鴨子班，ABC，繼承，__new__

Question

我正在寫一個測試系統，使用，除其他外，數據源。運行時，它會讀取一堆儀器，但爲了測試和開發後端，我希望它讀取文件或返回隨機數。將來，我知道需要創建新的數據源，但其操作仍未知。我試圖設置這個系統，以便我可以進入一個新的部門，而不必回過頭來支持它，所以想成爲Pythonic並儘可能少地做出讓步。主要的要求是爲源代碼提供一致的API，而ABC似乎是這裏的明顯選擇。源之間沒有足夠的共同點來在基類中有任何有價值的塊被繼承。

我不想要一個大型的源代碼模塊來選擇要做什麼，我需要可以從中選擇的小型獨立源代碼，因此可以單獨使用那些可以工作的舊代碼。問題是，我希望能夠選擇使用哪個參數，所以我可以輕鬆運行相同的測試腳本並切換源代碼。我完全忘記了我是如何碰到__new__的，但它並不明顯，其他人也很少聽說過它。有用。但是，顯而易見的或Pythonic的方式來做我想做的事情？有沒有辦法讓我的同事們更熟悉？我應該指出，我現在的工作時間略高於元編程的舒適水平，所以任何更復雜的東西都可能會讓我頭暈目眩。

from abc import ABCMeta, abstractmethod 
import random 

class BaseSource: 
    __metaclass__ = ABCMeta 

    @abstractmethod 
    def get(self): 
     pass  

class ManualSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return float(raw_input('gimme a number - ')) 

class RandomSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return random.random() 

class Source(BaseSource): 
    """generic Source choice""" 
    def __new__(BaseSource, choice): 
     if choice == 0: 
      return ManualSrc() 
     elif choice == 1: 
      return RandomSrc() 
     else: 
      raise ValueError('source choice parameter {} not valid'.format(choice)) 

if __name__ == '__main__': 
    for use_src in range(4): 
     print 'using source choice {}'.format(use_src) 
     src = Source(use_src) 
     print src.get() 

Answer 1

這不是一個很好的答案......更多的是代碼審查，所以我可能會等待不同的意見。

我有（個人而言......不客觀的確認這裏）看到__new__通常使用的，當你用自己的__metaclass__（ES）（檢查SO this answer和this great thread了Python的元類）

創造 class實例

在你的榜樣，因爲如果你添加你要需要編輯Source類的__new__方法反正新源（新WhateverSrc()啄），它看起來就像是一個有點矯枉過正使用一個類從BaseSource繼承創造其他來源。此外，問題是：Source類真的是BaseSource？據我瞭解，不是真的... Source是一個工廠的來源，對不對？如果是這樣的話，你可以試試this implementation，如果你願意的話（鏈接是我在第二段中提到的答案，所以我沒有太多的功勞來「發現」它），儘管工廠對我來說聽起來很Java。再次，這裏只是一個個人的觀點。

取而代之的是Source(BaseSource)類，你有它存在的方式，我會用一個簡單的方法create_source走：

## [ . . . ] 

class RandomSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return random.random() 

def create_source(choice): 
    if choice == 0: 
     return ManualSrc() 
    elif choice == 1: 
     return RandomSrc() 
    else: 
     raise ValueError('source choice parameter {} not valid'.format(choice)) 

if __name__ == '__main__': 
    for use_src in range(4): 
     print 'using source choice {}'.format(use_src) 
     src = create_source(use_src) 
     print src.get() 

如果你需要一個新的來源，你會編輯create_source方法，如：

## [ . . . ] 

class RandomSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return random.random() 

class WhateverSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return "Foo Bar??" 

def create_source(choice): 
    if choice == 0: 
     return ManualSrc() 
    elif choice == 1: 
     return RandomSrc() 
    elif choice == 2: 
     return WhateverSrc() 
    else: 
     raise ValueError('source choice parameter {} not valid'.format(choice)) 

甚至更​​多...忘了關於@abstractmethod完全，只是得到一堆或定期的具體類。如果有人創建了一個新的*Src類，但沒有實現get方法，那麼該人將會看到一個很好的描述性失敗......

import random 

class ManualSrc(object): 
    def get(self): 
     return float(raw_input('gimme a number - ')) 

class RandomSrc(object): 
    def get(self): 
     return random.random() 

class BreakingSrc(object): 
    pass 

def create_source(choice): 
    if choice == 0: 
     return ManualSrc() 
    elif choice == 1: 
     return RandomSrc() 
    elif choice == 2: 
     return BreakingSrc() 
    else: 
     raise ValueError('source choice parameter {} not valid'.format(choice)) 

if __name__ == '__main__': 
    for use_src in range(4): 
     print 'using source choice {}'.format(use_src) 
     src = create_source(use_src) 
     print src.get() 

輸出：

using source choice 0 
gimme a number - 1 
1.0 
using source choice 1 
0.702223268052 
using source choice 2 
Traceback (most recent call last): 
    File "./stack26.py", line 28, in <module> 
    print src.get() 
AttributeError: 'BreakingSrc' object has no attribute 'get' 

所有這一切說......使用元類，當你定義class Whatever可以註冊在某種列表或字典的類（見this answer），這也可能給你一些想法:-)

