पायथन में एक अपरिवर्तनीय वस्तु कैसे बनाएं?


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हालाँकि मुझे इसकी कभी जरूरत नहीं पड़ी, लेकिन इसने मुझ पर प्रहार किया कि पायथन में एक अपरिवर्तनीय वस्तु बनाना थोड़ा मुश्किल हो सकता है। आप बस ओवरराइड नहीं कर सकते __setattr__, क्योंकि तब आप विशेषताओं को सेट नहीं कर सकते हैं __init__। एक टपल को उप-समूह बनाना एक चाल है जो काम करता है:

class Immutable(tuple):

    def __new__(cls, a, b):
        return tuple.__new__(cls, (a, b))

    @property
    def a(self):
        return self[0]

    @property
    def b(self):
        return self[1]

    def __str__(self):
        return "<Immutable {0}, {1}>".format(self.a, self.b)

    def __setattr__(self, *ignored):
        raise NotImplementedError

    def __delattr__(self, *ignored):
        raise NotImplementedError

लेकिन तब आप की पहुंच है aऔर bके माध्यम से चर self[0]और self[1]जो कष्टप्रद है।

क्या प्योर पायथन में यह संभव है? यदि नहीं, तो मैं इसे C एक्सटेंशन के साथ कैसे करूंगा?

(उत्तर जो केवल पायथन 3 में काम करते हैं, स्वीकार्य हैं)।

अपडेट करें:

इसलिए उप-ट्यूलिंग को शुद्ध पाइथन में करने का तरीका है, जो डेटा को एक्सेस करने की अतिरिक्त संभावना को छोड़कर [0], [1]आदि को अच्छी तरह से काम करता है , इसलिए, इस प्रश्न को पूरा करने के लिए जो सब गायब है, वह है C में "ठीक से" करना। मुझे लगता है कि यह काफी सरल होगा, बस किसी भी तरह से लागू नहीं करने geititemसे setattribute, आदि, लेकिन इसे स्वयं करने के बजाय, मैं इसके लिए एक इनाम देता हूं, क्योंकि मैं आलसी हूं। :)


2
क्या आपका कोड विशेषताओं के माध्यम से .aऔर तक पहुँच की सुविधा नहीं देता है .b? यही कारण है कि सभी के लिए गुण मौजूद हैं।
स्वेन मार्नाच

1
@ स्वेन मार्नाच: हाँ, लेकिन [0] और [1] अभी भी काम करते हैं, और वे क्यों करेंगे? मैं उन्हें नहीं चाहता। :) शायद विशेषताओं के साथ एक अपरिवर्तनीय वस्तु का विचार बकवास है? :-)
लेनार्ट रेगेब्रॉन

2
बस एक और नोट: NotImplementedकेवल अमीर तुलना के लिए एक वापसी मूल्य के रूप में है। आप के लिए एक वापसी मूल्य __setatt__()वैसे भी व्यर्थ है, क्योंकि आप आमतौर पर इसे बिल्कुल नहीं देखेंगे। कोड की तरह immutable.x = 42चुपचाप कुछ नहीं करेगा। आपको TypeErrorइसके बजाय उठाना चाहिए ।
स्वेन मार्नाच

1
@ स्वेन मार्नाच: ठीक है, मुझे आश्चर्य हुआ, क्योंकि मुझे लगा कि आप इस स्थिति में NotImplemented को उठा सकते हैं, लेकिन यह एक अजीब त्रुटि है। इसलिए मैंने इसके बजाय इसे वापस कर दिया, और यह काम करने लगा। आपके द्वारा उपयोग किए जाने के बाद एक बार मैंने देखा कि TypeError ने स्पष्ट अर्थ बनाया।
लेनार्ट रेगेब्रॉन

1
@ लेन्‍टार्ट: आप उठा सकते हैं NotImplementedError, लेकिन TypeErrorयदि आप इसे संशोधित करने का प्रयास करते हैं तो एक टपल उठता है।
स्वेन मार्नाच

जवाबों:


115

अभी तक एक और समाधान जो मैंने सोचा था: आपके मूल कोड के समान व्यवहार प्राप्त करने का सबसे सरल तरीका है

Immutable = collections.namedtuple("Immutable", ["a", "b"])

यह समस्या यह है कि विशेषताओं के माध्यम से पहुँचा जा सकता है समाधान नहीं करता है [0]आदि, लेकिन कम से कम यह काफी कम है और साथ संगत होने का अतिरिक्त लाभ प्रदान करता है pickleऔर copy

namedtupleएक प्रकार है कि मैं क्या में वर्णित के समान बनाता है यह उत्तर , से प्राप्त होता अर्थात tupleऔर का उपयोग कर __slots__। यह पाइथन 2.6 या इसके बाद के संस्करण में उपलब्ध है।


7
इस वेरिएंट का लाभ हाथ से लिखे एनालॉग की तुलना में (यहां तक ​​कि पायथन 2.5 पर ( कोड का verboseपैरामीटर namedtupleआसानी से उत्पन्न होता है) पर) एकल इंटरफ़ेस / का कार्यान्वयन है जो namedtupleकि दर्जनों से थोड़ा अलग हाथ से लिखे गए इंटरफेस / कार्यान्वयन के लिए बेहतर है। ऐसा लगभग एक ही बात।
jfs

2
ठीक है, आपको "सबसे अच्छा जवाब" मिलता है, क्योंकि यह करने का सबसे आसान तरीका है। सेबस्टियन को लघु साइथन कार्यान्वयन देने के लिए इनाम मिलता है। चीयर्स!
लेन्नर्ट रेग्रोब

1
अपरिवर्तनीय वस्तुओं की एक और विशेषता यह है कि जब आप उन्हें एक फ़ंक्शन के माध्यम से एक पैरामीटर के रूप में पास करते हैं, तो उन्हें एक और संदर्भ के बजाय मूल्य द्वारा कॉपी किया जाता है। चाहेंगे namedtupleजब कार्यों के माध्यम से पारित मूल्य से कॉपी किया जा रहा है?
hlin117

4
@ hlin117: हर पैरामीटर को पायथन में किसी ऑब्जेक्ट के संदर्भ के रूप में पारित किया जाता है, भले ही यह परस्पर या अपरिवर्तनीय हो। अपरिवर्तनीय वस्तुओं के लिए, यह एक प्रतिलिपि बनाने के लिए विशेष रूप से व्यर्थ होगा - चूंकि आप किसी भी तरह से वस्तु को नहीं बदल सकते हैं, इसलिए आप मूल वस्तु के संदर्भ को भी पास कर सकते हैं।
स्वेन मार्नाच

क्या आप आंतरिक रूप से वर्ग के अंदर नामित वस्तु का उपयोग कर सकते हैं बजाय बाहरी वस्तु को तुरंत मैं अजगर के लिए बहुत नया हूं लेकिन आपके अन्य उत्तर का फायदा यह है कि मेरे पास विवरण छिपाने के लिए एक वर्ग हो सकता है और वैकल्पिक मापदंडों जैसी चीजों की शक्ति भी हो सकती है। यदि मैं केवल इस उत्तर को देखता हूं तो ऐसा लगता है कि मुझे सब कुछ करने की आवश्यकता है जो मेरे वर्ग के तात्कालिक नाम का उपयोग करता है जिसका नाम tuples है। दोनों उत्तर के लिए धन्यवाद।
आसफ

