高效的类生成
既然你已经了解了如何使用 type() 函数创建类，我们将探索一种更高效的方法来生成多个相似的类。这种方法可以节省你的时间并减少代码重复，让你的编程过程更加顺畅。
理解现有的验证器类
首先，你需要在 WebIDE 中打开 validate.py 文件。该文件已经包含了几个验证器类，用于检查值是否满足特定条件。这些类包括 Validator、Positive、PositiveInteger 和 PositiveFloat。我们将在这个文件中添加一个 Typed 基类和几个特定类型的验证器。
要打开文件，请在终端中运行以下命令：
cd ~/project
添加 Typed 验证器类
让我们从添加 Typed 验证器类开始。这个类将用于检查一个值是否为预期的类型。
class Typed(Validator):
expected_type = object ## Default, will be overridden in subclasses
@classmethod
def check(cls, value):
if not isinstance(value, cls.expected_type):
raise TypeError(f'Expected {cls.expected_type}')
super().check(value)
在这段代码中，expected_type 默认设置为 object。子类将用它们要检查的特定类型覆盖这个值。check 方法使用 isinstance 函数来检查值是否为预期的类型。如果不是，则会引发一个 TypeError。
传统上，我们会像这样创建特定类型的验证器：
class Integer(Typed):
expected_type = int
class Float(Typed):
expected_type = float
class String(Typed):
expected_type = str
然而，这种方法存在重复。我们可以使用 type() 构造函数动态生成这些类，从而做得更好。
动态生成类型验证器
我们将用一种更高效的方法替换单个类的定义。
_typed_classes = [
('Integer', int),
('Float', float),
('String', str)
]
globals().update((name, type(name, (Typed,), {'expected_type': ty}))
for name, ty in _typed_classes)
这段代码的作用如下：
- 定义一个元组列表。每个元组包含一个类名和对应的 Python 类型。
- 使用带有
type() 函数的生成器表达式来创建每个类。type() 函数接受三个参数：类名、基类元组和类属性字典。
- 使用
globals().update() 将新创建的类添加到全局命名空间中。这使得这些类在整个模块中都可以访问。
你完成后的 validate.py 文件应该类似于以下内容：
## Basic validator classes
class Validator:
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
self.check(value)
instance.__dict__[self.name] = value
@classmethod
def check(cls, value):
pass
class Positive(Validator):
@classmethod
def check(cls, value):
if value <= 0:
raise ValueError('Expected a positive value')
super().check(value)
class PositiveInteger(Positive):
@classmethod
def check(cls, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError('Expected an integer')
super().check(value)
class PositiveFloat(Positive):
@classmethod
def check(cls, value):
if not isinstance(value, float):
raise TypeError('Expected a float')
super().check(value)
class Typed(Validator):
expected_type = object ## Default, will be overridden in subclasses
@classmethod
def check(cls, value):
if not isinstance(value, cls.expected_type):
raise TypeError(f'Expected {cls.expected_type}')
super().check(value)
## Generate type validators dynamically
_typed_classes = [
('Integer', int),
('Float', float),
('String', str)
]
globals().update((name, type(name, (Typed,), {'expected_type': ty}))
for name, ty in _typed_classes)
测试动态生成的类
现在，让我们测试我们动态生成的验证器类。首先，打开一个 Python 交互式 shell。
cd ~/project
python3
进入 Python shell 后，导入并测试我们的验证器。
from validate import Integer, Float, String
## Test the Integer validator
i = Integer()
i.__set_name__(None, 'test_int')
try:
i.check("not an integer")
print("Error: Check passed when it should have failed")
except TypeError as e:
print(f"Integer validation: {e}")
## Test the String validator
s = String()
s.__set_name__(None, 'test_str')
try:
s.check(123)
print("Error: Check passed when it should have failed")
except TypeError as e:
print(f"String validation: {e}")
## Add a new validator class to the list
import sys
print("Current validator classes:", [cls for cls in dir() if cls in ['Integer', 'Float', 'String']])
你应该会看到显示类型验证错误的输出。这表明我们动态生成的类正在正确工作。
测试完成后，退出 Python shell：
exit()
扩展动态类生成
如果你想添加更多的类型验证器，只需更新 validate.py 中的 _typed_classes 列表。
_typed_classes = [
('Integer', int),
('Float', float),
('String', str),
('List', list),
('Dict', dict),
('Bool', bool)
]
这种方法提供了一种强大而高效的方式来生成多个相似的类，而无需编写重复的代码。它允许你在需求增长时轻松扩展你的应用程序。
