python - 为什么我的 Python 数据类没有正确初始化布尔值？

Question

我目前正在为期权定价者编写一些代码，同时我一直在尝试使用 Python 数据类。这里我有两个类，Option()和Option2()，前者是用数据类语法编写的，而后者是用传统的类语法编写的。

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional

@dataclass
class Option:
    is_american: Optional[bool] = field(default=False)
    is_european: Optional[bool] = not is_american

class Option2:
    def __init__(is_american=False):
        self.is_european = not is_american

if __name__ == "__main__":
    eu_option1 = Option()
    print(f"{eu_option1.is_european = }")
    
    eu_option2 = Option2()
    print(f"{eu_option2.is_european = }")

输出给出

eu_option1.is_european = False
eu_option2.is_european = True

然而，非常奇怪的事情发生了。请注意，在这种Option2()情况下，默认情况下如何is_american设置False，因此is_european必须如此True，而且确实如此，所以这是预期的行为。

但在这种dataclass Option()情况下，is_american也False默认设置为。但是，无论出于何种原因，数据类都没有触发is_european: Optional[bool] = not is_american，因此is_european它仍然False应该是True.

这里发生了什么？我是否错误地使用了我的数据类？

标签： pythonpython-3.xbooleanpython-dataclasses

Answer 1

数据类构造函数很可能正在为语句的顺序而苦苦挣扎。例如，通常您在任何可选参数之前都会拥有所有必需参数，并且在构造时可能没有意识到该值是假的。

有一种内置机制可确保以正确的顺序处理依赖于其他字段的字段。您需要做的是将辅助代码标记为init=False并将它们移至__post_init__()方法。

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, List

@dataclass
class Option:
    is_american: Optional[bool] = field(default=False)
    is_european: Optional[bool] = field(init=False)

    def __post_init__():
        self.is_european = not self.is_american

就我个人而言，如果它被调用，我会完全摆脱is_european并使用 aget()来获取值。如果它总是与另一个值直接相关，则没有必要保留额外的值。只需在调用时即时计算它。

对于许多语言，您不会直接访问属性，而是通过控制函数（get、set 等）访问它们，例如 get_is_american() 或 get_country()。Python 有一种通过装饰器处理此问题的出色方法。这允许在第一次设置类时使用直接访问，然后转移到托管访问，而无需使用@property装饰器更改调用属性的代码。例子：

# change the is_american to _is_american to stop direct access

# Get is the default action, therefore does not need to be specified
@property
def is_american(self):
    return self._is_american

@property
def is_european(self):
    return not self._is_american

# Allow value to be set
@property.setter
def is_american(self, america_based: bool):
    self._is_american = america_based

@property.setter
def is_european(self, europe_based: bool):
    self._is_american = not europe_based

然后可以如下调用：

print(my_object.is_american)
my_object.is_american = false
print(my_object.is_european)

你看到这种方法有多灵活了吗？如果您有比美国或欧洲更多的国家/地区，或者您认为该过程可能会扩展，您可以将存储更改为字符串或枚举，并使用访问器定义返回值。例子：

# Imagine country is now a string
@property
def is_american(self):
    if self.country == 'US':
        return true
    else:
        return false

@property
def is_european(self):
    if self.country == 'EU':
        return true
    else:
        return false

@property
def country(self):
    return self._country

@property.setter
def country(self, new_country: str):
    self._country = new_country

@property.setter
def is_american(self, america_check: bool):
    if america_check:
        self._country = "US"
    else:
        self._country = "EU"

@property.setter
def is_european(self, europe_check: bool):
    if europe_check:
        self._country = "EU"
    else:
        self._country = "US"

请注意，如果您已经有调用 的现有代码，is_american则无需更改任何访问代码，即使 country 现在已存储 - 并可作为 - 字符串使用。