, copy.deepcopy(value, memo))
return new
奇怪的是,如果我改为将其作为一种方法
class Mixin(tf.Module):
def __deepcopy__(self: T, memo: Dict[int, object]) -> T:
... # the same implementation as `my_copy` above
没有错误
回答
您从 mypy 获得的 __ new __ 建议是针对类型类本身的。您可以看到构造函数完美匹配:https :
//docs.python.org/3/library/functions.html#type
class type(object)
class type(name, bases, dict)
mypy 的抱怨在技术上是有道理的,因为您正在从 type() 返回的对象中调用 __ new __。如果我们得到这样一个对象(比如cls)的__ class __,我们就会得到:
>>> x = [1,2,3,4]
>>> type(x)
>>> type(x).__class__
这可能是当 T 无界(即未在编译时指定)时导致 mypy 跳闸的原因。如果您在课堂上,正如您所注意到的,并且如 PEP 484 中所述(https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/#annotating-instance-and-class-methods), mypy 可以将类型识别为 self 类,这是明确的。
对于独立功能,有三种方法。一种是直接使用注释 # type:ignore 使 mypy 静音。第二种是直接从 x 获取 __ class __ 而不是使用 type(x),它通常无论如何都会返回 __ class __(参见上面的链接)。三是利用__new__是类方法的事实,用x本身调用。
只要你想使用 Any,就没有办法向 mypy 澄清 type(x) 是 Type[T`-1] 以外的任何东西,同时保持通用性质(例如,你可以cls = type(x)
用类似的东西来标记该行# type: List[int]
,但是这将破坏目的),并且似乎正在解决 type() 命令的返回类型的歧义。
此编码适用于列表(带有愚蠢的元素列表副本)并防止我收到任何 mypy 错误:
from typing import TypeVar, Any, cast
T = TypeVar("T", bound=Any)
def foo(x: T) -> T:
cls = type(x)
res = cls.__new__(cls) # type: ignore
for v in x:
res.append(v)
return res
x = [1,2,3,4]
y = foo(x)
y += [5]
print(x)
print(y)
印刷:
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4, 5]
或者:
def foo(x: T) -> T:
cls = x.__class__
res = cls.__new__(cls)
for v in x:
res.append(v)
return res
第三种方法:
from typing import TypeVar, Any
T = TypeVar("T", bound=Any)
def foo(x: T) -> T:
res = x.__new__(type(x))
for v in x:
res.append(v)
return res
x = [1,2,3,4]
y = foo(x)
y += [5]
print(x)
print(y)