Python Pint 套件與 Metaclasses 應用

Python 的 Pint 套件提供強大的物理單位處理能力，其核心技術包含 metaclasses 和動態型別建構。Metaclasses 允許自定義類別的建立過程，Pint 利用它實作了單位轉換的 hook，並動態生成子類別。然而，Pint 物件的 JSON 序列化存在問題，需要額外方法處理。為解決序列化介面的擴充性問題，可引入抽象基礎類別（ABCs）來定義序列化和反序列化的行為。ABCs 提供了子類別化和註冊兩種使用方式，並支援自定義子類別檢查。此外，文章還探討了混合類別和動態類別生成技術，並以 JSON 序列化為例，展示瞭如何利用介面卡模式和動態類別合併來解決序列化問題，提供更靈活的感測器資料處理方案。

Pint 套件與 Metaclasses 的應用

Pint 是一個用於處理物理單位的 Python 套件，它利用了 metaclasses 和動態型別建構的技術。這些技術允許開發者自定義類別的行為，而不僅僅是例項。

Metaclasses 的使用

Metaclasses 是 Python 中一個進階的功能，它允許開發者自定義類別的建立過程。在 Pint 中，metaclasses 被用來新增一個額外的 hook，after_init(...)，它在 __init__(...) 函式之後自動被呼叫。此外，metaclasses 也被用來建立無限數量的子類別，這些子類別參考不同的類別變數。

雖然 metaclasses 是一個強大的工具，但大多數 Python 開發者很少需要直接使用它們。然而，透過使用根據 metaclasses 的類別，開發者可以間接與 metaclasses 互動。

Pint 的應用

Pint 的一個主要優點是它允許開發者以不同的單位工作，而無需顯式轉換。例如，在溫度感測器的例子中，Pint 允許開發者以攝氏或華氏溫度工作，而無需擔心單位轉換。

from pint import UnitRegistry

ureg = UnitRegistry()

# 定義一個溫度感測器類別
class TemperatureSensor:
    def __init__(self, temperature):
        self.temperature = temperature * ureg.celsius

    def value(self):
        return self.temperature

    def format(self):
        return f"{self.temperature.to(ureg.fahrenheit):.3~P}"

內容解密：

UnitRegistry()：建立一個單位登入檔，用於管理不同的物理單位。
temperature * ureg.celsius：將溫度值與攝氏單位相關聯，建立一個 Quantity 物件。
self.temperature.to(ureg.fahrenheit)：將攝氏溫度轉換為華氏溫度。
:.3~P：使用 Pint 提供的格式化選項，保留三位小數，並使用簡寫單位名稱。

JSON 序列化問題

然而，使用 Pint 也帶來了一些問題。例如，當嘗試將 Quantity 物件序列化為 JSON 時，會遇到 TypeError 錯誤。

為瞭解決這個問題，可以新增兩個新的方法，to_json_compatible(...) 和 from_json_compatible(...)，用於將 Quantity 物件轉換為可序列化的表示形式。

class Sensor(Generic[T_value]):
    # ...

    @classmethod
    def to_json_compatible(cls, value: T_value) -> t.Any:
        return json.dumps(value.to_base_units().magnitude)

    @classmethod
    def from_json_compatible(cls, json_version: t.Any) -> T_value:
        return cls(json.loads(json_version) * ureg.celsius)

內容解密：

to_json_compatible(...)：將 Quantity 物件轉換為可序列化的表示形式，方法是將其轉換為基本單位，並提取其數值。
from_json_compatible(...)：將可序列化的表示形式轉換回 Quantity 物件。

使用抽象基礎類別（Abstract Base Classes）最佳化介面擴充性

在開發過程中，當我們需要對現有的介面進行擴充，而又無法直接修改原始介面的定義時，Python 的抽象基礎類別（Abstract Base Classes, ABCs）提供了一個強大的解決方案。本章將探討如何利用 ABCs 來檢查類別是否具備特定的功能，從而實作更靈活的介面擴充。

