How should we annotate functions that forward to their superclass?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
No se indican archivos de implementación, pruebas ni puntos de entrada. Empieza leyendo el comportamiento propuesto de SuperKwargs y el issue relacionado de mypy #8769; el issue necesita un diseño acordado para los parámetros reenviados y sintetizados antes de que se pueda delimitar la implementación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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.)
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.8k
- Forks
- 302
- Merge medio
- 23 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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