如何输入提示抽象方法属性作为可选并使 mypy 满意？

Question

此代码：

class PeakAnnotationsLoader(ABC):
    @property
    @abstractmethod
    def add_columns_dict(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, function]]]:
        pass

    @classmethod
    def add_df_columns(cls, df_dict: dict):
        if cls.add_columns_dict is not None:
            for sheet, column_dict in cls.add_columns_dict.items():
                # ^^^ This is the line that produces the error
                ...

class IsocorrLoader(PeakAnnotationsLoader):
    add_columns_dict = None

从

mypy

产生以下错误：

DataRepo/loaders/peak_annotations_loader.py:222: error: "Callable[[PeakAnnotationsLoader], Optional[dict[str, dict[str, function]]]]" has no attribute "items"  [attr-defined]

我最初根本没有该方法的类型提示，并且遇到了同样的错误，但我不知道如何让 mypy 在这里开心。顺便说一句，该代码有效。我如何在这里满足我的要求？

Answer 1

在

PeakAnnotationsLoader

类中，

add_columns_dict

方法位于实例级别，而

add_df_columns

方法位于类级别。使用

cls.add_columns_dict

就像使用

PeakAnnotationsLoaderChildClass.add_columns_dict

一样，理论上它会返回 mypy 所说的返回值，一个可调用的。

代码之所以有效，是因为您重写了

add_columns_dict

方法并将其设为静态字段，因此

PeakAnnotationsLoaderChildClass.add_columns_dict

返回该字段的值。父类不会以任何方式强制子类覆盖

add_columns_dict

，因此 mypy 会抛出此错误。

如果通过删除

add_columns_dict

注释使

@classmethod

方法成为实例级方法，该错误就会消失。

覆盖抽象属性的预期方法如下：

class IsocorrLoader(PeakAnnotationsLoader):
  @property
  def add_columns_dict(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, function]]]:
    ...

这会破坏你的代码，并且它不再起作用，因为你不再将

add_columns_dict

设为类的静态字段。

根据我目前的知识，不可能有一个抽象类方法同时也是一个属性。

使

add_columns_dict

成为抽象类方法而不是抽象属性也可以使此错误消失。您的代码可能如下所示：

class PeakAnnotationsLoader(ABC):
    @classmethod
    @abstractmethod
    def get_add_columns_dict(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, function]]]:
        pass

    @classmethod
    def add_df_columns(cls, df_dict: dict):
        add_columns_dict = cls.get_add_columns_dict()
        if add_columns_dict is not None:
            for sheet, column_dict in add_columns_dict.items():
                ...

class IsocorrLoader(PeakAnnotationsLoader):
    @classmethod
    def get_add_columns_dict(self) -> Optional[Dict[str, Dict[str, function]]]:
        ...