78

इसका उपयोग करने का सबसे आसान तरीका है __slots__:

class A(object):
    __slots__ = []

के उदाहरण हैं A अब अपरिवर्तनीय हैं, क्योंकि आप उन पर कोई विशेषता निर्धारित नहीं कर सकते हैं।

यदि आप चाहते हैं कि कक्षा में डेटा हो, तो आप इसे निम्न से जोड़ सकते हैं tuple:

from operator import itemgetter
class Point(tuple):
    __slots__ = []
    def __new__(cls, x, y):
        return tuple.__new__(cls, (x, y))
    x = property(itemgetter(0))
    y = property(itemgetter(1))

p = Point(2, 3)
p.x
# 2
p.y
# 3

संपादित करें : यदि आप या तो अनुक्रमण से छुटकारा पाना चाहते हैं, तो आप ओवरराइड कर सकते हैं __getitem__():

class Point(tuple):
    __slots__ = []
    def __new__(cls, x, y):
        return tuple.__new__(cls, (x, y))
    @property
    def x(self):
        return tuple.__getitem__(self, 0)
    @property
    def y(self):
        return tuple.__getitem__(self, 1)
    def __getitem__(self, item):
        raise TypeError

ध्यान दें कि आप operator.itemgetterइस मामले में संपत्तियों के लिए उपयोग नहीं कर सकते हैं , क्योंकि यह Point.__getitem__()इसके बजाय पर निर्भर करेगा tuple.__getitem__()। इसके अलावा tuple.__getitem__(p, 0), इसके उपयोग को नहीं रोका जाएगा , लेकिन मैं शायद ही सोच सकता हूं कि यह कैसे एक समस्या का गठन करना चाहिए।

मुझे नहीं लगता कि एक अपरिवर्तनीय वस्तु बनाने का "सही" तरीका सी एक्सटेंशन लिख रहा है। पायथन आमतौर पर पुस्तकालय कार्यान्वयनकर्ताओं और पुस्तकालय उपयोगकर्ताओं पर वयस्कों की सहमति पर निर्भर करता है , और वास्तव में एक इंटरफ़ेस लागू करने के बजाय, इंटरफ़ेस को प्रलेखन में स्पष्ट रूप से कहा जाना चाहिए। यही कारण है कि मैं एक समस्या __setattr__()को बुलाकर ओवरराइड को दरकिनार करने की संभावना पर विचार नहीं करता हूं object.__setattr__()। अगर कोई ऐसा करता है, तो वह अपने जोखिम पर है।


1
क्या tupleयहां के __slots__ = ()बजाय इसका उपयोग करना बेहतर विचार नहीं होगा __slots__ = []? (बस स्पष्ट करते हुए)
user225312

1
@sukhbir: मुझे लगता है कि यह बिल्कुल भी मायने नहीं रखता। तुम क्यों एक टपल पसंद करेंगे?
स्वेन मार्नाच 28'11

1
@Sven: मैं मानता हूं कि इससे कोई फर्क नहीं पड़ेगा (गति भाग को छोड़कर, जिसे हम अनदेखा कर सकते हैं), लेकिन मैंने इसके बारे में इस तरह से सोचा: __slots__यह सही नहीं बदला जा सकता है? इसका उद्देश्य एक बार के लिए पहचान करना है कि कौन से गुण सेट किए जा सकते हैं। तो क्या इस तरह के मामले में tupleज्यादा स्वाभाविक पसंद नहीं है?
user225312

5
लेकिन एक खाली के साथ __slots__मैं कोई विशेषता निर्धारित नहीं कर सकता । और अगर मेरे पास है, __slots__ = ('a', 'b')तो ए और बी विशेषताएँ अभी भी पारस्परिक हैं।
लेनार्ट रेगेब्र

लेकिन आपका समाधान ओवरराइड __setattr__करने से बेहतर है, इसलिए यह मेरा सुधार है। +1 :)
लेनार्ट रेगेब्रॉन

50

।।कैसे करो "ठीक से" C में ।।

आप अजगर के लिए एक एक्सटेंशन प्रकार बनाने के लिए साइथन का उपयोग कर सकते हैं :

cdef class Immutable:
    cdef readonly object a, b
    cdef object __weakref__ # enable weak referencing support

    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

यह पायथन 2.x और 3 दोनों पर काम करता है।

टेस्ट

# compile on-the-fly
import pyximport; pyximport.install() # $ pip install cython
from immutable import Immutable

o = Immutable(1, 2)
assert o.a == 1, str(o.a)
assert o.b == 2

try: o.a = 3
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, 'attribute must be readonly'

try: o[1]
except TypeError:
    pass
else:
    assert 0, 'indexing must not be supported'

try: o.c = 1
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, 'no new attributes are allowed'

o = Immutable('a', [])
assert o.a == 'a'
assert o.b == []

o.b.append(3) # attribute may contain mutable object
assert o.b == [3]

try: o.c
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, 'no c attribute'

o = Immutable(b=3,a=1)
assert o.a == 1 and o.b == 3

try: del o.b
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, "can't delete attribute"

d = dict(b=3, a=1)
o = Immutable(**d)
assert o.a == d['a'] and o.b == d['b']

o = Immutable(1,b=3)
assert o.a == 1 and o.b == 3

try: object.__setattr__(o, 'a', 1)
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, 'attributes are readonly'

try: object.__setattr__(o, 'c', 1)
except AttributeError:
    pass
else:
    assert 0, 'no new attributes'

try: Immutable(1,c=3)
except TypeError:
    pass
else:
    assert 0, 'accept only a,b keywords'

for kwd in [dict(a=1), dict(b=2)]:
    try: Immutable(**kwd)
    except TypeError:
        pass
    else:
        assert 0, 'Immutable requires exactly 2 arguments'

यदि आपको अनुक्रमण समर्थन का बुरा नहीं लगता है तो @Sven Marnachcollections.namedtuple द्वारा सुझाया गया अधिमान्य है:

Immutable = collections.namedtuple("Immutable", "a b")

@ लेन्नर्ट: namedtuple(या फ़ंक्शन द्वारा दिए गए प्रकार के अधिक सटीक) के उदाहरण namedtuple()अपरिवर्तनीय हैं। निश्चित रूप से।
स्वेन मार्नाच

@ लेन्नर्ट रेग्रोब: namedtupleसभी परीक्षणों (अनुक्रमण समर्थन को छोड़कर) को पास करता है। मुझे क्या आवश्यकता याद आई?
JFS

हां, आप सही कह रहे हैं, मैंने एक नामांकित प्रकार बनाया है, इसे त्वरित किया, और फिर उदाहरण के बजाय टाइप पर परीक्षण किया। हे। :-)
लेनार्ट रेगेब्रो

क्या मैं पूछ सकता हूं कि यहां कमजोर संदर्भों की आवश्यकता क्यों होगी?
मैकसिनेक्स

1
@McSinyx: अन्यथा, ऑब्जेक्ट का उपयोग कमजोर के संग्रह में नहीं किया जा सकता है। पाइथन में वास्तव में क्या है __weakref__?
JFS

40

एक और विचार पूरी तरह से अस्वीकार करने के लिए किया जाएगा __setattr__और उपयोग object.__setattr__निर्माता में:

