How should we annotate functions that forward to their superclass?
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評估
研究方向
未指定實作檔案、測試或進入點。先閱讀提議的 SuperKwargs 行為以及相關的 mypy issue #8769；在確定實作範圍之前，該 issue 需要先就轉送參數和合成參數達成共識的設計。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
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.)
- 主要語言
- Python
- 星號
- 1.8k
- 分支
- 302
- 平均合併
- 4 小時 16 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 7
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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