Python：使用嵌套字典創建嵌套資料類的類

在基本情況下，可以輕松地將字典映射到引數。下面顯示了基本示例。

def func1(x: int, y: int):
    return x y

input = {
    "x": 1,
    "y": 2,
}

## This Works
sum = func1(**input)
# sum = 3

Python 是否提供任何其他型別的快捷方式來為嵌套類啟用這種型別的行為？

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class X:
  x: int


@dataclass
class Y:
  y: int


def func2(x: X, y: Y):
    return x.x   y.y


input_2 = {
    "X": {
        "x": 1,
    },
    "Y": {
        "y": 1,
    },
}

sum = func2(**input_2)
# TypeError: func2() got an unexpected keyword argument 'X'

我嘗試過其他方法。這是一個有效的例子，但不是很普遍。

sum = func2(X(input_2[X][x]),Y(input_2[Y][y])

pydantic 也失敗了

from pydantic import BaseModel

class X(BaseModel):
  x: int


class Y(BaseModel):
  y: int


def func2(x: X, y: Y):
    return x.x   y.y


input_2 = {
    "X": {
        "x": 1,
    },
    "Y": {
        "y": 1,
    },
}
sum = func2(**input_2)

uj5u.com熱心網友回復：

我認為創建一個包含Xand的新類Y，假設C可以適用于您的情況

from pydantic import BaseModel

class X(BaseModel):
  x: int


class Y(BaseModel):
  y: int


class C(X, Y):
    pass

def func2(c: C):
    x = c.x
    y = c.y
    return x   y


input_2 = C(**{
    "x": 1,
    "y": 1,
})
sum = func2(input_2)
print(sum)

uj5u.com熱心網友回復：

您可以使用裝飾器將dict函式引數的每個引數轉換為其帶注釋的型別，假設在這種情況下型別是 adataclass或 a BaseModel。

帶有 - 的示例dataclass-wizard也應該支持嵌套資料類模型：

import functools

from dataclasses import dataclass, is_dataclass
from dataclass_wizard import fromdict


def transform_dict_to_obj(f):
    name_to_tp = {name: tp for name, tp in f.__annotations__.items()
                  if is_dataclass(tp)}

    @functools.wraps(f)
    def new_func(**kwargs):
        for name, tp in name_to_tp.items():
            if name in kwargs:
                kwargs[name] = fromdict(tp, kwargs[name])

        return f(**kwargs)

    return new_func


@dataclass
class X:
  x: int


@dataclass
class Y:
  y: int


@transform_dict_to_obj
def func2(*, x: X, y: Y) -> str:
    return x.x   y.y


input_2 = {
    "x": {
        "x": 1,
    },
    "y": {
        "y": 1,
    },
}

sum = func2(**input_2)

print('Sum:', sum)
assert sum == 2  # OK

同樣，使用pydantic：

import functools

from pydantic import BaseModel

class X(BaseModel):
  x: int


class Y(BaseModel):
  y: int


def transform_dict_to_obj(f):
    name_to_from_dict = {name: tp.parse_obj
                         for name, tp in f.__annotations__.items()
                         if issubclass(tp, BaseModel)}

    @functools.wraps(f)
    def new_func(**kwargs):
        for name, from_dict in name_to_from_dict.items():
            if name in kwargs:
                kwargs[name] = from_dict(kwargs[name])

        return f(**kwargs)

    return new_func


@transform_dict_to_obj
def func2(*, x: X, y: Y) -> str:
    return x.x   y.y


input_2 = {
    "x": {
        "x": 1,
    },
    "y": {
        "y": 1,
    },
}

sum = func2(**input_2)

print('Sum:', sum)
assert sum == 2  # OK

uj5u.com熱心網友回復：

@dataclass
class Math:
"""Collection of Configurations and Data Loading Utilities for PlayFab Churn Featurization"""
    x: X
    y: Y

    @classmethod
    def load(cls, config_json):
        return Math(
            x=X(**config_json['x']),
            y=Y(**config_json['y']),
        )

我想在建構式周圍，給自己一個不同的出路。我仍然可以獲得所有嵌套資料類的好處，保持與舊建構式的向后兼容性，并且仍然不需要 init 方法。

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