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How should we annotate functions that forward to their superclass?

Ouverte
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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
tooling

Piste de recherche

Aucun fichier d’implémentation, test ou point d’entrée n’est indiqué. Commencez par lire le comportement proposé de SuperKwargs et l’issue mypy associée #8769 ; l’issue doit disposer d’une conception validée pour les paramètres transmis et synthétisés avant que la portée de l’implémentation puisse être définie.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

topic: feature

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

Langage dominant
Python
Étoiles
1.8k
Forks
302
Merge moyen
23 h
PR mergées (30 j)
8

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