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论文探讨了在Python中创建一种特殊单例对象的多种策略，该对象同时需要作为类型提示和特定值使用，类似None。文章分析了使用None和省略的局限性，重点推荐了自定义单例类作为最实用且Pythonic的解决方案，并利用元类实现“类即介绍实例”的进阶方法及初步的类型检查拓扑问题，旨在为开发者提供全面的选择指南。 1. 问题背景：自定义“未设置”值

在python开发中，我们经常遇到区分需要“字段未提供（未设置）”这两种状态的场景。例如，在一个partial_update方法中，如果某个字段的值明确设置为none，表示需要字段字段更新为non e；而如果该字段完全没有提供，则表示不能接触该字段。为了实现这种区分，我们需要一个特殊的单例对象，例如notset，它既能作为默认值指示参数未提供，又可以作为提示类型的一部分。

考虑以下Client类中的partial_update方法示例：class客户端： defpartial_update( self， obj_id： int， obj_field： int | None | NotSet = NotSet， # 期望 NotSet 既是类型也是值 another_field： str | None | NotSet = NotSet， # ... 其他字段 )： # 如果 obj_field 未明确指定，则如果 obj_field 为 NotSet，则不更新： print(quot；obj_field 未设置，不更新。quot；) else： # 否则，更新 obj_field，即使其设置为 None print(fquot；obj_field 设置为： {obj_field}，执行更新。quot；) if another_field 未设置： print(quot；another_field 未设置，不更新。quot；) else： print(fquot；another_field 为： {another_field}，执行更新。quot；）登录后复制

我们的目标是找到一种方式来定义NotSet，导出能够像None一样，既可以作为提示obj_field的类型： int |无 | NotSet的一部分，也可以作为默认值obj_field = NotSet使用，并且obj_field是NotSet能够正确判断。2. 常见的尝试及限制

在上述实现NotSet时，有几种常见的尝试，但它们各自存在一定的限制。2.1使用None

直接使用None作为“未设置”的标志是最引人注目的，但往往不可行。限制：None在许多业务逻辑中被用于表示“空值”或“缺失值”，这意味着字段本身可能是可空的。

如果None同时表示“未设置”和“设置为None”，会导致语义不一致，无法区分用户是想将字段更新为None还是根本没有提供该字段字段。2.2使用内置Ellipsis (...)

Python提供了Ellipsis对象，写作...。通常是一个单例，可以用于某些特殊场景。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；from types import EllipsisTypedefpartial_update_with_ellipsis( obj_field： int | None | EllipsisType = ...，)： if obj_field is ...： print(quot；obj_field 未设置 (使用省略号)quot；) else： print(fquot；obj_field 设置为： {obj_field}quot；)partial_update_with_ellipsis()partial_update_with_ellipsis(None)partial_update_with_ellipsis(10)登录后复制

成像：成像不明显：省略号通常用于切片或占位符，将其用于表示“未设置”可能不够直观和明确，降低代码的准确性。 类型提示限制：虽然可以使用EllipsisType作为类型提示，但直接在类型提示中写...（例如obj_field：int |无 | ... = ...）不是被Python类型系统支持的。2.3 自定义单例类（初步尝试）

一个自定义的单例类创建是更接近目标的方法。class NotSetType： _instance = None def __new__(cls， *args， **kwargs)： if cls._instance is None： cls._instance = super().__new__(cls， *args， **kwargs) return cls._instanceNotSet = NotSetType()defpartial_update_custom_singleton( obj_field： int | None | NotSetType = NotSet， # 注意这里是 NotSetType)： if obj_field is NotSet： print(quot；obj_field 未设置 (自定义单例)quot；) else： print(fquot；obj_field 设置为： {obj_field}quot；)partial_update_custom_singleton()partial_update_custom_singleton(None)partial_update_custom_singleton(20)登录后复制

局限性：这是目前状况最好的方案。创建了一个明确的单例NotSet，并且在运行时可以正确判断obj_field是否为NotSet。

然而，在类型提示时，我们不得不使用其类名NotSetType，而不是我们期望的实例名NotSet。虽然功能上没有问题，但与我们最初“NotSet既是类型又是值”的理想目标存在计算的语法差异。3. 推荐实践：Pythonic的自定义单例模式

尽管上述要求的类型提示差异，自定义单例类仍然是实现“未设置”值最推荐、最Pythonic且最实用的方法。它提供了清晰的语义、良好的认知性，并且在运行时存在表现稳定性。