為何需要抽象基礎類別？

當我們面對一個無法修改的介面時，例如第三方函式庫中的 Sensor 介面，我們需要一種方式來判斷不同的實作類別是否支援特定的功能，例如序列化（serialization）。傳統的做法是檢查類別是否具有特定的方法，但這種方式不僅繁瑣，而且容易出錯。

抽象基礎類別的基本概念

抽象基礎類別是一種特殊的類別，它不能直接被例項化，但可以用作其他類別的父類別。ABCs 可以「宣告」其他類別為其子類別，無論是透過明確註冊為虛擬子類別，還是透過編寫函式檢查類別是否符合特定條件。

使用抽象基礎類別進行類別自省

在前面的例子中，我們需要檢查 Sensor 例項是否支援 serialize 和 deserialize 方法。我們可以定義一個抽象基礎類別 SerializableSensor，並使用 isinstance 檢查物件是否為其例項。

from abc import ABC, abstractmethod

class SerializableSensor(ABC):
    @abstractmethod
    def serialize(self, value):
        pass

    @abstractmethod
    def deserialize(self, serialized_value):
        pass

# 檢查 sensor 是否為 SerializableSensor 的例項
if isinstance(sensor, SerializableSensor):
    value = {"serialized": sensor.serialize(sensor.value())}
else:
    try:
        value = {"serialized": json.dumps(sensor.value())}
    except TypeError:
        value = {"error": f"Cannot serialize value {sensor.value()}"}

內容解密：

定義抽象基礎類別：我們定義了一個 SerializableSensor 抽象基礎類別，其中包含了 serialize 和 deserialize 兩個抽象方法。
使用 isinstance 進行檢查：透過 isinstance(sensor, SerializableSensor)，我們可以檢查 sensor 物件是否支援所需的序列化方法。
簡化邏輯判斷：利用抽象基礎類別，我們避免了多次呼叫 hasattr 來檢查物件是否具有特定方法，使程式碼更加簡潔和可讀。

註冊虛擬子類別

除了直接繼承，ABCs 還允許我們將現有的類別註冊為虛擬子類別。這對於無法修改原始類別定義的情況尤其有用。

# 將某個類別註冊為 SerializableSensor 的虛擬子類別
@SerializableSensor.register
class MySensor:
    def serialize(self, value):
        # 實作序列化邏輯
        pass

    def deserialize(self, serialized_value):
        # 實作反序列化邏輯
        pass

內容解密：

@SerializableSensor.register 裝飾器：透過這個裝飾器，我們將 MySensor 類別註冊為 SerializableSensor 的虛擬子類別。
無需修改原始類別：即使 MySensor 不是由我們定義的，或者其定義無法修改，我們仍然可以將其註冊為虛擬子類別，從而使其被 isinstance 識別。

抽象基礎類別（Abstract Base Classes, ABCs）在序列化行為中的應用

在 Python 中，抽象基礎類別（ABCs）是一種特殊的類別，用於定義介面和實作複雜的類別內省。ABCs 允許開發者以自然且易於維護的方式檢查類別的結構和行為。

ABCs 的基本概念

ABCs 有兩個額外的檢查：issubclass(A, B) 和 isinstance(A, B)。前者檢查 A 是否是 B 的子類別，後者檢查 A 是否是 B 的例項。ABCs 允許開發者自定義這兩個檢查的行為。

建立抽象基礎類別

要建立一個抽象基礎類別，需要繼承自 abc.ABC 類別或使用 metaclass=abc.ABCMeta。抽象基礎類別可以定義抽象方法，使用 @abc.abstractmethod 裝飾器。

序列化行為的抽象基礎類別

在我們的例子中，我們建立了一個名為 SerializableSensor 的抽象基礎類別，用於定義序列化和反序列化的行為。

from abc import ABC, abstractmethod

class SerializableSensor(ABC):
    @classmethod
    @abstractmethod
    def deserialize(cls, value):
        pass

