Python中将对象从类转换为子类的方法

Question

考虑以下最小问题：

from math import sqrt    

class Vector(object):

    def __init__(self, x, y, z):
        self.v = [x, y, z]

    def normalize(self):
        x, y, z = self.v
        norm = sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
        self.v = [x/norm, y/norm, z/norm]

    # other methods follow  

class NormalizedVector(Vector):

    def __init__(self, x, y, z):
        super(Vector, self).__init__(x, y, z)
        self.normalize()

所以本质上 NormalizedVector 对象与 Vector 对象相同，但增加了标准化。

是否可以向 Vector 添加一个方法，以便每当调用 normalize 方法时，对象就会自动子类化为 NormalizedVector？

我知道我可以使用abstract factory pattern，但这只有在对象在创建时被子类化时才有效：我希望能够对之前已经创建的对象进行子类化。

我发现 some solutions 基于重新分配 __ 类 __ 方法，但不鼓励这样做。我愿意将上面的模式修改为更“Pythonic”的模式。

Answer 1

我建议只使用 Vector() 类和布尔型 normalized 实例属性。

另外，在normalize 方法中，您使用的是 x、y 和 z，但这些变量没有定义，您甚至没有用self阅读它们。

我推荐的代码：

from math import sqrt    

class Vector(object):

    def __init__(self, x, y, z, normalized=False):
        self.v = [x, y, z]
        if normalized in [True, False]:
            self.normalized = normalized
        else:
            raise Exception("Please set normalized to either True or False")

    def __repr__(self):
        return "Vector ({}, {}, {})".format(*self.v)

    def normalize(self):
        x,y,z = self.v
        norm = sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
        self.v = [x/norm, y/norm, z/norm]
        self.normalized = True

    def isNormalized(self):
        return self.normalized

    # other methods follow  

v1 = Vector(10, 20, 30)
print v1.isNormalized()
v1.normalize()
print v1.isNormalized()

v2 = Vector(40, 50, 60, normalized=True)
print v2.isNormalized()

输出：

False
True
True

---

---

__repr__ 函数只会很好地展示您的对象：

print v1

输出：

Vector (0.267261241912, 0.534522483825, 0.801783725737)

Answer 2

为什么您需要跟踪向量本身的规范化，只需在您的 main.py 或您使用向量的任何地方跟踪它？

另外，我将简单地返回具有标准化值的对象的新副本。这样，您可以在计算中动态创建归一化向量，而无需更改原始向量。

from math import sqrt    

class Vector(object):

    def __init__(self, x, y, z):
        self.v = [x, y, z]

    def normalized(self):
        x, y, z = self.v
        norm = sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
        return Vector(x/norm, y/norm, z/norm)

如果你有很多向量需要规范化，你可以将它们规范化为两个列表或一个元组列表或任何你想要的，这是一个 dict 示例：

vectors = {}
for x, y, z in zip(range(10), range(10), range(10)):
    v = Vector(x, y, z)
    vectors[v] = v.normalize()

如果您只有几个向量，或者不时需要对向量进行归一化计算，您可以手动跟踪它们或在计算中动态创建它们，而无需更改原始向量：@987654324 @。

Answer 3

如果你真的想保留这两个类，你可以覆盖这些类的操作。

假设您要添加向量和归一化向量。你可以这样做

从数学导入 sqrt

class Vector:

    def __init__(self,x,y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self,v):
        if isinstance(v,Vector):
            return (self.x+v.x,self.y+v.y)
        elif isinstance(v,NormVector):
            n = NormVector(self.x,self.y)
            return (n.x+v.x,n.y+v.y)

class NormVector:

    def __init__(self,x,y):
        self.x = x / sqrt(x**2 + y**2)
        self.y = y / sqrt(x**2 + y**2)

    def __add__(self,v):
        if isinstance(v,Vector):
            n = NormVector(v);
            return (self.x + n.x,self.y + n.y)
        elif isinstance(v,NormVector):
            return (self.x+v.x,self.y+v.y)


a = Vector(5,0)
b = NormVector(0,3)
c = a + b
print c

这样你可以覆盖你需要的任何函数。您可以在documentation

中找到可能的操作列表