python - 扩展 Cython 类时，__cinit__() 恰好需要 2 个位置参数

Question

我想扩展 scikit-learn 的 ClassificationCriterion 类，该类在内部模块中定义为 Cython 类 sklearn.tree._criterion 。我想在 Python 中执行此操作，因为通常我无法访问 sklearn 的 pyx/pxd 文件(因此我无法 cimport 它们)。但是，当我尝试扩展 ClassificationCriterion 时，收到错误 TypeError: __cinit__() 恰好需要 2 个位置参数(给定 0 个)。下面的 MWE 重现了该错误，并显示该错误发生在 __new__ 之后但 __init__ 之前。

有什么方法可以像这样扩展 Cython 类吗？

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree._criterion import ClassificationCriterion

class MaxChildPrecision(ClassificationCriterion):
    def __new__(self, *args, **kwargs):
        print('new')
        super().__new__(MaxChildPrecision, *args, **kwargs)

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print('init')
        super(MaxChildPrecision).__init__(*args, **kwargs)

clf = DecisionTreeClassifier(criterion=MaxChildPrecision())

Answer 1

有两个问题。首先ClassificationCriterion requires two specific arguments to its constructor that you aren't passing it 。您必须弄清楚这些参数代表什么并将它们传递给基类。

其次，还有 Cython 问题。如果我们看 the description of how to use __cinit__然后我们看到:

Any arguments passed to the constructor will be passed to both the __cinit__() method and the __init__() method. If you anticipate subclassing your extension type in Python, you may find it useful to give the __cinit__() method * and ** arguments so that it can accept and ignore extra arguments. Otherwise, any Python subclass which has an init() with a different signature will have to override __new__() as well as __init__()

不幸的是，sklearn 的作者没有提供 * 和 ** 参数，所以你必须重写 __new__。像这样的东西应该有效:

class MaxChildPrecision(ClassificationCriterion):
    def __init__(self,*args, **kwargs):
        pass

    def __new__(cls,*args,**kwargs):
        # I have NO IDEA if these arguments make sense!
        return super().__new__(cls,n_outputs=5,
                           n_classes=np.ones((2,),dtype=np.int))

我将必要的参数传递给__new__中的ClassificationCriterion，并在__init__中处理我认为合适的其余部分。我不需要调用基类 __init__ (因为基类没有定义 __init__)。