实现原理：通过重写类的__new__方法，我们可以控制对象的创建过程。在__new__中，我们检查类是否已经有了实例（通常存储在一个私有类变量_instance中）。如果还，则调用父类的__new__方法来实例并保存；如果已经存在，则直接返回现有的实例。这样确保了无论多少次尝试创建该类的对象，都只能得到同一个实例。#定义 NotSetType 类 NotSetType： _instance = None # 用于存储单例实例 def __new__(cls)： quot；quot；quot；重写 __new__ 方法以确保只创建一个实例。 quot；quot；quot； if cls._instance is None： # 如果实例不存在，则创建并存储 cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance # 返回唯一的实例 def __repr__(self)： quot；quot；quot；为实例提供友好的字符串表示。 quot；quot；quot； return quot；lt；NotSetgt；quot； def __str__(self)： quot；quot；quot；为实例提供友好的字符串表示。 quot；quot；quot； return quot；NotSetquot；# 创建 NotSet 单例实例NotSet = NotSetType()# 实例应用class UserProfile： def __init__(self， name： str， email： str | None = None)： self.name = name self.email = email def update_profile( self， name： str | NotSetType = NotSet， email： str | None | NotSetType = NotSet )： quot；quot；quot；根据提供的参数更新用户数据。 NotSet，则不更新对应字段。

quot；quot；quot； 如果姓名未设置： self.name = 姓名 print(fquot；更新姓名： {self.name}quot；) 如果邮箱未设置： self.email = email print(fquot；更新邮箱： {self.email}quot；) print(fquot；当前资料： Name={self.name}， Email={self.email}quot；)# 使用示例user = UserProfile(quot；Alicequot；， quot；alice@example.comquot；)print(quot；---灵魂资料 ---quot；)print(fquot；姓名： {user.name}， Email： {user.email}quot；)print(quot；\n--- 第一次更新 (只更新姓名) ---quot；)user.update_profile(name=quot；Aliciaquot；)print(quot；\n--- 第二次更新 (更新邮箱为 None) ---quot；)user.update_profile(email=None)print(quot；\n--- 第三次更新 (同时更新姓名和邮箱) ---quot；)user.update_profile(name=quot；Bobquot；， email=quot；bob@example.comquot；)print(quot；\n--- 第四次更新 (不提供任何参数) ---quot；)user.update_profile()# 验证 NotSet 的单例特性assert NotSet is NotSetType()print(fquot；\nNotSet 的类型为： {type(NotSet)}quot；)print(fquot；NotSet 的值为：{NotSet}quot；)登录后复制

注意事项：这种方法在功能上完全满足需求。虽然在类型时提示需要使用NotSetType，而不是直接使用NotSet实例，但这种差异通常是不可避免的，它明确表达了obj_field所需的或NotSetType的实例。对于大多数Python项目而言，兼顾了这是一个明确性、可执行性和实用性的最佳选择。4. 进阶探讨：利用元类实现“类即实例”

为了严格实现“NotSet既是类型又是值”的目标，即type(NotSet) == NotSet，我们可以利用Python的元类机制。方法非常解决，但是伴随着复杂的实现和潜在的这种兼容性问题。

实现原理：一个类的类型就是它的元类。如果一个类成为自己的类型，那么它的元类在创建这个类的时候，需要返回这个类本身的一个实例。这听起来有点绕，但是通过元类Meta的__new__方法可以实现。class Meta(type)： quot；quot；quot；自定义元类，用于创建一个类，创建者在创建时返回其自身的一个实例。

quot；quot；quot； def __new__(cls，name，bases，dct)： # 调用父类(type)的__new__来创建NotSet类本身actual_class = super().__new__(cls，name，bases，dct)#然后，通过调用刚刚的类(actual_class)来获取它的一个实例#这里的actual_class()会调用NotSet类的__new__方法#如果 NotSet 类没有自定义 __new__，调用类型的 __new__ # 关键在于，我们返回的是这个类的“实例”，而这个“实例”就是这个类本身 returnactual_class() # 返回 NotSet 类的实例class NotSet(type，metaclass=Meta)： quot；quot；quot；使用元元类创建的 NotSet 类。它的行为使得 NotSet 既是类型又是其自身的实例。