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        object.__setattr__(self, "x", x)
        object.__setattr__(self, "y", y)
    def __setattr__(self, *args):
        raise TypeError
    def __delattr__(self, *args):
        raise TypeError

बेशक आप object.__setattr__(p, "x", 3)एक Pointउदाहरण को संशोधित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं p, लेकिन आपका मूल कार्यान्वयन उसी समस्या से ग्रस्त है (प्रयास करेंtuple.__setattr__(i, "x", 42) एक पर करें)Immutable उदाहरण )।

आप अपने मूल कार्यान्वयन में एक ही तरकीब लगा सकते हैं: छुटकारा पाएं __getitem__()और tuple.__getitem__()अपने संपत्ति कार्यों में उपयोग करें।


11
मैं किसी के बारे में परवाह नहीं करूंगा कि वह जानबूझकर सुपरक्लास का उपयोग करके वस्तु को संशोधित कर रहा है ' __setattr__, क्योंकि बिंदु मूर्खतापूर्ण नहीं है। बिंदु यह स्पष्ट करना है कि इसे संशोधित नहीं किया जाना चाहिए और गलती से संशोधन को रोकना चाहिए।
zvone

18

आप एक @immutableडेकोरेटर बना सकते हैं जो या तो ओवरराइड करता है __setattr__ और__slots__ एक खाली सूची को बदलता है , फिर __init__इसके साथ विधि को सजाने के लिए ।

संपादित करें: जैसा कि ओपी ने उल्लेख किया है, __slots__विशेषता को बदलना केवल नई विशेषताओं के निर्माण को रोकता है , संशोधन को नहीं।

Edit2: यहाँ एक कार्यान्वयन है:

Edit3: __slots__इस कोड का उपयोग करना , क्योंकि यदि ऑब्जेक्ट का निर्माण बंद हो जाता है__dict__ । मैं एक विकल्प की तलाश में हूं।

Edit4: ठीक है, यह बात है। यह एक हैक है, लेकिन एक अभ्यास के रूप में काम करता है :-)

class immutable(object):
    def __init__(self, immutable_params):
        self.immutable_params = immutable_params

    def __call__(self, new):
        params = self.immutable_params

        def __set_if_unset__(self, name, value):
            if name in self.__dict__:
                raise Exception("Attribute %s has already been set" % name)

            if not name in params:
                raise Exception("Cannot create atribute %s" % name)

            self.__dict__[name] = value;

        def __new__(cls, *args, **kws):
            cls.__setattr__ = __set_if_unset__

            return super(cls.__class__, cls).__new__(cls, *args, **kws)

        return __new__

class Point(object):
    @immutable(['x', 'y'])
    def __new__(): pass

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p = Point(1, 2) 
p.x = 3 # Exception: Attribute x has already been set
p.z = 4 # Exception: Cannot create atribute z

1
समाधान से बाहर (वर्ग?) सज्जाकार या मेटाक्लास बनाना वास्तव में एक अच्छा विचार है, लेकिन सवाल यह है कि समाधान क्या है। :)
लेन्नर्ट रेगेब्र

3
object.__setattr__()यह stackoverflow.com/questions/4828080/…
jfs

वास्तव में। मैं सिर्फ सज्जाकारों पर एक अभ्यास के रूप में किया।
पाओलोविक्टर

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एक जमे हुए Dataclass का उपयोग करना

पायथॉन 3.7+ के लिए आप एक विकल्प के साथ एक डेटा क्लास का उपयोग कर सकते हैं , जो कि आप जो चाहते हैं वह करने के लिए एक बहुत ही आकर्षक और रखरखाव योग्य तरीका है।frozen=True

यह कुछ इस तरह दिखेगा:

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Immutable:
    a: Any
    b: Any

जैसे-जैसे डाइनैचेलास के खेतों के लिए टाइपिंग की आवश्यकता होती है , मैंने मॉड्यूल से किसी का भी उपयोग किया हैtyping

नामांकित का उपयोग करने के कारण नहीं

पाइथन 3.7 से पहले यह अक्सर पाया गया था कि नामरूप को अपरिवर्तनीय वस्तुओं के रूप में इस्तेमाल किया जा रहा है। यह कई मायनों में मुश्किल हो सकता है, उनमें से एक यह है कि __eq__नामांकितों के बीच की विधि वस्तुओं की कक्षाओं पर विचार नहीं करती है। उदाहरण के लिए:

from collections import namedtuple

ImmutableTuple = namedtuple("ImmutableTuple", ["a", "b"])
ImmutableTuple2 = namedtuple("ImmutableTuple2", ["a", "c"])

obj1 = ImmutableTuple(a=1, b=2)
obj2 = ImmutableTuple2(a=1, c=2)

obj1 == obj2  # will be True

जैसा कि आप देखते हैं, भले ही के प्रकार obj1और obj2भिन्न हों, भले ही उनके क्षेत्रों के नाम अलग-अलग हों, फिर obj1 == obj2भी देता है True। ऐसा इसलिए है क्योंकि __eq__उपयोग की जाने वाली विधि टपल की एक है, जो केवल उनके पदों को दिए गए क्षेत्रों के मूल्यों की तुलना करती है। यह त्रुटियों का एक बड़ा स्रोत हो सकता है, खासकर यदि आप इन वर्गों को उपवर्गित कर रहे हैं।


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मुझे नहीं लगता कि यह पूरी तरह से संभव है सिवाय एक टुपल या एक नेमटुपल के उपयोग के। कोई फर्क नहीं पड़ता, अगर आप __setattr__()उपयोगकर्ता को ओवरराइड करते हैं , तो object.__setattr__()सीधे कॉल करके इसे हमेशा बायपास कर सकते हैं। किसी भी समाधान पर निर्भर करता __setattr__है काम नहीं करने की गारंटी है।

निम्नलिखित कुछ प्रकार के टपल का उपयोग किए बिना आपके निकटतम के बारे में है:

class Immutable:
    __slots__ = ['a', 'b']
    def __init__(self, a, b):
        object.__setattr__(self, 'a', a)
        object.__setattr__(self, 'b', b)
    def __setattr__(self, *ignored):
        raise NotImplementedError
    __delattr__ = __setattr__

लेकिन अगर आप पर्याप्त प्रयास करें तो यह टूट जाता है:

>>> t = Immutable(1, 2)
>>> t.a
1
>>> object.__setattr__(t, 'a', 2)
>>> t.a
2

लेकिन स्वेन का उपयोग namedtupleवास्तव में अपरिवर्तनीय है।

अपडेट करें

चूँकि प्रश्न को C में ठीक से करने का तरीका अपडेट किया गया है, यहाँ पर मेरा जवाब है कि इसे साइथन में ठीक से कैसे किया जाए:

पहला immutable.pyx:

cdef class Immutable:
    cdef object _a, _b

    def __init__(self, a, b):
        self._a = a
        self._b = b

    property a:
        def __get__(self):
            return self._a

    property b:
        def __get__(self):
            return self._b

    def __repr__(self):
        return "<Immutable {0}, {1}>".format(self.a, self.b)

और setup.pyइसे संकलन करने के लिए (कमांड का उपयोग करके setup.py build_ext --inplace:

