Вопрос Подсказки типов данных в Python

[acaobag]

Столкнулся с проблемой при использовании подсказок типов данных

Файл с классом данных и функцией

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    fname: str

def print_hello(name: Person.fname) -> None:
    print(f"hello {name}")

Файл через который я запускаю функцию

from test import print_hello, Person

person = Person("Tom")

print_hello(person.fname)

При запуске получаю ошибку

    def print_hello(name: Person.fname) -> None:
                          ^^^^^^^^^^^^
AttributeError: type object 'Person' has no attribute 'fname'

Почему я получаю ошибку и как это можно исправить?

 

[TheXSVV]

Столкнулся с проблемой при использовании подсказок типов данных

Файл с классом данных и функцией

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    fname: str

def print_hello(name: Person.fname) -> None:
    print(f"hello {name}")

Файл через который я запускаю функцию

from test import print_hello, Person

person = Person("Tom")

print_hello(person.fname)

При запуске получаю ошибку

    def print_hello(name: Person.fname) -> None:
                          ^^^^^^^^^^^^
AttributeError: type object 'Person' has no attribute 'fname'

Почему я получаю ошибку и как это можно исправить?

def print_hello(person: Person) -> None:
print(f"hello {person.fname}")

 

[acaobag]

def print_hello(person: Person) -> None:
print(f"hello {person.fname}")

Это сработает, но в чём проблема моего кода?
Почему просто Person он видит, а Person.fname нет?

 

[Morwen0]

Это сработает, но в чём проблема моего кода?
Почему просто Person он видит, а Person.fname нет?

Потому что надо понимать как работает аннотация типов в пайтоне.
Ты не можешь передавать атрибут класса в качестве аргумента, т.к. он является ссылкой на значение с определенным типом, а не непосредственно типом данных, и создаётся лишь после создания объекта класса.

То есть, ты можешь написать как указал TheXSVV или можешь написать так:

def print_hello(name: str) -> None:
    print(f"hello {name}")

Поскольку тип атрибута класса Person является строкой - это будет работать.

 

[acaobag]

Потому что надо понимать как работает аннотация типов в пайтоне.
Ты не можешь передавать атрибут класса в качестве аргумента, т.к. он является ссылкой на значение с определенным типом, а не непосредственно типом данных, и создаётся лишь после создания объекта класса.

То есть, ты можешь написать как указал TheXSVV или можешь написать так:

def print_hello(name: str) -> None:
    print(f"hello {name}")

Поскольку тип атрибута класса Person является строкой - это будет работать.

Собственно в чём и проблема.
Я либо передаю в функцию целиком Person, что не очень логично если я буду использовать только 1 его атрибут.
Либо меняю dataclass на str, что не очень удобно, особенно если у меня несколько классов данных подобных Person.
Есть какой то выход из этой ситуации?

 

[Morwen0]

Я либо передаю в функцию целиком Person

передаешь ты не функцию, а объект

Либо меняю dataclass на str, что не очень удобно, особенно если у меня несколько классов данных подобных Person.

Передавай аргументом функции print_hello строку, в чём проблема то?

 

[acaobag]

передаешь ты не функцию, а объект

Передавай аргументом функции print_hello строку, в чём проблема то?

Проблема в том что в функцию может быть передан другой класс данных, который так же будет содержать атрибут fname

Например

@dataclass
class Person:
    fname: str
    
@dataclass
class User:
    fname: str
    age: int
    
@dataclass
class Dog:
    fname: str
    breed: str

То есть под тип str подходит Dog.fname, User.fname и Person.fname, но функция предназначена только для класса данных Person.
Вот я и написал

def print_hello(name: Person.fname) -> None:
    print(f"hello {name}")

Но это не работает.
Какие ещё есть варианты?

 

[Morwen0]

Какие ещё есть варианты?

Повторю в третий раз :)
Передавай аргументом строку.

@dataclass
class Person:
    fname: str
    
@dataclass
class User:
    fname: str
    age: int
    
@dataclass
class Dog:
    fname: str
    breed: str

def print_hello(name: str) -> None:
    print(f"hello {name}")

 

[acaobag]

Повторю в третий раз :)
Передавай аргументом строку.

@dataclass
class Person:
    fname: str
  
@dataclass
class User:
    fname: str
    age: int
  
@dataclass
class Dog:
    fname: str
    breed: str

def print_hello(name: str) -> None:
    print(f"hello {name}")

Ты не понял.
Цель не допустить того чтобы в функцию попал класс данных Dog вместо Person.

 

[Xenely]

Аннотации типов должны указывать на Python типы, а не на поля классов.
В твоём случае аннотации ни к чему.

