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How should we annotate functions that forward to their superclass?

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topic: feature
主要言語
Python
スター
1.8k
フォーク
302
平均マージ
23時間
マージ済み PR(30日)
8

説明

Consider this real code:

from typing import SuperKwargs

class InferenceManager(Generic[T]):
    @override
    def __init__(self,
                 *,
                 default_trajectory: T,
                 progress_manager: None | ProgressManager,
                 wandb_run: None | Run
                 ) -> None:
        super().__init__()
        self._progress_manager = progress_manager
        self._results: list[T] = []
        self._trajectory = default_trajectory
        self._wandb_run = wandb_run


class TrainingInferenceManager(InferenceManager[RLTrainingResult]):
    def __init__(self, training_result: TrainingResult, **kwargs: SuperKwargs):
         self.training_result = training_result
         super().__init__(**kwargs)

If we want full annotations for TrainingInferenceManager.__init__, we currently need to duplicate all of the superclass's parameters. I suggest adding typing.SuperKwargs that stands in place of them.

(This could be made more complicated by allowing the child class to synthesize some of the parameters.)

Related: https://github.com/python/mypy/issues/8769

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

実装ファイル、テスト、エントリーポイントは指定されていません。まず、提案されている SuperKwargs の動作と関連する mypy issue #8769 を読みます。実装の範囲を定める前に、この issue では転送されるパラメーターと合成されるパラメーターについて合意された設計が必要です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python
領域
tooling
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
25/100

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