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext

ext_modules = [Extension("immutable", ["immutable.pyx"])]

setup(
  name = 'Immutable object',
  cmdclass = {'build_ext': build_ext},
  ext_modules = ext_modules
)

फिर इसे आजमाने के लिए:

>>> from immutable import Immutable
>>> p = Immutable(2, 3)
>>> p
<Immutable 2, 3>
>>> p.a = 1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: attribute 'a' of 'immutable.Immutable' objects is not writable
>>> object.__setattr__(p, 'a', 1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: attribute 'a' of 'immutable.Immutable' objects is not writable
>>> p.a, p.b
(2, 3)
>>>      

साइथन कोड के लिए धन्यवाद, साइथन भयानक है। जेएफ सेबेस्टियन कार्यान्वयन के साथ रीडआउट है और हालांकि पहले आया था, इसलिए उसे इनाम मिलता है।
लेन्नर्ट रेग्रोब

5

मैंने ओवरराइड करके __setattr__और कक्षाओं को कॉल करने की अनुमति देकर अपरिवर्तनीय कक्षाएं बनाई हैं __init__:

import inspect
class Immutable(object):
    def __setattr__(self, name, value):
        if inspect.stack()[2][3] != "__init__":
            raise Exception("Can't mutate an Immutable: self.%s = %r" % (name, value))
        object.__setattr__(self, name, value)

यह अभी तक पर्याप्त नहीं है, क्योंकि यह किसी ___init__को भी वस्तु को बदलने की अनुमति देता है , लेकिन आपको यह विचार मिलता है।


object.__setattr__()इसे तोड़कर stackoverflow.com/questions/4828080/…
jfs

3
कॉलर को सुनिश्चित करने के लिए स्टैक निरीक्षण का उपयोग करना __init__बहुत संतोषजनक नहीं है।
जी.बी.

5

उत्कृष्ट अन्य उत्तरों के अलावा मैं अजगर 3.4 (या शायद 3.3) के लिए एक विधि जोड़ना पसंद करता हूं। यह उत्तर इस प्रश्न के कई पूर्व-उत्तर पर बनाता है।

अजगर 3.4 में, आप वर्ग सदस्यों को बनाने के लिए बसने वाले गुणों का उपयोग कर सकते हैं जिन्हें संशोधित नहीं किया जा सकता है। (पूर्ववर्ती संस्करणों में सेटर के बिना गुणों को निर्दिष्ट करना संभव था।)

class A:
    __slots__=['_A__a']
    def __init__(self, aValue):
      self.__a=aValue
    @property
    def a(self):
        return self.__a

आप इसे इस तरह से उपयोग कर सकते हैं:

instance=A("constant")
print (instance.a)

जो छपेगा "constant"

लेकिन कॉलिंग instance.a=10का कारण होगा:

AttributeError: can't set attribute

व्याख्या: बसने वाले गुण अजगर 3.4 (और मुझे लगता है कि 3.3) की एक बहुत हालिया विशेषता है। यदि आप ऐसी प्रॉपर्टी को असाइन करने का प्रयास करते हैं, तो एक त्रुटि उठाई जाएगी। स्लॉट्स का उपयोग करके मैं झिल्लीवालों को __A_a(जो है __a) प्रतिबंधित करता हूं ।

समस्या: असाइन करना _A__aअभी भी संभव है ( instance._A__a=2)। लेकिन अगर आप एक निजी चर को असाइन करते हैं, तो यह आपकी अपनी गलती है ...

हालांकि, अन्य लोगों के बीच इसका उत्तर हतोत्साहित करता है __slots__। विशेषता निर्माण को रोकने के लिए अन्य तरीकों का उपयोग करना बेहतर हो सकता है।


propertyपायथन 2 पर भी उपलब्ध है (प्रश्न में ही कोड देखें)। यह एक अपरिवर्तनीय वस्तु नहीं बनाता है , मेरे उत्तर जैसे परीक्षणों का प्रयास करें , instance.b = 1एक नई bविशेषता बनाता है ।
12:15

सही है, सवाल यह है कि A().b = "foo"नई विशेषताओं को स्थापित करने की अनुमति न दें।
लेनार्ट रेगेब्र

यदि आप उस संपत्ति को सौंपने की कोशिश करते हैं, तो एक सेटर के बिना प्रॉपराइट अजगर 3.4 में एक त्रुटि उठाते हैं। पहले के संस्करणों में सेटर को सरलता से उत्पन्न किया गया था।
बर्नहार्ड

@ लेन्आर्ट: मेरा समाधान अपरिवर्तनीय वस्तुओं के लिए उपयोग-मामलों के एक सबसेट का जवाब है और पिछले उत्तरों के अतिरिक्त है। एक कारण मुझे एक अपरिवर्तनीय वस्तु चाहिए, जिससे कि मैं इसे उपयोग योग्य बना सकूं, जिसके लिए मेरा समाधान काम कर सकता है। लेकिन आप सही हैं, यह एक अपरिवर्तनीय वस्तु नहीं है।
बर्नहार्ड

@ jf-sebastian: विशेषता निर्माण को रोकने के लिए स्लॉट का उपयोग करने के लिए मेरे उत्तर को बदल दिया। अन्य उत्तरों की तुलना में मेरे उत्तर में नया क्या है, यह कि मैं मौजूदा विशेषताओं को बदलने से बचने के लिए python3.4 के गुणों का उपयोग करता हूं। जबकि एक ही प्रीवियस उत्तर में हासिल किया जाता है, गुणों के व्यवहार में परिवर्तन के कारण मेरा कोड शोर है।
बर्नहार्ड

5

यहाँ एक सुंदर समाधान है:

class Immutable(object):
    def __setattr__(self, key, value):
        if not hasattr(self, key):
            super().__setattr__(key, value)
        else:
            raise RuntimeError("Can't modify immutable object's attribute: {}".format(key))

इस वर्ग से इनहेरिट करें, कंस्ट्रक्टर में अपने खेतों को इनिशियलाइज़ करें और सभी सेट करें।


1
लेकिन इस तर्क के साथ यह संभव वस्तु के लिए नई विशेषताओं आवंटित करने के लिए
जावेद

3

यदि आप व्यवहार के साथ वस्तुओं में रुचि रखते हैं, तो नामांकित है लगभग आपका समाधान है।

जैसा कि नामांकित के नीचे वर्णित है दस्तावेज , आप अपनी खुद की कक्षा को नामांकित से प्राप्त कर सकते हैं; और फिर, आप अपने इच्छित व्यवहार को जोड़ सकते हैं।

उदाहरण के लिए ( प्रलेखन से सीधे लिया गया कोड ):

class Point(namedtuple('Point', 'x y')):
    __slots__ = ()
    @property
    def hypot(self):
        return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
    def __str__(self):
        return 'Point: x=%6.3f  y=%6.3f  hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot)

for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7):
    print(p)

यह परिणाम होगा:

Point: x= 3.000  y= 4.000  hypot= 5.000
Point: x=14.000  y= 0.714  hypot=14.018

यह दृष्टिकोण Python 3 और Python 2.7 (साथ ही IronPython पर परीक्षण किया गया) दोनों के लिए काम करता है।
केवल नकारात्मक पक्ष यह है कि वंशानुक्रम वृक्ष थोड़ा अजीब है; लेकिन यह ऐसी चीज नहीं है जिसे आप आमतौर पर खेलते हैं।