quot；quot；quot； def __new__(cls)： #确保 NotSet 也是一个例子，虽然 Meta 元类已经处理了大部分 if not hasattr(cls， '_instance')： cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def __repr__(self)： return quot；lt；NotSetgt；quot； def __str__(self)： return quot；NotSetquot；# 验证 NotSet 的特殊行为 print(fquot；NotSet： {NotSet}quot；)print(fquot；type(NotSet)： {type(NotSet)}quot；)print(fquot；NotSet is type(NotSet)： {NotSet is type(NotSet)}quot；) # 预期为 True# 结尾应用 (与之前的partial_update 类似)defpartial_update_metaclass( obj_id： int， obj_field： int | None | NotSet = NotSet，# 现在 NotSet 可以直接作为类型提示)： if obj_field is NotSet： print('obj_field 未设置 (元类实现)') else： print(f'obj_field 设置为： {obj_field}')partial_update_metaclass(1)partial_update_metaclass(1， None)partial_update_metaclass(1， 42)登录后复制

重要注意：这种元类方法确实实现了type(NotSet) == NotSet 的语义，允许 NotSet 直接类型作为提示使用。然而，这是一个非常规范的 Python 模式，它会引入显着的复杂性，并且对静态类型检查器（如 Mypy）来说可能是一个挑战。Mypy 通常会认为 Not Set是一个类，是一个可以作为值的类型。这意味着你的代码在运行时可能正常工作，但在静态分析阶段会报告错误或警告。因此，强烈不建议在生产环境中使用此方法，因为它牺牲了可维护性和类型检查的可靠性。5. 替代设计：使用**kwargs处理可选参数

在某些情况下，如果可选参数的数量非常多，或者参数的组合非常动态，使用**kwargs可能是一个更简洁的设计模式，尽管它牺牲了部分类型提示的优势。

class Client： def __init__(self，initial_obj_id： int)： self.obj_id = initial_obj_id self.obj_field = None self.another_field = quot；defaultquot； defpartial_update_kwargs(self， **kwargs)： quot；quot；quot； 使用 **kwargs 更新对象属性。 quot；quot；quot； print(fquot；--- 更新前： obj_id={self.obj_id}， obj_field={self.obj_field}， another_field={self.another_field} ---quot；) for field，value in kwargs.items()： if hasattr(self， field)： setattr(self， field， value) print(fquot；更新字段 '{field}' 为： {value}quot；) else： print(fquot；警告：字段 '{field}' 不存在。quot；) print(fquot；--- 更新后： obj_id={self.obj_id}， obj_field={self.obj_field}， another_field={self.another_field} ---quot；)#使用示例client_instance = Client(100)client_instance.partial_update_kwargs(obj_field=50)client_instance.partial_update_kwargs(another_field=quot；new_valuequot；， obj_field=None)client_instance.partial_update_kwargs() # 不提供任何参数，不更新登录后复制

权衡分析：优点：极大地简化了函数签名，尤其适用于有大量任选参数的场景。调用方只需提供需要更新的字段。缺点： 失去了明显式的类型提示。**kwargs中的键和值的类型在签名中无法直接表达，这降低了代码的判断性和IDE的自动补全能力。另外，如果确定了不存在的字段名，只能在运行时检查。6. 总结与建议

在Python中创建既能作为类型提示又特定值的单例对象是一个常见需求，尤其是在处理“未设置”语义时。

首选方案：自定义单例类（NotSetType和NotSet实例）是最推荐、最实用且符合Python习惯的方法。它提供了明确的语义，易于理解和维护。类型提示是NotSetTypeNotSet，但通常是简洁的折衷，且在功能上完全满足需求。

不推荐方案：元类实现“类即实例”虽然技术上可以实现NotSet既是类型又是其自身实例的严格要求，但这种方法过于复杂，且与静态类型检查器（如Mypy）的兼容性差。强烈建议避免在生产环境中在使用这个方案时，因为它会引入不必要的复杂性和潜在的类型检查问题。

替代设计：使用`kwargs`**对于参数数量多且动态性强的场景，**kwargs提供了一种灵活的解决方案。然而，它牺牲了具有显着式提示类型和参数名检查的优势，应根据项目需求权衡利弊。

综上所述，对于大多数需要区分“无值”和“未设置”的场景，采用自定义单例类（如论文中NotSetType和NotSet的）实现）是最佳实践。它在清晰性、可维护性和功能性之间取得了良好的平衡。

以上就是Python中创建既作类型又作值的单例对象：策略与权衡的详细内容，更多请关注乐哥网其他常识文章相关！