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通过超级调用时,为什么我们必须使用__dunder__方法而不是运算符?

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通过超级调用时,为什么我们必须使用__dunder__方法而不是运算符?

CPython的Bug跟踪程序的问题805304,“超级实例不支持项目分配”,让Raymond
Hettinger给出了有关所遇到的困难的详细解释。

这种方法无法自动运行的原因是,由于Python的方法缓存,此类方法必须在类上定义,而代理的方法则在运行时找到。

他提供了将提供此功能子集的补丁:

+   if (o->ob_type == &PySuper_Type) {+       PyObject *result;+       result = PyObject_CallMethod(o, "__setitem__", "(OO)", key, value);+       if (result == NULL)+return -1;+       Py_DECREF(result);+       return 0;+   }+

所以这显然是 可能的

但是,他得出结论

我一直在想,可以不考虑这一点,而只是证明超级对象仅在显式属性查找时才能发挥作用。

否则,要完全修复它,需要在每个直接从插槽表调用函数的位置组合Python,然后在插槽为空的情况下使用属性查找添加后续调用。

当涉及到诸如repr(obj)之类的函数时,我认为我们希望超级对象能够标识自己,而不是将调用转发给目标对象的__repr __()方法。

争论似乎是,如果

__dunder__
方法被代理,那么要么被代理,要么
__repr__
它们之间存在不一致。
super()
因此,可能不希望代理这样的方法,以免它太接近程序员相当于一个不可思议的低谷的程度。



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