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我正在使用 cython 进行代码混淆，因此目前性能不是问题。问题在于使用数据类。

当 cythonize 包含数据类定义的代码时，编译期间没有错误。但是在运行代码时，我得到一个TypeError: <field> is a field but has no type annotation.

这是我试图 cythonize 的代码：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, Any, List

@dataclass
class dataclass_test:
    ddict: Dict[str, Any]
    sstr: str
    bbool: bool
    llist: List[str]
    ffloat: float
    llist1: List[str] = field(default_factory=list)

在没有 cythonization 的情况下运行代码可以正常工作。但是在cythonization之后，我收到以下错误消息：

 File "dataclass_.py", line 4, in init dataclass_
    @dataclass   File "/home/aryskin/miniconda3/envs/tf113_gpu_conda/lib/python3.7/dataclasses.py", line 991, in dataclass
    return wrap(_cls)   File "/home/aryskin/miniconda3/envs/tf113_gpu_conda/lib/python3.7/dataclasses.py", line 983, in wrap
    return _process_class(cls, init, repr, eq, order, unsafe_hash, frozen)   File "/home/aryskin/miniconda3/envs/tf113_gpu_conda/lib/python3.7/dataclasses.py", line 857, in _process_class
    raise TypeError(f'{name!r} is a field but has no type annotation') TypeError: 'llist1' is a field but has no type annotation

有没有办法在不重写源代码或只重写源代码的情况下避免这个问题？

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在将对此的支持合并到 Cython 之前，一种解决方法是手动将__annotations__属性添加到您的类并重复您的类型注释：

@dataclass
class Fieldset:
    label: str
    fields: List[Field] = []

    __annotations__ = {
        'label': str,
        'fields': List[Field],
    }
于 2020-05-29T14:29:48.820 回答