1
Python 3.6+ सीधे इसका समर्थन करता है, का उपयोग करते हुएclass Point(typing.NamedTuple):
Elazar

3

निम्नलिखित विधि से विरासत में मिलने वाली कक्षाएं Immutableअपरिवर्तनीय हैं, जैसा कि उनके उदाहरण हैं, उनकी __init__विधि के निष्पादन के बाद । चूंकि यह शुद्ध अजगर है, जैसा कि अन्य ने बताया है, आधार से उत्परिवर्तन विशेष विधियों का उपयोग करने से किसी को कुछ भी नहीं रोक रहा हैobject औरtype है, लेकिन इस दुर्घटना से एक वर्ग / उदाहरण परिवर्तनशील से रोकने के किसी को भी करने के लिए पर्याप्त है।

यह मेटाक्लस के साथ कक्षा-निर्माण प्रक्रिया को हाईजैक करके काम करता है।

"""Subclasses of class Immutable are immutable after their __init__ has run, in
the sense that all special methods with mutation semantics (in-place operators,
setattr, etc.) are forbidden.

"""  

# Enumerate the mutating special methods
mutation_methods = set()
# Arithmetic methods with in-place operations
iarithmetic = '''add sub mul div mod divmod pow neg pos abs bool invert lshift
                 rshift and xor or floordiv truediv matmul'''.split()
for op in iarithmetic:
    mutation_methods.add('__i%s__' % op)
# Operations on instance components (attributes, items, slices)
for verb in ['set', 'del']:
    for component in '''attr item slice'''.split():
        mutation_methods.add('__%s%s__' % (verb, component))
# Operations on properties
mutation_methods.update(['__set__', '__delete__'])


def checked_call(_self, name, method, *args, **kwargs):
    """Calls special method method(*args, **kw) on self if mutable."""
    self = args[0] if isinstance(_self, object) else _self
    if not getattr(self, '__mutable__', True):
        # self told us it's immutable, so raise an error
        cname= (self if isinstance(self, type) else self.__class__).__name__
        raise TypeError('%s is immutable, %s disallowed' % (cname, name))
    return method(*args, **kwargs)


def method_wrapper(_self, name):
    "Wrap a special method to check for mutability."
    method = getattr(_self, name)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return checked_call(_self, name, method, *args, **kwargs)
    wrapper.__name__ = name
    wrapper.__doc__ = method.__doc__
    return wrapper


def wrap_mutating_methods(_self):
    "Place the wrapper methods on mutative special methods of _self"
    for name in mutation_methods:
        if hasattr(_self, name):
            method = method_wrapper(_self, name)
            type.__setattr__(_self, name, method)


def set_mutability(self, ismutable):
    "Set __mutable__ by using the unprotected __setattr__"
    b = _MetaImmutable if isinstance(self, type) else Immutable
    super(b, self).__setattr__('__mutable__', ismutable)


class _MetaImmutable(type):

    '''The metaclass of Immutable. Wraps __init__ methods via __call__.'''

    def __init__(cls, *args, **kwargs):
        # Make class mutable for wrapping special methods
        set_mutability(cls, True)
        wrap_mutating_methods(cls)
        # Disable mutability
        set_mutability(cls, False)

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        '''Make an immutable instance of cls'''
        self = cls.__new__(cls)
        # Make the instance mutable for initialization
        set_mutability(self, True)
        # Execute cls's custom initialization on this instance
        self.__init__(*args, **kwargs)
        # Disable mutability
        set_mutability(self, False)
        return self

    # Given a class T(metaclass=_MetaImmutable), mutative special methods which
    # already exist on _MetaImmutable (a basic type) cannot be over-ridden
    # programmatically during _MetaImmutable's instantiation of T, because the
    # first place python looks for a method on an object is on the object's
    # __class__, and T.__class__ is _MetaImmutable. The two extant special
    # methods on a basic type are __setattr__ and __delattr__, so those have to
    # be explicitly overridden here.

    def __setattr__(cls, name, value):
        checked_call(cls, '__setattr__', type.__setattr__, cls, name, value)

    def __delattr__(cls, name, value):
        checked_call(cls, '__delattr__', type.__delattr__, cls, name, value)


class Immutable(object):

    """Inherit from this class to make an immutable object.

    __init__ methods of subclasses are executed by _MetaImmutable.__call__,
    which enables mutability for the duration.

    """

    __metaclass__ = _MetaImmutable


class T(int, Immutable):  # Checks it works with multiple inheritance, too.

    "Class for testing immutability semantics"

    def __init__(self, b):
        self.b = b

    @classmethod
    def class_mutation(cls):
        cls.a = 5

    def instance_mutation(self):
        self.c = 1

    def __iadd__(self, o):
        pass

    def not_so_special_mutation(self):
        self +=1

def immutabilityTest(f, name):
    "Call f, which should try to mutate class T or T instance."
    try:
        f()
    except TypeError, e:
        assert 'T is immutable, %s disallowed' % name in e.args
    else:
        raise RuntimeError('Immutability failed!')

immutabilityTest(T.class_mutation, '__setattr__')
immutabilityTest(T(6).instance_mutation, '__setattr__')
immutabilityTest(T(6).not_so_special_mutation, '__iadd__')

2

मुझे कुछ समय पहले इसकी आवश्यकता थी और इसके लिए एक पायथन पैकेज बनाने का फैसला किया। प्रारंभिक संस्करण अब PyPI पर है:

$ pip install immutable

काम में लाना:

>>> from immutable import ImmutableFactory
>>> MyImmutable = ImmitableFactory.create(prop1=1, prop2=2, prop3=3)
>>> MyImmutable.prop1
1

यहाँ पूर्ण डॉक्स: https://github.com/theengineear/immutable

आशा है कि यह मदद करता है, यह एक नामांकित को लपेटता है जैसा कि चर्चा की गई है, लेकिन तात्कालिकता को बहुत सरल बनाता है।


2

यह तरीका काम करने से नहीं रोकता object.__setattr__है, लेकिन मैंने अभी भी इसे उपयोगी पाया है:

class A(object):

    def __new__(cls, children, *args, **kwargs):
        self = super(A, cls).__new__(cls)
        self._frozen = False  # allow mutation from here to end of  __init__
        # other stuff you need to do in __new__ goes here
        return self

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(A, self).__init__()
        self._frozen = True  # prevent future mutation

    def __setattr__(self, name, value):
        # need to special case setting _frozen.
        if name != '_frozen' and self._frozen:
            raise TypeError('Instances are immutable.')
        else:
            super(A, self).__setattr__(name, value)

    def __delattr__(self, name):
        if self._frozen:
            raise TypeError('Instances are immutable.')
        else:
            super(A, self).__delattr__(name)

आपको __setitem__उपयोग के मामले के आधार पर अधिक सामान (जैसे ) को ओवरराइड करने की आवश्यकता हो सकती है ।


मैं इसे देखने से पहले कुछ इसी तरह के साथ आया था, लेकिन इसका इस्तेमाल किया getattrताकि मैं इसके लिए एक डिफ़ॉल्ट मान प्रदान कर सकूं frozen। इससे चीजें थोड़ी सरल हुईं। stackoverflow.com/a/22545808/5987
मार्क रैनसम

