ベースクラスを派生したクラスPython(またはクラスを拡張するより多くのPythonic方法)にキャスト
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27-09-2019 - |
質問
NetworkX Pythonパッケージを拡張し、いくつかの方法を追加する必要があります Graph
私の特定のニーズのためのクラス
私がこれをすることを考えた方法は、単に新しいクラスを派生するだけで言うことです NewGraph
, 、および必要な方法を追加します。
ただし、NetworkXには作成および返信がある他のいくつかの機能があります Graph
オブジェクト(たとえば、ランダムグラフを生成します)。私は今、これらを変える必要があります Graph
オブジェクトに NewGraph
新しい方法を使用できるようにオブジェクト。
これを行う最良の方法は何ですか?それとも、まったく異なる方法で問題に取り組むべきですか?
解決
追加のインスタンス値に依存しない動作を追加するだけで、オブジェクトに割り当てることができます __class__
:
from math import pi
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
def area(self):
return pi * self.radius**2
class CirclePlus(Circle):
def diameter(self):
return self.radius*2
def circumference(self):
return self.radius*2*pi
c = Circle(10)
print c.radius
print c.area()
print repr(c)
c.__class__ = CirclePlus
print c.diameter()
print c.circumference()
print repr(c)
印刷:
10
314.159265359
<__main__.Circle object at 0x00A0E270>
20
62.8318530718
<__main__.CirclePlus object at 0x00A0E270>
これは、Pythonで取得できるのと同じくらい「キャスト」に近づいており、Cでキャストするように、問題に何らかの考えを与えずに行われるべきではありません。かなり限られた例を投稿しましたが、制約の範囲内にとどまることができれば(動作を追加するだけで、新しいインスタンスVARSなし)、これは問題に対処するのに役立ちます。
他のヒント
モジュールのクラスをモジュールに触れずにカスタムメイドのサブクラスに「魔法のように」置き換える方法は次のとおりです。これは、通常のサブクラス化手順からのわずか数行であるため、ボーナスとしてサブクラス化のすべてのパワーと柔軟性を(ほぼ)提供します。たとえば、これにより、必要に応じて新しい属性を追加できます。
import networkx as nx
class NewGraph(nx.Graph):
def __getattribute__(self, attr):
"This is just to show off, not needed"
print "getattribute %s" % (attr,)
return nx.Graph.__getattribute__(self, attr)
def __setattr__(self, attr, value):
"More showing off."
print " setattr %s = %r" % (attr, value)
return nx.Graph.__setattr__(self, attr, value)
def plot(self):
"A convenience method"
import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(self)
plt.show()
これまでのところ、これは通常のサブクラス化とまったく同じです。次に、このサブクラスをにフックする必要があります networkx
すべてのインスタンス化を行うモジュール nx.Graph
の結果 NewGraph
代わりにオブジェクト。これが通常、インスタンスを描いたときに起こることです nx.Graph
でオブジェクト nx.Graph()
1. nx.Graph.__new__(nx.Graph) is called 2. If the returned object is a subclass of nx.Graph, __init__ is called on the object 3. The object is returned as the instance
交換します nx.Graph.__new__
そしてそれを返します NewGraph
代わりは。その中で、私たちはそれを呼びます __new__
の方法 object
の代わりに __new__
の方法 NewGraph
, 、後者は私たちが置き換えている方法を呼び出す別の方法であり、したがって無限の再帰につながるからです。
def __new__(cls):
if cls == nx.Graph:
return object.__new__(NewGraph)
return object.__new__(cls)
# We substitute the __new__ method of the nx.Graph class
# with our own.
nx.Graph.__new__ = staticmethod(__new__)
# Test if it works
graph = nx.generators.random_graphs.fast_gnp_random_graph(7, 0.6)
graph.plot()
ほとんどの場合、これはあなたが知る必要があるすべてですが、一つのゴッチャがあります。私たちのオーバーライド __new__
メソッドは影響のみに影響します nx.Graph
, 、そのサブクラスではありません。たとえば、電話する場合 nx.gn_graph
, 、のインスタンスを返します nx.DiGraph
, 、私たちの派手な拡張機能はありません。サブクラスのそれぞれをサブクラス化する必要があります nx.Graph
必要な方法と属性を使用して追加したいこと。使用 ミックスイン 従いながら一貫してサブクラスを簡単に拡張できるようにするかもしれません ドライ 原理。
この例は十分に簡単に思えるかもしれませんが、モジュールに接続するこの方法は、発生する可能性のあるすべての小さな問題をカバーする方法で一般化するのが困難です。手元の問題に合わせて調整する方が簡単だと思います。たとえば、あなたが接続しているクラスが独自のカスタムを定義する場合 __new__
方法、それを置き換える前に保存する必要があり、そのメソッドを呼び出す必要があります object.__new__
.
関数がグラフオブジェクトを作成している場合、それらを新しいオブジェクトに変えることはできません。
NewGraphの別のオプションは、グラフではなくグラフを持つことです。グラフメソッドを持っているグラフオブジェクトに委任し、任意のグラフオブジェクトを新しいNewGraphオブジェクトにラップすることができます。
class NewGraph:
def __init__(self, graph):
self.graph = graph
def some_graph_method(self, *args, **kwargs):
return self.graph.some_graph_method(*args, **kwargs)
#.. do this for the other Graph methods you need
def my_newgraph_method(self):
....
簡単なケースでは、サブクラスを書くこともできます __init__
このように、グラフデータ構造からポインターをサブクラスデータに割り当てます。
from networkx import Graph
class MyGraph(Graph):
def __init__(self, graph=None, **attr):
if graph is not None:
self.graph = graph.graph # graph attributes
self.node = graph.node # node attributes
self.adj = graph.adj # adjacency dict
else:
self.graph = {} # empty graph attr dict
self.node = {} # empty node attr dict
self.adj = {} # empty adjacency dict
self.edge = self.adj # alias
self.graph.update(attr) # update any command line attributes
if __name__=='__main__':
import networkx as nx
R=nx.gnp_random_graph(10,0.4)
G=MyGraph(R)
割り当てでcopy()またはdeepcopy()を使用することもできますが、それを行っている場合は使用することもできます
G=MyGraph()
G.add_nodes_from(R)
G.add_edges_from(R.edges())
グラフデータをロードします。
単に新しいものを作成することができます NewGraph
に由来する Graph
オブジェクトと __init__
関数にはようなものが含まれます self.__dict__.update(vars(incoming_graph))
最初の行として、独自のプロパティを定義する前に。このようにして、基本的にすべてのプロパティをからコピーします Graph
派生した新しいオブジェクトにあります Graph
, 、しかしあなたの特別なソースで。
class NewGraph(Graph):
def __init__(self, incoming_graph):
self.__dict__.update(vars(incoming_graph))
# rest of my __init__ code, including properties and such
使用法:
graph = function_that_returns_graph()
new_graph = NewGraph(graph)
cool_result = function_that_takes_new_graph(new_graph)
皆さんに試しましたかPython]派生クラスにベースクラスをキャストします
私はそれをテストしました、そしてそれはうまくいくようです。また、この方法は以下の方法よりも少し優れていると思います。 初期化 導出された関数の関数。
c.__class__ = CirclePlus