具有类型强制的不可变数据记录
data-records的Python项目详细描述
数据记录
在某些函数语言中有一个记录的概念。它们是不可变数据的产品数据类型 具有类型化属性。
目标
以下是本项目开发过程中的设计目标和“北极星”:
- 易用性
- 简单的界面
- 在大多数情况下,这是显而易见的吗
- 不变性
- 遵循不变性模式,如替换和模式匹配
- 安全
- 尽可能包含类型强制
- 确保记录具有生成的类型
- 执行错误时抛出警告
动机
强制键入
我喜欢@dataclass
,当它被添加到python中时,我欣喜若狂。但是某些事情,如:
>>>fromdataclassesimportdataclass,field>>>@dataclass...classFoo:...bar:str...baz:int>>>Foo(1,2)Foo(bar=1,baz=2)
不是我从其他类型语言中得到的。在静态类型语言中,这将抛出
错误,因为bar
应该是字符串。在具有类型强制的语言中,我希望bar
是"1"
。违约
这里的数据类的行为两者都不是,如果我在某个地方使用这个数据类,那么它应该是一个字符串
它会因运行时异常而失败;确切地说,应该帮助防止什么类型的异常。
>>>fromdata_recordsimportdatarecord>>>@datarecord...classFoo:...bar:str...baz:int>>>Foo(1,2)Foo(bar='1',baz=2)>>>Foo("a","b")Traceback(mostrecentcalllast):...ValueError:invalidliteralforint()withbase10:'b'
无关的现场处理
数据类的另一个问题是,当试图传入的字典的键数超过所需的键数时 创建数据类:
>>>fromdataclassesimportdataclass>>>@dataclass...classFoo:...bar:str...baz:int>>>Foo(**{'bar':'test','baz':1,'other':'nothing'})Traceback(mostrecentcalllast):...TypeError:__init__()gotanunexpectedkeywordargument'other'
这使得很难从较大的数据库调用或接收到的数据中提取数据记录。
>>>fromdata_recordsimportdatarecord>>>@datarecord...classFoo:...bar:str...baz:int>>>Foo(**{'bar':'test','baz':1,'other':'test'})Foo(bar='test',baz=1)>>>Foo.from_dict({'bar':'test','baz':1,'other':'test'})Foo(bar='test',baz=1)
不可变处理
数据记录是不可变的(很像冻结的数据类),对这些记录的处理是内置的:
>>>fromdata_recordsimportdatarecord>>>@datarecord...classFoo:...bar:str...baz:int...lat:float...long:float>>>example=Foo('test',2,65.1,-127.5)>>>example2=example.replace(bar='testing')>>>exampleFoo(bar='test',baz=2,lat=65.1,long=-127.5)>>>example2Foo(bar='testing',baz=2,lat=65.1,long=-127.5)>>>latitude,longitude=example.extract('lat','long')>>>latitude65.1