मुझे यह तरीका सबसे अच्छा लगता है, लेकिन आपको __new__ओवरराइड की जरूरत नहीं है । अंदर __setattr__बस के साथ सशर्त जगहif name != '_frozen' and getattr(self, "_frozen", False)
पीट Cacioppi

इसके अलावा, निर्माण पर कक्षा को फ्रीज करने की कोई आवश्यकता नहीं है। यदि आप एक freeze()फ़ंक्शन प्रदान करते हैं, तो आप इसे किसी भी बिंदु पर फ्रीज कर सकते हैं । ऑब्जेक्ट फिर "एक बार फ्रीज" होगा। अंत में, इस बारे object.__setattr__में चिंता करना मूर्खतापूर्ण है, क्योंकि "हम सभी यहां वयस्क हैं"।
पीट कैकियोपी

2

पायथन 3.7 के रूप में, आप अपनी कक्षा में @dataclassडेकोरेटर का उपयोग कर सकते हैं और यह एक संरचना की तरह अपरिवर्तनीय होगा! हालाँकि, यह __hash__()आपकी कक्षा में एक विधि जोड़ सकता है या नहीं कर सकता है । उद्धरण:

हैश () का उपयोग बिल्ट-इन हैश () द्वारा किया जाता है, और जब वस्तुओं को हैश संग्रह जैसे कि शब्दकोशों और सेट में जोड़ा जाता है। एक हैश () होने से तात्पर्य है कि वर्ग के उदाहरण अपरिवर्तनीय हैं। उत्परिवर्तन एक जटिल संपत्ति है जो प्रोग्रामर के इरादे, ईक के अस्तित्व और व्यवहार (), और डेटाक्लास () डेकोरैक्लेटर में ईक और जमे हुए झंडे के मूल्यों पर निर्भर करता है ।

जब तक ऐसा करने के लिए सुरक्षित नहीं है, तब तक, डेटाकैश () एक हैश () पद्धति को जोड़ नहीं देगा । न तो यह मौजूदा स्पष्ट रूप से परिभाषित हैश () पद्धति को जोड़ेगा या बदलेगा । वर्ग विशेषता हैश सेट करना = किसी के पास पाइथन का कोई विशिष्ट अर्थ नहीं है, जैसा कि हैश () प्रलेखन में वर्णित है ।

यदि हैश () स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं है, या यदि यह किसी के लिए भी सेट नहीं है, तो डेटाकेस () एक निहित हैश () विधि जोड़ सकता है । हालांकि अनुशंसित नहीं है, आप असुरक्षित ( हैश = ट्रू) के साथ एक हैश () विधि बनाने के लिए डेटालैस () को बाध्य कर सकते हैं । यदि आपकी कक्षा तार्किक रूप से अपरिवर्तनीय है, लेकिन फिर भी इसे उत्परिवर्तित किया जा सकता है, तो ऐसा हो सकता है। यह एक विशेष उपयोग का मामला है और ध्यान से विचार किया जाना चाहिए।

यहाँ ऊपर दिए गए डॉक्स से उदाहरण दिया गया है:

@dataclass
class InventoryItem:
    '''Class for keeping track of an item in inventory.'''
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

1
आप का उपयोग करने की आवश्यकता है frozen, यानी @dataclass(frozen=True), लेकिन यह मूल रूप से ब्लॉक के उपयोग करने __setattr__और __delattr__यहां अन्य उत्तर के अधिकांश में की तरह। यह सिर्फ एक तरह से इसे करता है जो डेटाक्लासेस के अन्य विकल्पों के साथ संगत है।
सीएस

2

आप setattr को ओवरराइड कर सकते हैं और फिर भी वेरिएबल को सेट करने के लिए init का उपयोग कर सकते हैं । आप सुपर क्लास सेटट्रा का उपयोग करेंगे । यहाँ कोड है।

वर्ग अपरिवर्तनीय:
    __slots__ = ('ए', 'बी')
    def __init __ (स्व, ए, बी):
        सुपर () .__ setattr __ ( 'एक', एक)
        सुपर () .__ setattr __ ( 'बी', ख)

    डीई __str __ (स्व):
        वापसी "" .format (self.a, self.b)

    def __setattr __ (स्व, * अनदेखा):
        NotImplementedError बढ़ाएँ

    def __delattr __ (स्व, * अनदेखा):
        NotImplementedError बढ़ाएँ

या सिर्फ के passबजायraise NotImplementedError
jonathan.scholbach

इस मामले में __setattr__ और __delattr__ पर "पास" करना बिल्कुल भी अच्छा विचार नहीं है। सरल कारण यह है कि यदि कोई व्यक्ति किसी क्षेत्र / संपत्ति का मूल्य बताता है, तो वे स्वाभाविक रूप से उम्मीद करते हैं कि क्षेत्र बदल जाएगा। यदि आप "कम से कम आश्चर्य" (जैसा आपको चाहिए) के मार्ग का अनुसरण करना चाहते हैं, तो आपको एक त्रुटि उठानी होगी। लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि NotImplementedError को बढ़ाने के लिए सही है। मैं कुछ इस तरह बढ़ाऊंगा "फील्ड / संपत्ति अपरिवर्तनीय है।" त्रुटि ... मुझे लगता है कि एक कस्टम अपवाद को फेंक दिया जाना चाहिए।
दार्लोव

1

थर्ड पार्टी attrमॉड्यूल यह कार्यक्षमता प्रदान करता है

संपादित करें: अजगर 3.7 ने इस विचार को stdlib में अपनाया है @dataclass

$ pip install attrs
$ python
>>> @attr.s(frozen=True)
... class C(object):
...     x = attr.ib()
>>> i = C(1)
>>> i.x = 2
Traceback (most recent call last):
   ...
attr.exceptions.FrozenInstanceError: can't set attribute

attr__setattr__प्रलेखन के अनुसार, प्रत्येक तात्कालिकता के समय में ओवरराइडिंग द्वारा जमे हुए वर्गों को लागू किया जाता है और एक मामूली प्रदर्शन प्रभाव पड़ता है।

यदि आप डेटाटाइप के रूप में कक्षाओं का उपयोग करने की आदत में हैं, तो attrयह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है क्योंकि यह आपके लिए बॉयलरप्लेट की देखभाल करता है (लेकिन कोई जादू नहीं करता है)। विशेष रूप से, यह आपके लिए नौ डंडर (__X__) तरीके लिखता है (जब तक कि आप उनमें से किसी को भी बंद नहीं करते हैं), जिसमें repr, init, हैश और सभी तुलनात्मक कार्य शामिल हैं।

attrके लिए__slots__ एक सहायक भी प्रदान करता है ।


1

इसलिए, मैं अजगर 3 से संबंधित लिख रहा हूं:

मैं) डेटा क्लास डेकोरेटर की मदद से और जमे हुए = सच सेट। हम अजगर में अपरिवर्तनीय वस्तुओं का निर्माण कर सकते हैं।

इसके लिए डेटा वर्ग से डेटा वर्ग को आयात करने की आवश्यकता है और यह स्थिर = सत्य निर्धारित करने की आवश्यकता है

पूर्व।

डेटासलैश से डेटासलैश आयात करते हैं

@dataclass(frozen=True)
class Location:
    name: str
    longitude: float = 0.0
    latitude: float = 0.0

