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在 Python 中,我有一个包含十几个成员的数据类。我用它来创建一个字典,然后将其发布到到 ElasticSearch 中。
现在我想从 ElasticSearch 中获取字典 并使用它来初始化数据类。
开始于:
我想添加第二个方法 init2,它将返回数据类的实例并将传递的 dict 参数解析为自动生成的 __ init __ 方法。
我会感谢您的意见,以确定我在下面建议的解决方案是否是正确的实现。
另外,这个实现可以被认为是一种工厂吗?
谢谢。
Follow up: Since the JSON\dictionary I get from the ES request is:
Has exactly the same keywords as the dataclass
Is flat, i.d., there are no nested objects.
I could simply pass the values as a **dict into the the auto-generated __ init __ method.
See my answer below for this specific case:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class MyData:
name: str
age: int = 17
@classmethod
def init_from_dict(cls, values_in_dict: dict):
# Original line using MyData was fixed to use cls, following @ForceBru 's comment
# return MyData(values_in_dict['name'], age=values_in_dict['age'])
return cls(values_in_dict['name'], age=values_in_dict['age'])
my_data_1: MyData = MyData('Alice')
print(my_data_1)
my_data_2: MyData = MyData('Bob', 15)
print(my_data_2)
values_in_dict_3: dict = {
'name': 'Carol',
'age': 20
}
my_data_3: MyData = MyData.init_from_dict(values_in_dict_3)
print(my_data_3)
# Another init which uses the auto-generated __init__ works in this specific
# case because the values' dict is flat and the keywords are the same as the
# parameter names in the dataclass.
# This allows me to do this
my_data_4: MyData = MyData(**values_in_dict_3)
最佳答案
您的代码中存在潜在错误。考虑一下:
class Thing:
def __init__(self, a, b):
self.a, self.b = a, b
@classmethod
def from_int(cls, value):
return Thing(value, value + 1)
class AnotherOne(Thing):
def __init__(self, a, b):
self.a, self.b = a + 1, b + 2
现在,如果你运行 AnotherOne.from_int(6)
你会得到一个Thing
对象:
>>> AnotherOne.from_int(6)
<__main__.Thing object at 0x8f4a04c>
...虽然您可能想创建一个 AnotherOne
对象!
要解决这个问题,请像这样创建对象:
class Thing:
...
@classmethod
def from_int(cls, value):
return cls(value, value + 1) # Use `cls` instead of `Thing`
我认为您的代码在其他方面还不错:确实,classmethod
的一种用法提供了除使用 __init__
之外的其他方法来初始化类的实例.
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