何时以及为什么要使用attr.ib(default=attr.Factory(list))
over attr.ib(default=[])
?
从文档中我看到工厂用于生成新值,如果您使用带有输入的 lambda 表达式,这很有意义;但是,如果您只是生成一个空列表,我不明白为什么要使用它。
我在这里想念什么?
何时以及为什么要使用attr.ib(default=attr.Factory(list))
over attr.ib(default=[])
?
从文档中我看到工厂用于生成新值,如果您使用带有输入的 lambda 表达式,这很有意义;但是,如果您只是生成一个空列表,我不明白为什么要使用它。
我在这里想念什么?
您希望避免使用可变对象作为默认值。如果您使用attr.ib(default=[])
,则生成的是__init__
使用该列表对象作为关键字参数默认值的方法:
def __init__(self, foo=[]):
self.foo = foo
参数的默认值在定义时创建一次。每次调用该方法时都不会重新评估它们。然后在所有实例之间共享对该对象的任何突变。请参阅“Least Astonishment”和可变默认参数。
然而,使用该attr.Factory()
方法,默认设置为哨兵,当参数保留为哨兵值时,函数本身就是该值,然后替换为调用工厂的结果。这相当于:
def __init__(self, foo=None):
if foo is None:
foo = []
self.foo = foo
所以现在每个实例都创建了一个新的列表对象。
演示差异的快速演示:
>>> import attr
>>> @attr.s
... class Demo:
... foo = attr.ib(default=[])
... bar = attr.ib(default=attr.Factory(list))
...
>>> d1 = Demo()
>>> d1.foo, d1.bar
([], [])
>>> d1.foo.append('d1'), d1.bar.append('d1')
(None, None)
>>> d1.foo, d1.bar
(['d1'], ['d1'])
>>> d2 = Demo()
>>> d2.foo, d2.bar
(['d1'], [])
因为demo.foo
正在使用共享列表对象,所以对其所做的更改d1.foo
在任何其他实例下都是可见的,立即可见。
当我们使用inspect.getargspec()
查看Demo.__init__
方法时,我们会看到原因:
>>> import inspect
>>> inspect.getargspec(Demo.__init__)
ArgSpec(args=['self', 'foo', 'bar'], varargs=None, keywords=None, defaults=(['d1'], NOTHING))
的默认值foo
是相同的列表对象,附加的'd1'
字符串仍然存在。bar
设置为一个哨兵对象(这里使用attr.NOTHING
; 一个值,它可以在Demo(bar=None)
不变成列表对象的情况下使用):
>>> print(inspect.getsource(Demo.__init__))
def __init__(self, foo=attr_dict['foo'].default, bar=NOTHING):
self.foo = foo
if bar is not NOTHING:
self.bar = bar
else:
self.bar = __attr_factory_bar()