ओ / p:

l = स्थान ("दिल्ली", 112.345, 234.788) l.name 'दिल्ली' l. देशांतर 112.345 l.latitude 234.788 l.name = "कोलकाता" dataclasses.FrozenInstance.rror: फ़ील्ड 'नाम' को निर्दिष्ट नहीं कर सकता

स्रोत: https://realpython.com/python-data-classes/


0

एक वैकल्पिक दृष्टिकोण एक आवरण बनाना है जो एक उदाहरण को अपरिवर्तनीय बनाता है।

class Immutable(object):

    def __init__(self, wrapped):
        super(Immutable, self).__init__()
        object.__setattr__(self, '_wrapped', wrapped)

    def __getattribute__(self, item):
        return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__getattribute__(item)

    def __setattr__(self, key, value):
        raise ImmutableError('Object {0} is immutable.'.format(self._wrapped))

    __delattr__ = __setattr__

    def __iter__(self):
        return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__iter__()

    def next(self):
        return object.__getattribute__(self, '_wrapped').next()

    def __getitem__(self, item):
        return object.__getattribute__(self, '_wrapped').__getitem__(item)

immutable_instance = Immutable(my_instance)

यह उन स्थितियों में उपयोगी है जहां केवल कुछ उदाहरणों को अपरिवर्तनीय होना चाहिए (जैसे फ़ंक्शन कॉल के डिफ़ॉल्ट तर्क)।

अपरिवर्तनीय कारखानों में भी इस्तेमाल किया जा सकता है जैसे:

@classmethod
def immutable_factory(cls, *args, **kwargs):
    return Immutable(cls.__init__(*args, **kwargs))

object.__setattr__पायथन की गतिशील प्रकृति के कारण अन्य चाल से गिरने से भी बचाता है।


0

मैंने एलेक्स के रूप में एक ही विचार का उपयोग किया: एक मेटा-क्लास और "इनिट मार्कर", लेकिन ओवर-राइटिंग के साथ संयोजन में __setattr__:

>>> from abc import ABCMeta
>>> _INIT_MARKER = '_@_in_init_@_'
>>> class _ImmutableMeta(ABCMeta):
... 
...     """Meta class to construct Immutable."""
... 
...     def __call__(cls, *args, **kwds):
...         obj = cls.__new__(cls, *args, **kwds)
...         object.__setattr__(obj, _INIT_MARKER, True)
...         cls.__init__(obj, *args, **kwds)
...         object.__delattr__(obj, _INIT_MARKER)
...         return obj
...
>>> def _setattr(self, name, value):
...     if hasattr(self, _INIT_MARKER):
...         object.__setattr__(self, name, value)
...     else:
...         raise AttributeError("Instance of '%s' is immutable."
...                              % self.__class__.__name__)
...
>>> def _delattr(self, name):
...     raise AttributeError("Instance of '%s' is immutable."
...                          % self.__class__.__name__)
...
>>> _im_dict = {
...     '__doc__': "Mix-in class for immutable objects.",
...     '__copy__': lambda self: self,   # self is immutable, so just return it
...     '__setattr__': _setattr,
...     '__delattr__': _delattr}
...
>>> Immutable = _ImmutableMeta('Immutable', (), _im_dict)

नोट: मैं मेटा-क्लास को सीधे कॉल कर रहा हूं ताकि यह पायथन 2.x और 3.x दोनों के लिए काम कर सके।

>>> class T1(Immutable):
... 
...     def __init__(self, x=1, y=2):
...         self.x = x
...         self.y = y
...
>>> t1 = T1(y=8)
>>> t1.x, t1.y
(1, 8)
>>> t1.x = 7
AttributeError: Instance of 'T1' is immutable.

यह स्लॉट के साथ भी काम करता है ...:

>>> class T2(Immutable):
... 
...     __slots__ = 's1', 's2'
... 
...     def __init__(self, s1, s2):
...         self.s1 = s1
...         self.s2 = s2
...
>>> t2 = T2('abc', 'xyz')
>>> t2.s1, t2.s2
('abc', 'xyz')
>>> t2.s1 += 'd'
AttributeError: Instance of 'T2' is immutable.

... और एकाधिक उत्तराधिकार:

>>> class T3(T1, T2):
... 
...     def __init__(self, x, y, s1, s2):
...         T1.__init__(self, x, y)
...         T2.__init__(self, s1, s2)
...
>>> t3 = T3(12, 4, 'a', 'b')
>>> t3.x, t3.y, t3.s1, t3.s2
(12, 4, 'a', 'b')
>>> t3.y -= 3
AttributeError: Instance of 'T3' is immutable.

ध्यान दें, हालांकि, कि उत्परिवर्तनीय विशेषताएँ परस्पर बनी रहती हैं:

>>> t3 = T3(12, [4, 7], 'a', 'b')
>>> t3.y.append(5)
>>> t3.y
[4, 7, 5]

0

एक चीज जो वास्तव में यहां शामिल नहीं है, वह है कुल अपरिवर्तनीयता ... न केवल अभिभावक वस्तु, बल्कि सभी बच्चे भी। टुपल्स / फ्रोज़ेन्सेट्स उदाहरण के लिए अपरिवर्तनीय हो सकते हैं, लेकिन यह जिन वस्तुओं का हिस्सा है, वे नहीं हो सकते हैं। यहाँ एक छोटा (अपूर्ण) संस्करण है जो सभी तरह से अपरिवर्तनीयता को लागू करने का एक अच्छा काम करता है:

# Initialize lists
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9]

l = [a,b]

# We can reassign in a list 
l[0] = c

# But not a tuple
t = (a,b)
#t[0] = c -> Throws exception
# But elements can be modified
t[0][1] = 4
t
([1, 4, 3], [4, 5, 6])
# Fix it back
t[0][1] = 2

li = ImmutableObject(l)
li
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# Can't assign
#li[0] = c will fail
# Can reference
li[0]
[1, 2, 3]
# But immutability conferred on returned object too
#li[0][1] = 4 will throw an exception

# Full solution should wrap all the comparison e.g. decorators.
# Also, you'd usually want to add a hash function, i didn't put
# an interface for that.

class ImmutableObject(object):
    def __init__(self, inobj):
        self._inited = False
        self._inobj = inobj
        self._inited = True

    def __repr__(self):
        return self._inobj.__repr__()

    def __str__(self):
        return self._inobj.__str__()

    def __getitem__(self, key):
        return ImmutableObject(self._inobj.__getitem__(key))

    def __iter__(self):
        return self._inobj.__iter__()

    def __setitem__(self, key, value):
        raise AttributeError, 'Object is read-only'

    def __getattr__(self, key):
        x = getattr(self._inobj, key)
        if callable(x):
              return x
        else:
              return ImmutableObject(x)

    def __hash__(self):
        return self._inobj.__hash__()

    def __eq__(self, second):
        return self._inobj.__eq__(second)

    def __setattr__(self, attr, value):
        if attr not in  ['_inobj', '_inited'] and self._inited == True:
            raise AttributeError, 'Object is read-only'
        object.__setattr__(self, attr, value)