在你的情況，下面的註冊通過元類一類的想法，下面的代碼片段工作，但你可以看到，代碼變得越來越撲朔迷離：

from abc import ABCMeta, abstractmethod 
import random 
import inspect 

available_srcs = [] 

def register(newclass): 
    if inspect.isabstract(newclass): 
     print ("newclass %s is abstract, and has abstract" 
       " methods: %s. Refusing to register" 
       % (newclass, newclass.__abstractmethods__)) 
     return 
    if newclass not in available_srcs: 
     available_srcs.append(newclass) 
     print "Registered %s as available source" % newclass 

class MyMetaClass(ABCMeta): 
    def __new__(cls, clsname, bases, attrs): 
     newclass = super(MyMetaClass, cls).__new__(cls, clsname, bases, attrs) 
     register(newclass) # here is your register function 
     return newclass 

class BaseSource(object): 
    __metaclass__ = MyMetaClass 

    @abstractmethod 
    def get(self): 
     pass  

class ManualSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return float(raw_input('gimme a number - ')) 

class RandomSrc(BaseSource): 
    def get(self): 
     return random.random() 

if __name__ == '__main__': 
    for use_src in range(4): 
     print 'using source choice {}'.format(use_src) 
     src = available_srcs[use_src]() 
     print src.get() 

編輯1：

（Neil_UK）要求在評論這個答案這將是更加令人困惑的OP ，大寫一些不是類的東西，或者調用一個非大寫的名字來實例化一個特定的對象？

開始之前，以下示例充分利用內置的type和vars函數。在繼續之前，你應該確保你熟悉他們的工作。

對我來說（這只是我的看法，因爲在Python中大寫或非大寫函數名在語法上都是可以的），它會以大寫字母形式顯示函數會更混亂。請記住，你實際上並沒有返回類（儘管你可以，因爲class（es）也是type類型的實例）你要返回的是實例，並且函數沒有錯誤（根據PEP8 naming convention的小寫）返回一個實例。這是記錄模塊做什麼，例如：

>>> import logging 
>>> log = logging.getLogger('hello') 
>>> vars(log) 
{'name': 'hello', 'parent': <logging.RootLogger object at 0x17ce850>, 'handlers': [], 'level': 0, 'disabled': 0, 'manager': <logging.Manager object at 0x17ce910>, 'propagate': 1, 'filters': []} 
>>> type(log) 
<class 'logging.Logger'> 

再回到您的具體情況：如果我不知道你的代碼什麼（如果我只是進口CreateSource的地方），我知道我必須使用CreateSource是這樣的： src = CreateSource(use_src)我會自動想到的是，src是CreateSource類的一個實例，並且我在use_src參數中傳遞的整數將存儲在屬性的某處。用上面複製的logging檢查示例... 'hello'字符串恰好是通過getLogger函數創建的log實例的name屬性。好的... getLogger函數沒有什麼奇怪的。

讓我們來看一個極端的例子。我知道你不是在做我想要做的事情，（我認爲你的確是一個有效的擔憂），但也許它會幫助證明我的意思。

考慮下面的代碼：

a = A() 
a.x = 5 
print "a.x is %s" % a.x 

我你剛纔看到了，你會覺得這是怎麼回事呢？你會認爲你正在創建一個A類的空實例，並將它的x屬性設置爲5，所以你期望print輸出a.x is 5，對吧？

錯誤。這裏是發生了什麼事情（完全正確的Python）：

class B(object): 
    def __init__(self): 
     self.x = 10 
    @property 
    def x(self): 
     return "I ain't returning x but something weird, and x is %s... FYI"\ 
       % self._x 
    @x.setter 
    def x(self, x): 
     self._x = int(self._x if hasattr(self, '_x') else 0 + 2 * x) 

def A(): 
    return B() 

所以a實際上是class B一個實例，並因了Python通過properties提供了「面具」 getter和setter的能力，我創建了一個可怕的混亂，根本不直觀。在處理Python時你會聽到很多次，事實上你可以做些什麼並不意味着你應該這樣做。我個人總是給本叔叔：能力越大責任重大（以及...或Voltaire，但咩，我發現引用本大叔冷卻器，whaddup！:-D？）

這說，你可能想創建一個用戶https://codereview.stackexchange.com/我敢肯定，有很多有知識的人可以比我更好地回答這類問題。

呵呵，之前我提過class也是一個實例。等等，wootoot？是的。功能也是實例!!檢查了這一點：

>>> class C(object): 
...  pass 
... 
>>> vars(C) 
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'C' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'C' objects>, '__doc__': None}) 
>>> type(C) 
<type 'type'> 
>>> def get_me_a_c_class(): 
...  return C 
... 
>>> my_class = get_me_a_c_class() 
>>> my_instance = my_class() 
>>> type(my_instance) 
<class '__main__.C'> 
>>> type(get_me_a_c_class) 
<type 'function'> 
>>> vars(get_me_a_c_class) 
{} 
>>> get_me_a_c_class.random_attribute = 5 
>>> print "Did I just put an attribute to a FUNCTION??: %s" % get_me_a_c_class.random_attribute 
Did I just put an attribute to a FUNCTION??: 5 

在幾年裏，我一直在處理與Python，我發現，它在很大程度上依賴於程序員的常識。雖然我最初猶豫不決，相信這種範例不會導致可怕的混亂，但事實證明它不（在大多數情況下，;-)）。