Данный пример будет работать так, как ты ожидал:

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Person:
    fname: str


def print_hello(name: str) -> None:
    print(f"hello {name}")


if __name__ == "__main__":
    person = Person("Tom")
    print_hello(person.fname)

 

[Xenely]

В таком случае ты можешь использовать isinstance для проверки типов и(или) использовать рефлексию для извлечения типов аннотаций:

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Person:
    fname: str


def print_hello_1(person: Person) -> None:

    # Если person имеет тип отличный от `Person`
    if not isinstance(person, Person):
        raise Exception("Invalid argument type!")

    print(f"Hello, {person.fname} #1")


def print_hello_2(person: Person) -> None:

    # Если person имеет тип отличный от `Person`
    if not isinstance(person, print_hello_2.__annotations__["person"]):
        raise Exception("Invalid argument type!")

    print(f"Hello, {person.fname} #2")


person = Person("Tom")
print_hello_1(person)
print_hello_2(person)

Иными методами ты не сможешь реализовать задуманное.
Python - динамический язык который по своей природе не умеет сам проверять типы.

Можешь на базе того, что я написал выше сделать декоратор для проверки типов на соответствие, но это сильно отразится на производительности.

Что-то вроде этого:

@typed
def sum_nums(a: int, b: int) -> int:
    ...

Не думаю, что тебе стоит волноваться, что можно передать объект другого типа.
Если тебе нужна типовая-защита - используй другой язык.

 

[acaobag]

Иными методами ты не сможешь реализовать задуманное.
Python - динамический язык который по своей природе не умеет сам проверять типы.

Можешь на базе того, что я написал выше сделать декоратор для проверки типов на соответствие, но это сильно отразится на производительности.

Что-то вроде этого:

@typed
def sum_nums(a: int, b: int) -> int:
    ...

Не думаю, что тебе стоит волноваться, что можно передать объект другого типа.
Если тебе нужна типовая-защита - используй другой язык.

Благодарю

 

[OXXXYMlRON]

Ты не понял.
Цель не допустить того чтобы в функцию попал класс данных Dog вместо Person.

если ты хочешь на уровне функции узнать атрибут какого класса переданный стринг - это невозможно, и ни один тайп чекер тебя не спасёт.

хочешь тайпхинты - оперируй над Person, как тебе уже сказали, e.g.:

def check_person(person: Person) -> str:
    def operate_on_person_attr(name: str) -> str:
        return name.tolower()

    return operate_on_person_attr(person.name)

умеет

умеет, трюки через isinstance и встроенная гулялка inspect, но не на уровне тайпчекера и уж точно это не удобно

Если тебе нужна типовая-защита - используй другой язык.

совет дерьма, если хочешь типизировать питон - типизируй питон, современный тулинг с синтаксисом позволяет

 

[Xenely]

если ты хочешь на уровне функции узнать атрибут какого класса переданный стринг - это невозможно, и ни один тайп чекер тебя не спасёт.

хочешь тайпхинты - оперируй над Person, как тебе уже сказали, e.g.:

def check_person(person: Person) -> str:
    def operate_on_person_attr(name: str) -> str:
        return name.tolower()

    return operate_on_person_attr(person.name)

умеет, трюки через isinstance и встроенная гулялка inspect, но не на уровне тайпчекера и уж точно это не удобно

совет дерьма, если хочешь типизировать питон - типизируй питон, современный тулинг с синтаксисом позволяет

Современный туллинг позволяет реализовывать это на уровне рефлексии и различных проверок в рантайме, что уже не сильно целесообразно. Для подобных случаев есть более пригодные компилируемые языки, которые поддерживают интерфейсы или generic' и.

Из всех популярных Python фреймаорков и библиотек проверку аннотаций осуществляет только pydantic и fastapi. Зачем пытаться отвёрткой забить гвоздь?

 

[OXXXYMlRON]

Современный туллинг позволяет реализовывать это на уровне рефлексии и различных проверок в рантайме, что уже не сильно целесообразно.

Кто сказал? Питон никогда и не основывался на типизации, типизацию добавляют только для DX. Pydantic абузит typing.Annotated, который имеет (имел?) отдельное поведение при парсинге типа, и был виден в vars() класса. Рефлексии как таковой в питоне нет, это всё ещё враппер на враппере погоняет враппером.

проверку аннотаций

Типизация как контракт - это парадигма компилируемых языков. Типизация как "о, я нажимаю на точку и моя IDE сразу знает какие атрибуты и методы лежат в объекте" - это чисто для языков с дактайпингом (питон, тайпскрипт).

Типизированный питон > не типизированный питон.