0

आप init के अंतिम विवरण में setAttr को ओवरराइड कर सकते हैं। जब आप निर्माण कर सकते हैं लेकिन बदल नहीं सकते। जाहिर है आप अभी भी usint ऑब्जेक्ट द्वारा ओवरराइड कर सकते हैं। setAttr लेकिन व्यवहार में अधिकांश भाषाओं में प्रतिबिंब का कोई न कोई रूप होता है इसलिए अपरिवर्तनशीलता हमेशा एक टपका हुआ अमूर्तता है। अपरिवर्तनीयता ग्राहकों को किसी वस्तु के अनुबंध का गलती से उल्लंघन करने से रोकने के बारे में अधिक है। मैं उपयोग करता हूं:

=============================

मूल समाधान की पेशकश गलत थी, यह यहाँ से समाधान का उपयोग करते हुए टिप्पणियों के आधार पर अद्यतन किया गया था

मूल समाधान एक दिलचस्प तरीके से गलत है, इसलिए यह तल पर शामिल है।

===============================

class ImmutablePair(object):

    __initialised = False # a class level variable that should always stay false.
    def __init__(self, a, b):
        try :
            self.a = a
            self.b = b
        finally:
            self.__initialised = True #an instance level variable

    def __setattr__(self, key, value):
        if self.__initialised:
            self._raise_error()
        else :
            super(ImmutablePair, self).__setattr__(key, value)

    def _raise_error(self, *args, **kw):
        raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")

if __name__ == "__main__":

    immutable_object = ImmutablePair(1,2)

    print immutable_object.a
    print immutable_object.b

    try :
        immutable_object.a = 3
    except Exception as e:
        print e

    print immutable_object.a
    print immutable_object.b

आउटपुट:

1
2
Attempted To Modify Immutable Object
1
2

======================================

मूल कार्यान्वयन:

यह टिप्पणियों में, सही ढंग से इंगित किया गया था, कि यह वास्तव में काम नहीं करता है, क्योंकि यह एक से अधिक ऑब्जेक्ट के निर्माण को रोकता है क्योंकि आप कक्षा सेटर विधि को ओवरराइड कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि एक दूसरा स्वयं के रूप में नहीं बनाया जा सकता है। दूसरे आरंभीकरण पर विफल।

class ImmutablePair(object):

    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
        ImmutablePair.__setattr__ = self._raise_error

    def _raise_error(self, *args, **kw):
        raise NotImplementedError("Attempted To Modify Immutable Object")

1
यह काम नहीं करेगा: आप कक्षा पर विधि को ओवरराइड कर रहे हैं , इसलिए जैसे ही आप दूसरा उदाहरण बनाने की कोशिश करेंगे, आपको NotImplementedError मिल जाएगी।
झपकी लेना

1
यदि आप इस दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना चाहते हैं, तो ध्यान दें कि रनटाइम पर विशेष विधियों को ओवरराइड करना मुश्किल है: इस के लिए कुछ वर्कअराउंड के लिए stackoverflow.com/a/16426447/137635 देखें ।
slinkp

0

नीचे दिया गया मूल समाधान निम्नलिखित परिदृश्य को संबोधित करता है:

  • __init__() हमेशा की तरह विशेषताओं तक पहुंच लिखी जा सकती है।
  • बाद उस वस्तु के लिए जमे हुए है गुण केवल परिवर्तन:

यह विचार __setattr__विधि को ओवरराइड करने और इसके कार्यान्वयन को प्रतिस्थापित करने के लिए होता है, जब भी ऑब्जेक्ट फ्रोजन स्थिति बदल जाती है।

इसलिए हमें कुछ विधि ( _freeze) की आवश्यकता है जो अनुरोध किए जाने पर उन दो कार्यान्वयन और उनके बीच स्विच करता है।

इस तंत्र को उपयोगकर्ता वर्ग के अंदर लागू किया जा सकता है या एक विशेष Freezerवर्ग से विरासत में प्राप्त किया जा सकता है :

class Freezer:
    def _freeze(self, do_freeze=True):
        def raise_sa(*args):            
            raise AttributeError("Attributes are frozen and can not be changed!")
        super().__setattr__('_active_setattr', (super().__setattr__, raise_sa)[do_freeze])

    def __setattr__(self, key, value):        
        return self._active_setattr(key, value)

class A(Freezer):    
    def __init__(self):
        self._freeze(False)
        self.x = 10
        self._freeze()

0

जस्ट लाइक ए dict

मेरे पास एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है जहाँ मैं चीजों को एक कार्यात्मक तरीके से कर रहा हूँ ताकि एक अपरिवर्तनीय वस्तु में घूमता हुआ डेटा सहायक हो। हालाँकि, मैं क्लाइंट के साथ बातचीत करने के लिए अपने डेटा ऑब्जेक्ट को बदलना नहीं चाहता। तो, मैं इस के साथ आया था - यह आपको वस्तु जैसा कुछ देता है अपरिवर्तनीय + कुछ सहायक तरीके।

संपत्ति को अद्यतन करने और हटाने को प्रतिबंधित करने के मूल कार्यान्वयन के लिए स्वेन मार्नाच को अपने जवाब में श्रेय ।

import json 
# ^^ optional - If you don't care if it prints like a dict
# then rip this and __str__ and __repr__ out

class Immutable(object):

    def __init__(self, **kwargs):
        """Sets all values once given
        whatever is passed in kwargs
        """
        for k,v in kwargs.items():
            object.__setattr__(self, k, v)

    def __setattr__(self, *args):
        """Disables setting attributes via
        item.prop = val or item['prop'] = val
        """
        raise TypeError('Immutable objects cannot have properties set after init')

    def __delattr__(self, *args):
        """Disables deleting properties"""
        raise TypeError('Immutable objects cannot have properties deleted')

    def __getitem__(self, item):
        """Allows for dict like access of properties
        val = item['prop']
        """
        return self.__dict__[item]

    def __repr__(self):
        """Print to repl in a dict like fashion"""
        return self.pprint()

    def __str__(self):
        """Convert to a str in a dict like fashion"""
        return self.pprint()

    def __eq__(self, other):
        """Supports equality operator
        immutable({'a': 2}) == immutable({'a': 2})"""
        if other is None:
            return False
        return self.dict() == other.dict()

    def keys(self):
        """Paired with __getitem__ supports **unpacking
        new = { **item, **other }
        """
        return self.__dict__.keys()

    def get(self, *args, **kwargs):
        """Allows for dict like property access
        item.get('prop')
        """
        return self.__dict__.get(*args, **kwargs)

    def pprint(self):
        """Helper method used for printing that
        formats in a dict like way
        """
        return json.dumps(self,
            default=lambda o: o.__dict__,
            sort_keys=True,
            indent=4)

    def dict(self):
        """Helper method for getting the raw dict value
        of the immutable object"""
        return self.__dict__

सहायक विधियाँ

def update(obj, **kwargs):
    """Returns a new instance of the given object with
    all key/val in kwargs set on it
    """
    return immutable({
        **obj,
        **kwargs
    })

def immutable(obj):
    return Immutable(**obj)

उदाहरण

obj = immutable({
    'alpha': 1,
    'beta': 2,
    'dalet': 4
})

obj.alpha # 1
obj['alpha'] # 1
obj.get('beta') # 2

del obj['alpha'] # TypeError
obj.alpha = 2 # TypeError

new_obj = update(obj, alpha=10)

new_obj is not obj # True
new_obj.get('alpha') == 10 # True
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