    @classmethod
    @abstractmethod
    def serialize(cls, value):
        pass

程式碼解析：

SerializableSensor 繼承自 ABC：表示這是一個抽象基礎類別。
@classmethod 和 @abstractmethod 裝飾器：定義了兩個抽象類別方法 deserialize 和 serialize，這兩個方法必須在子類別中實作。
deserialize 和 serialize 方法：分別用於反序列化和序列化操作。

使用抽象基礎類別

我們可以透過兩種方式使用 SerializableSensor 抽象基礎類別：子類別化和註冊。

子類別化

class ExampleSensor(Sensor[bool], SerializableSensor):
    def value(self) -> bool:
        return True

    @classmethod
    def format(cls, value: bool) -> str:
        return "{}".format(value)

    @classmethod
    def serialize(cls, value: bool) -> str:
        return "1" if value else "0"

    @classmethod
    def deserialize(cls, serialized: str) -> bool:
        return bool(int(serialized))

程式碼解析：

ExampleSensor 繼承自 Sensor[bool] 和 SerializableSensor：表示這是一個感測器類別，同時實作了序列化和反序列化的行為。
serialize 和 deserialize 方法的實作：根據特定的邏輯進行序列化和反序列化操作。

註冊

class ExampleSensor(Sensor[bool]):
    def value(self) -> bool:
        return True

    @classmethod
    def format(cls, value: bool) -> str:
        return "{}".format(value)

    @classmethod
    def serialize(cls, value: bool) -> str:
        return "1" if value else "0"

    @classmethod
    def deserialize(cls, serialized: str) -> bool:
        return bool(int(serialized))

SerializableSensor.register(ExampleSensor)

程式碼解析：

SerializableSensor.register(ExampleSensor)：將 ExampleSensor 註冊為 SerializableSensor 的虛擬子類別，即使它沒有直接繼承自 SerializableSensor。

子類別化和註冊的比較

子類別化允許父類別提供輔助函式或預設實作。
註冊允許將已經實作所需方法的類別標記為虛擬子類別，無需修改原始碼。

自定義子類別檢查

我們可以透過實作 __subclasshook__ 方法來自定義子類別檢查的行為。

class SerializableSensor(ABC):
    # ...

    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if cls is SerializableSensor:
            has_abstract_methods = [hasattr(C, name) for name in {"value", "serialize", "deserialize"}]
            return all(has_abstract_methods)
        return NotImplemented

程式碼解析：

__subclasshook__ 方法：檢查給定的類別 C 是否具有 value、serialize 和 deserialize 方法。
NotImplemented 傳回值：表示對於其他情況，應使用預設的 Python 邏輯。

型別註解和泛型

我們可以為 SerializableSensor 新增型別註解和泛型支援，以確保靜態型別檢查的正確性。

from typing import Generic, TypeVar

T = TypeVar('T')

class SerializableSensor(ABC, Generic[T]):
    # ...

程式碼解析：

Generic[T]：表示 SerializableSensor 是一個泛型類別，T 是型別變數。
T 的使用：可以在類別的方法中使用 T 來表示與感測器相關聯的型別。

總之，抽象基礎類別提供了一種強大且靈活的方式來定義介面和實作複雜的類別內省，從而簡化了程式碼的維護和擴充套件。

序列化感測器設計模式探討

在物聯網及自動化系統中，感測器資料的序列化和反序列化是關鍵技術之一。本文將探討如何利用抽象基底類別（ABC）、混合類別（Mixin）以及動態類別生成等技術，實作感測器資料的靈活處理。

抽象基底類別實作：`SerializableSensor`

from abc import ABC, abstractmethod
import typing as t
import json

T_value = t.TypeVar("T_value")

class SerializableSensor(ABC, t.Generic[T_value]):
    title: str

    @abstractmethod
    def value(self) -> T_value:
        pass

    @classmethod
    @abstractmethod
    def serialize(cls, value: T_value) -> str:
        pass

