Метаклассы и аннотации

Это две совсем разные темы, если что).

Метаклассы

• В справочнике

• Внезапно развёрнутое описание на StackOverflow (перевод на Хабре)

• Статья Sahand Saba (перевод)

• Забойная статья Sebastian Buczyński 2020 года (Перевод)

Хороший пример real-life кода на Python, эксплуатирующий метаклассы и многое другое:

• enum (в частности, How are Enums different?)

• abc

Итак.

• Класс можно создать просто функцией (aka Monkey patch)

• Декоратором
• От класса можно унаследоваться и всё модифицировать в потомке

  • TODO but why then?

• Создание класса с помощью type(name, bases, dict)

     1 class C:
     2     pass
  

  • это вырожденный вызов type("имя", (кортеж родителей), {пространство имён})

     1 C = type("C", (), {})
  

• Например,

     1 C = type('Simple', (), {'val': 42, 'getval': lambda self: self.val})
     2 c = C()
     3 c.val, c.getval()
  

• Но type — это просто класс такой ⇒ от него можно унаследоваться, например, перебить ему __init__():

     1 class overtype(type):
     2     def __init__(self, Name, Parents, Dict):
     3         print(f" Class definition: {Name}{Parents}: {Dict}")
     4         super().__init__(Name, Parents, Dict)
     5 
     6 Boo = overtype("Boo", (), {"A": 100500})
     7 t = Boo()
     8 print(Boo, t, t.A)
  

• а вот это Boo = overtype… можно записать так:

     1 …
     2 class Boo(metaclass=overtype):
     3     A = 100500
  

• (по сути, class C: — это class C(metaclass=type):)

Подробности:

• __call__() → (__prepare__() для автоматического создания пространства имён, если есть), __new__(), __init__()

• __new__()

  • создаёт экземпляр объекта (а __init__() заполняет готовый)

  • это метод класса (такой @classmethod без декоратора)

  • в нём можно поменять всё, что в __init__() приезжает готовое и read-only: __slots__, имя класса (если это метакласс) и т. п.

Два примера:

• Ненаследуемый класс

     1 class final(type):
     2     def __new__(metacls, name, parents, namespace):
     3         for cls in parents:
     4             if isinstance(cls, final):
     5                 raise TypeError(f"{cls.__name__} is final")
     6         return super(final, metacls).__new__(metacls, name, parents, namespace)
     7 class E(metaclass=final): pass
     8 class C: pass
     9 class A(C, E): pass
  

• Синглтон (больше синглтонов тут)

     1 class Singleton(type):
     2     _instance = None
     3     def __call__(cls, *args, **kw):
     4         if cls._instance is None:
     5              cls._instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
     6         return cls._instance
     7 
     8 class S(metaclass=Singleton):
     9     A = 3
    10 s, t = S(), S()
    11 s.newfield = 100500
    12 print(f"{s.newfield=}, {t.newfield=}")
    13 print(f"{s is t=}")
  

• Модуль types

Аннотации

Duck typing:

• Экономия кода на описаниях и объявлениях типа
• Экономия (несравненно бо́льшая) кода на всех этих ваших полиморфизмах
• ⇒ Компактный читаемый код, хорошее отношение семантика/синтаксис
• ⇒ Быстрое решение Д/З ☺

Однако:

• Практически все ошибки — runtime
• Много страданий от невнимательности (передал объект не того типа, и не заметил, пока не свалилось)

  • Вашей невнимательности не поможет даже хитрое IDE: оно тоже не знает о том, какого типа объекты правильные, какого — нет

  • (соответственно, о полях вашего объекта тоже)

• Часть прагматики растворяется в коде (например, вы написали строковую функцию, как об этом узнать?)

• Большие и сильно разрозненные проекты — ?

Поэтому нужны указания о типе полей классов, параметрах и возвращаемых значений функций/методов и т. п. — Аннотации

• Пример аннотаций полей, параметров и возвращаемых значений

     1 class C:
     2     A: int = 2
     3     def __init__(self, param: int = None, signed: bool = True):
     4         if param != None:
     5             self.A = param if signed else abs(param)
     6 
     7     def mult(self, mlt) -> str:
     8         return self.A * mlt
     9 
    10 a, b = C(3), C("QWE")
    11 print(f"{a.mult([2])=}, {b.mult(2)=}")
    12 print(f"{a.__annotations__=}")
    13 print(f"{a.mult.__annotations__=}")
    14 print(f"{C.__init__.__annotations__}")
  

• Аннотации сами по себе не влияют на семантику функции

• Типы в аннотациях — это настоящие типы

• Про аннотацию переменных на DZone (перевод на tproger)

Составные и нечёткие типы

Python 3.9 с нами :)

Просто прочитаем What’s New In Python 3.9

• в частности, дженерики (pep-0585)

  • Для указания, какого типа, например, элементы списка

  • list[int] в 3.9 vs. 3.8

Модуль typing

• Алиасы (практически typedef), Any, NewType (категоризация), Callable

• Дженерики и collections.abc

• Инструменты: NoReturn, Union, Optional, Type (если сама переменная — класс), Literal, Final, …

Отложенная аннотация: pep-0563

• Развесистая статья на Хабре (⩽ Python3.8, однако ☺, см pep-0585)

  • Её продолжение

• dataclass — типизированные структуры

  • тот же автор на Хабре

MyPy

Зачем аннотации?

• Дисциплина программирования
  • большие, сверхбольшие и «долгие» проекты

• Потенциально возможные проверки (как в dataclass)

• Прагматика, включенная в синтаксис языка

http://www.mypy-lang.org: статическая типизация в Python (ну, почти… или совсем!)

• Описание типов переменных, параметров и т. п.-

• Проверка выражений с типизированными данными

  • В т. .ч не-проверка нетипизиварованных

• Компиляция?

  • Bleedng edge: было, стало

Пример для mypyc

   1 import time
   2 from typing import Tuple
   3 
   4 def fb(x:int,y:int)->Tuple[int,int]:
   5     return y,x+y
   6 
   7 def test()->float:
   8     x:int=0
   9     y:int=1
  10     t:float=time.time()
  11     for i in range(1000000):
  12         x = 0
  13         y = 1
  14         for j in range(100):
  15             x,y=fb(x,y)
  16     return time.time()-t

Д/З

TODO