如何为使用工厂方法创建的类属性添加类型提示-Python教程-PHP中文网

如何为使用工厂方法创建的类属性添加类型提示

霞舞

发布： 2025-10-19 09:15:12

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如何为使用工厂方法创建的类属性添加类型提示

本文探讨了如何在使用工厂方法创建类属性（特别是property）时，正确地添加类型提示，以避免类型检查器将其识别为 `any` 类型。通过自定义泛型 `property` 类，可以保留属性的类型信息，从而实现更精确的类型检查和代码提示。

在使用 Python 开发接口类时，我们经常会遇到需要创建具有相似结构的属性的情况。为了避免代码重复，可以使用工厂方法来动态生成这些属性。然而，这种方法的一个常见问题是，类型检查器（如 Mypy 或 Pyright）无法正确推断这些属性的类型，而是将其标记为 `Any` 类型。本文将介绍一种通过自定义泛型 `property` 类来解决此问题的方法。 ### 问题背景假设我们有一个 `Interface` 类，其中包含一些使用工厂方法 `property_factory` 创建的属性： ```python from __future__ import annotations class Interface: def property_factory(name: str) -> property: """Create a property depending on the name.""" @property def _complex_property(self: Interface) -> str: # Do something complex with the provided name return name @_complex_property.setter def _complex_property(self: Interface, _: str): pass return _complex_property foo = property_factory("foo") # Works just like an actual property bar = property_factory("bar") def main(): interface = Interface() interface.foo # Is of type '(variable) foo: Any' instead of '(property) foo: str' if __name__ == "__main__": main()

在这种情况下，Interface.foo 和 Interface.bar 会被类型检查器标记为 (variable) foo/bar: Any，而不是预期的 (property) foo/bar: str。这会导致类型检查的缺失和代码提示的不准确。

解决方案：自定义泛型 Property 类

为了解决这个问题，我们可以自定义一个泛型 Property 类，继承自 Python 内置的 property 类，并使用 typing 模块中的 Generic 和 TypeVar 来指定属性的类型。

from typing import Any, Generic, TypeVar, overload, cast, Callable

T = TypeVar('T')  # The return type
I = TypeVar('I')  # The outer instance's type

class Property(property, Generic[I, T]):

    def __init__(
        self,
        fget: Callable[[I], T] | None = None,
        fset: Callable[[I, T], None] | None = None,
        fdel: Callable[[I], None] | None = None,
        doc: str | None = None
    ) -> None:
        super().__init__(fget, fset, fdel, doc)

    @overload
    def __get__(self, instance: None, owner: type[I] | None = None) -> Callable[[I], T]:
        ...

    @overload
    def __get__(self, instance: I, owner: type[I] | None = None) -> T:
        ...

    def __get__(self, instance: I | None, owner: type[I] | None = None) -> Callable[[I], T] | T:
        return cast(Callable[[I], T] | T, super().__get__(instance, owner))

    def __set__(self, instance: I, value: T) -> None:
        super().__set__(instance, value)

    def __delete__(self, instance: I) -> None:
        super().__delete__(instance)

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这个 Property 类接受两个类型变量：I 表示外部实例的类型，T 表示属性的返回类型。通过重写 __init__ 和 __get__ 方法，我们可以保留属性的类型信息。

应用自定义 Property 类

现在，我们可以使用自定义的 Property 类来创建属性。首先，我们需要定义 getter 和 setter 函数的类型：

from collections.abc import Callable

Getter = Callable[['Interface'], str]
Setter = Callable[['Interface', str], None]

def complex_property(name: str) -> tuple[Getter, Setter]:
    def _getter(self: Interface) -> str:
        return name  # Replace with your complex logic

    def _setter(self: Interface, value: str) -> None:
        pass  # Replace with your complex logic

    return _getter, _setter

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然后，我们可以将这些函数传递给 Property 类的构造函数：

Operator

OpenAI推出的AI智能体工具

231

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class Interface:

    foo = Property(*complex_property("foo"))

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验证类型提示

现在，我们可以使用类型检查器来验证类型提示是否正确：

instance = Interface()

reveal_type(Interface.foo)  # mypy    => (Interface) -> str
                            # pyright => (Interface) -> str

reveal_type(instance.foo)   # mypy + pyright => str

instance.foo = 42           # mypy    => error: Incompatible types in assignment
                            # pyright => error: "Literal[42]" is incompatible with "str" ('foo' is underlined)

instance.foo = 'lorem'      # mypy + pyright => fine

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可以看到，类型检查器现在可以正确地推断出 Interface.foo 和 instance.foo 的类型为 str，并且可以在类型不匹配时发出错误。