Unveränderliche Objekte in Python

In Python bietet Unveränderlichkeit einen wertvollen Mechanismus zum Schutz der Datenintegrität. Das Erstellen unveränderlicher Objekte stellt jedoch bestimmte Herausforderungen dar.

Überschreiben von setattr

Ein gängiger Ansatz besteht darin, setattr zu überschreiben. Verfahren. Allerdings wird diese Methode sogar während des init-Prozesses aufgerufen, wodurch sie für die Erstellung unveränderlicher Objekte ungeeignet ist.

Unterklassen eines Tupels

Eine andere Strategie beinhaltet Unterklassen eines Tupels. Diese Technik stellt Unveränderlichkeit sicher, indem sie die Methode new direkt überschreibt. Allerdings werden die dem Tupel zugrunde liegenden Elemente als self[0] und self[1] offengelegt, wodurch ihre Unzugänglichkeit gefährdet wird.

namedtuple as a Solution

Für eine einfachere und mehr Um eine effektive Lösung zu finden, sollten Sie die Verwendung von „collections.namedtuple“ von Python in Betracht ziehen. Diese Funktion erstellt einen tupelähnlichen Typ, der einer Klasse ähnelt und benannte Attribute enthält. Immutable =collections.namedtuple("Immutable", ["a", "b"])

Dieser Ansatz weist mehrere Vorteile auf:

• Prägnanz und einfache Implementierung
• Kompatibilität mit pickle und copy
• Verhindert den Attributzugriff über [0] usw.

Implementierung von Namedtuple

Namedtuples werden von Tupeln abgeleitet und nutzen Sie Slots, um Unveränderlichkeit sicherzustellen. Dies ist analog zum Unterklassenansatz, bietet jedoch den zusätzlichen Vorteil benannter Attribute.

Python 2.6-Kompatibilität

Benannte Tupel wurden in Python 2.6 eingeführt, um die Kompatibilität mit älterem Python sicherzustellen Versionen.

Fazit

Während es verschiedene Ansätze zum Erstellen unveränderlicher Objekte in Python gibt, bieten benannte Tupel eine praktische und effektive Lösung, die den Bedarf an Unveränderlichkeit in der Python-Programmierung erfüllt.