Support for @dataclass_transform on Generic's method
Personne n'a encore pris cette issue.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 20.6k
- Forks
- 3.3k
- Métriques de merge des PR
- Métriques de PR en attente
Description
Feature
@dataclass_transform is a PEP-681 feature that is now mostly supported according to #14293. My proposition is to make sure that it can be used inside of a Generic class. What is more, it should handle passing Genaric methods in field_specifiers, like so:
class F(Generic[T]):
@staticmethod
def field(factory: Callable[[T], V]) -> V: ...
class G(Generic[T]):
@staticmethod
@dataclass_transform(field_specifiers=(F[T].field, ))
def foo(c): ...
@G[int].foo
class A:
x: int = F[int].field(factory=lambda x: x+2))
reveal_type(A.__init__) # Type of "A.__init__" is "(self: A, x: int = lambda x: x + 2) -> None"
Pitch
The current behavior is that if you annotate a static method (let alone a method inside a Generic class) with @dataclass_transform mypy won't treat it as dataclass-making decorator (see mypy playground). In this regard pyright does a better job as it allows you to do it (see pyright playground).
If the type checker would allow for the aforementioned feature, then this pattern would be possible to implement (using the above defined code):
class UserModel:
id: str
name: str
class ItemModel:
id: str
price: int
@G[UserModel].foo
class User:
id: str = F[UserModel].field(factory = lamda user: user.id)
name: str = F[UserModel].field(factory = lamda user: user.name)
more_data: str
@G[ItemModel].foo
class User:
id: str = F[ItemModel].field(factory = lamda item: item.id)
price: int = F[ItemModel].field(factory = lamda item: item.price)
more_data: str
The type checker should be able to catch type mismatches between the decorator and field, like so:
@G[UserModel].foo
class User:
# Error: F[ItemModel].field found where F[UserModel].field expected
id: str = F[ItemModel].field(factory = lamda item: item.id)
# Error: no field "price" found for user: UserModel
name: str = F[UserModel].field(factory = lamda user: user.price)
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par examiner la prise en charge existante de PEP 681 par mypy, référencée dans l’issue #14293, et reproduisez l’exemple mypy playground lié. Étudiez ensuite comment dataclass_transform gère les méthodes statiques, les méthodes Generic et field_specifiers, en utilisant les exemples de cette issue comme cas d’acceptation. La tâche est terminée lorsque les incompatibilités du décorateur et des types de champs sont diagnostiquées comme décrit.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- devtools
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 35/100