How should we annotate functions that forward to their superclass?
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- 主要语言
- Python
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- 302
- 平均合并
- 23 小时
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- 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.)
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
- 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