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How should we annotate functions that forward to their superclass?

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topic: feature
主要语言
Python
星标
1.8k
派生
302
平均合并
23 小时
30 天内合并 PR
8

描述

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

贡献指南

这个仓库没有索引到贡献指南

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。

调研方向

未指定实现文件、测试或入口点。先阅读提议的 SuperKwargs 行为以及相关的 mypy issue #8769;在确定实现范围之前,该 issue 需要先就转发参数和合成参数达成一致的设计。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

评估

技术栈
python
领域
tooling
Issue 类型
功能
难度
5/5
预计耗时
一周以上
活跃度
停滞
描述清晰度
基本清楚
新手友好度
25/100

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