python冻结的数据类与对象不可变.__ setattr__

问题描述

我将namedtuples用于不可变的数据结构，直到遇到数据类为止，在我的用例中，我更喜欢它（与问题无关）。

现在，我了解到它们并不是一成不变的！至少不是严格来讲。

setattr(frozen_dc_obj,"prop","value")引发异常。好的
但是object.__setattr__(frozen_dc_obj,..)为什么起作用？

与namedtuple相比，它会引发异常！

from collections import namedtuple
from dataclasses import dataclass


NTTest = namedtuple("NTTest","id")

nttest = NTTest(1)
setattr(nttest,"id",2)  # Exception
object.__setattr__(nttest,2)  # Exception


@dataclass(frozen=True)
class DCTest:
    id: int

dctest = DCTest(1)
setattr(dctest,2)  # Exception
object.__setattr__(dctest,2)  # WORKS

解决方法

namedtuple定义了__slots__ = ()，因此您无法设置任何属性（该属性没有__dict__）。

另一方面，

Frozen dataclasses在其__setattr__方法中执行手动检查，如果是冻结的实例，则会引发异常。

比较以下内容：

>>> class Foo:
...     __slots__ = ()
... 
>>> f = Foo()
>>> f.__dict__  # doesn't exist,so object.__setattr__ won't work
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>",line 1,in <module>
AttributeError: 'Foo' object has no attribute '__dict__'
>>> @dataclass(frozen=True)
... class Bar:
...     pass
... 
>>> b = Bar()
>>> b.__dict__  # this exists,so object.__setattr__ works
{}

,

python Discord频道上的其他人也提供了另一个很好的见识：

冻结的数据类可能会通过自己的setattr限制访问，您可以通过将其传递给对象来绕过它。

Namedtuple来自实际的元组，而不是python中的实现，因此它们可能是“真正的”不可变的，但是如果您要遍历接口（如果对数据类进行相同的操作），那么这是有争议的。混乱的方式）。 我建议使用NamedTuple来键入namedtuple，因为它是适当的类，它提供了可读性，但是如果您需要数据类，那么冻结类应该没问题。 NamedTuple并不是真正的typehint，但可以像数据类一样在类定义中使用它们，与类似类型的构造函数相比，它提供了更整洁的定义。

我认为没有办法限制纯python中的所有访问，因为您可以调用仅适用的对象方法。

在元组上分配将涉及在C级别与（c）python进行交互，但是从某种意义上说，这不是它的预期接口，这是相同的。

Python总体上在安全性上并不重要，如果不应该执行某些操作，那么这就是用户的问题。