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python - 使用生成的字段值反序列化类

问题描述

我有一个像这样的课程：

class Pathology:
    """
    Represents a pathology, which is initialized with a name and description.
    """

    def __init__(self: str, name: str, description: str):
        self.id = str(uuid.uuid4())
        self.name = name
        self.description = description
        self.phases = []

    def to_json(self):
        return jsonpickle.encode(self, make_refs=False, unpicklable=False)

在这个类中，我不希望用户为 传递一个值id，我总是希望在构造时生成它。

从 JSON 反序列化时，我希望执行以下操作：

    with open('data/test_case_1.json', 'r') as test_case_1_file:
        test_case_1 = test_case_1_file.read()

    # parse file
    obj = jsonpickle.decode(test_case_1)
    assert pathology == Pathology(**obj)

但是，我遇到了一个错误TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'id'

我怀疑这是因为 init 构造函数没有id可用的字段。

支持这种行为的pythonic方法是什么？

标签： pythonjsonserialization

解决方案

在这个类中，我不希望用户为 id 传递一个值，我总是希望在构造时生成它。

基于上述预期结果，我的建议是将 id 定义为 (read-only) property。将它定义为属性的好处是它不会被视为实例属性，巧合的是它不会通过构造函数接受值；主要缺点是它不会显示在类的__repr__值（假设我们使用从数据类中生成的值）或dataclasses.asdict辅助函数中。

我还在实现中添加了一些额外的更改（希望变得更好）：

  • 将类重新声明为dataclass，我个人更喜欢这样，因为它减少了一些样板代码，例如__init__构造函数，或者例如需要定义一个__eq__方法（后者通过 来检查两个类对象是否相等==）。dataclasses 模块还提供了一个有用的asdict功能，我们可以在序列化过程中使用它。

  • 通过json模块使用内置的 JSON（反）序列化。做出这个决定的部分原因是我个人从未使用过该jsonpickle模块，而且我对酸洗的一般工作原理只有初步的了解。我觉得将类对象转换为 JSON 更自然，并且在任何情况下都可能表现得更好。

  • 添加一个from_json_file辅助方法，我们可以使用它从本地文件路径加载新的类对象。

import json
import uuid
from dataclasses import dataclass, asdict, field, fields
from functools import cached_property
from typing import List


@dataclass
class Pathology:
    """
    Represents a pathology, which is initialized with a name and description.
    """
    name: str
    description: str
    phases: List[str] = field(init=False, default_factory=list)

    @cached_property
    def id(self) -> str:
        return str(uuid.uuid4())

    def to_json(self):
        return json.dumps(asdict(self))

    @classmethod
    def from_json_file(cls, file_name: str):

        # A list of only the fields that can be passed in to the constructor.
        # Note: maybe it's worth caching this for repeated runs.
        init_fields = tuple(f.name for f in fields(cls) if f.init)

        if not file_name.endswith('.json'):
            file_name += '.json'

        with open(file_name, 'r') as in_file:
            test_case_1 = json.load(in_file)

        # parse file
        return cls(**{k: v for k, v in test_case_1.items() if k in init_fields})

这是我整理的一些快速代码，以确认一切都按预期进行：

def main():
    p1 = Pathology('my-name', 'my test description.')
    print('P1:', p1)
    p_id = p1.id
    print('P1 -> id:', p_id)
    assert p1.id == p_id, 'expected id value to be cached'

    print('Serialized JSON:', p1.to_json())

    # Save JSON to file
    with open('my_file.json', 'w') as out_file:
        out_file.write(p1.to_json())

    # De-serialize object from file
    p2 = Pathology.from_json_file('my_file')

    print('P2:', p2)

    # assert both objects are same
    assert p2 == p1

    # IDs should be unique, since it's automatically generated each time (we
    # don't pass in an ID to the constructor or store it in JSON file)
    assert p1.id != p2.id, 'expected IDs to be unique'


if __name__ == '__main__':
    main()

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