通过类方法的数据类和可调用初始化问题

Question

我发现了这种奇怪的行为，我不知道我是否是问题所在，或者这是否是 python / dataclass / callable 错误。

这是一个最小的工作示例

from dataclasses import dataclass
from typing import Callable
import numpy as np


def my_dummy_callable(my_array, my_bool):
    return 1.0


@dataclass()
class MyDataClassDummy:

    my_data: int = 1
    my_callable: Callable[[np.ndarray, bool], float] = my_dummy_callable

    def __init__(self):
        print("I initialized my Class!")

    @classmethod
    def my_factory_with_callable_setting(cls):
        my_dummy = MyDataClassDummy()
        my_dummy.my_callable = my_dummy_callable
        return my_dummy

    @classmethod
    def my_factory_without_callable_setting(cls):
        my_dummy = MyDataClassDummy()
        return my_dummy

    def do_something(self):
        print("This is my data", self.my_data)
        print("This is the name of my callable", str(self.my_callable))
        return self.my_callable(np.empty(shape=(42, 42)), True) + self.my_data


@dataclass()
class MySecondDataClassDummy:
    my_data: int = 4
    my_callable: Callable[[np.ndarray, bool], float] = my_dummy_callable

    @classmethod
    def my_factory(cls):
        my_dummy = MySecondDataClassDummy()
        return my_dummy

    def do_something(self):
        print("This is my data", self.my_data)
        print("This is the name of my callable", str(self.my_callable))
        return self.my_callable(np.empty(shape=(42, 42)), True) - self.my_data


if __name__ == '__main__':
    # this works
    my_first_dummy = MyDataClassDummy.my_factory_with_callable_setting()
    my_first_dummy.do_something()

    # this also works
    my_second_dummy = MySecondDataClassDummy.my_factory()
    my_second_dummy.do_something()

    # this does not work
    my_other_dummy = MyDataClassDummy.my_factory_without_callable_setting()
    my_other_dummy.do_something()

case1：用工厂初始化，用我自己的 init 初始化，然后在初始化后显式设置可调用对象（尽管有默认值） - 有效

case2：用工厂初始化，但自己不明确编码 init() - 有效

case3：用工厂初始化，用我自己的 init 初始化，并且在初始化后不显式设置可调用对象（因为这就是我有默认值的原因，不是吗？！） - 不起作用但会抛出错误：

Traceback (most recent call last):
  File "my_path/dataclass_dummy.py", line 63, in <module>
    my_other_dummy.do_something()
  File "my_path/dataclass_dummy.py", line 33, in do_something
    return self.my_callable(np.empty(shape=(42, 42)), True) + self.my_data
TypeError: my_dummy_callable() takes 2 positional arguments but 3 were given

所以现在我想知道，在第三种情况下我做错了什么。

我正在使用 Python 3.8 和 numpy 1.20.2

Answer 1

@dataclass 装饰器默认为类提供__init__() 方法。此方法将类型注释的类变量转换为类实例的属性。在类MySecondDataClassDummy 的情况下使用此机制。实际上，这个类的每个实例都有一个属性my_callable。由于该属性是一个函数，因此您可以像在案例 2 中那样调用它，并且一切正常。

MyDataClassDummy 类有自己的__init__() 方法，它覆盖了@dataclass 提供的__init__()。然后这个类的实例或多或少地被初始化，就像没有@dataclass 装饰器一样。特别是，作为函数的类变量成为类实例的绑定方法。结果my_callable就变成了这样一个绑定的方法，当你在Case 3中执行时

self.my_callable(np.empty(shape=(42, 42)), True)  

然后self 用作my_callable 的第一个参数。由于此函数只接受两个参数，因此会产生错误。

在情况 1 中不会出现相同的问题，因为在这种情况下您修改 my_dummy.my_callable 使其成为 my_dummy 的属性，其值为函数。修改后，不再是绑定方法了。