    @classmethod
    @abstractmethod
    def deserialize(cls, serialized: str) -> T_value:
        pass

    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C: t.Type[t.Any]) -> t.Union[bool, "NotImplemented"]:
        if cls is SerializableSensor:
            has_abstract_methods = [hasattr(C, name) for name in {"value", "serialize", "deserialize"}]
            return all(has_abstract_methods)
        return NotImplemented

內容解密：

使用泛型 T_value 定義可序列化的感測器類別，能夠支援不同型別的感測器資料。
透過抽象方法強制子類別實作 value、serialize 和 deserialize 方法。
自訂 __subclasshook__ 方法以驗證子類別是否實作了必要的抽象方法。

JSON序列化混合類別：`JSONSerializedSensor`

class JSONSerializedSensor(SerializableSensor[t.Any]):
    @classmethod
    def serialize(cls, value: t.Any) -> str:
        try:
            return json.dumps(value)
        except TypeError:
            return json.dumps(None)

    @classmethod
    def deserialize(cls, serialized: str) -> t.Any:
        return json.loads(serialized)

內容解密：

提供預設的 JSON 序列化和反序列化實作。
當遇到無法序列化的資料時，回傳 null 以避免錯誤。
繼承自 SerializableSensor 但未實作 value 方法，因此仍為抽象類別。

介面卡模式應用：動態包裝感測器

def get_wrapped_sensor(sensor_class: t.Type[t.Any]) -> t.Type[SerializableSensor]:
    class Fallback(JSONSerializedSensor):
        def __init__(self):
            self.wrapped = sensor_class()
            self.title = self.wrapped.title

        def value(self) -> t.Any:
            return self.wrapped.value()

    return Fallback

內容解密：

動態建立包裝類別 Fallback，使非可序列化的感測器具備序列化能力。
利用介面卡模式將原感測器包裝，提供相同的介面但增加序列化功能。
支援任意型別的感測器轉換。

動態類別合併：混合序列化功能

def get_merged_sensor(sensor_class: t.Type[t.Any]) -> t.Type[SerializableSensor]:
    class Fallback(sensor_class, JSONSerializedSensor):
        pass

    return Fallback

內容解密：

直接將感測器類別與 JSONSerializedSensor 合併，產生新的類別。
新類別同時具備原感測器的功能和 JSON 序列化能力。
需要注意的是，這種方法依賴 Python 的方法解析順序（MRO）。

實務應用與比較

在實際開發中，可以根據需求選擇介面卡模式或動態類別合併方案：

介面卡模式較為明確，易於理解和維護。
動態類別合併更為靈活，能夠無縫整合現有感測器類別。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

Python Pint 套件與 Metaclasses 應用

Pint 套件與 Metaclasses 的應用

Metaclasses 的使用

Pint 的應用

內容解密：

JSON 序列化問題

內容解密：

使用抽象基礎類別（Abstract Base Classes）最佳化介面擴充性

為何需要抽象基礎類別？

抽象基礎類別的基本概念

使用抽象基礎類別進行類別自省

內容解密：

註冊虛擬子類別

內容解密：

抽象基礎類別（Abstract Base Classes, ABCs）在序列化行為中的應用

ABCs 的基本概念

建立抽象基礎類別

序列化行為的抽象基礎類別

程式碼解析：

使用抽象基礎類別

子類別化

程式碼解析：

註冊

程式碼解析：

子類別化和註冊的比較

自定義子類別檢查

程式碼解析：

型別註解和泛型

程式碼解析：

序列化感測器設計模式探討

抽象基底類別實作：SerializableSensor

內容解密：

JSON序列化混合類別：JSONSerializedSensor

內容解密：

介面卡模式應用：動態包裝感測器

內容解密：

動態類別合併：混合序列化功能

內容解密：

實務應用與比較

玄貓 BlackCat

抽象基底類別實作：`SerializableSensor`

JSON序列化混合類別：`JSONSerializedSensor`