python - 运行类的每个方法后修改实例变量的最佳方法？

Question

我正在使用 Python 开发数据分析应用程序。我有一个 DataAttributes 类，它提供数据集的各种详细信息。但是，在获取其中一些值时，它使用另一组直接修改数据的方法 - 我的 DataManipulator 类。

为了让以后向每个类添加方法变得简单，我希望能够在运行 DataAttributes 中的方法后将数据集重置为其原始状态。所以这涉及到:

• 存储数据集的初始状态
• 从 DataAttributes 类型的实例运行方法
• 将数据集重置为初始状态

当然，我可以通过在每个 DataAttributes 方法的开头和结尾运行一个方法来实现此目的，但这感觉非常笨拙，特别是考虑到有数十种获取数据属性的方法。实现这个的干净方法是什么？我已经考虑过制作元类，但不确定如何使用该方法修改实例变量。我也研究过装饰器，但也不确定这是否是最好的。

就我想要实现的目标而言，我想做下面所做的事情，但是对于“n”个方法。另外，这是对我正在做的事情的极大简化 - 让我们假装我对我正在做的事情有充分的理由，我知道从概念上讲，这个例子没有什么意义。这只是为了展示我想要实现的目标。

class MyClass():
    def __init__(self):
        self.mydata = np.array([1, 2, 3])
        self.my_initial_data = np.array([1, 2, 3])

    def store_initial_data(self):
        self.my_initial_data = np.array([1, 2, 3])

    def reset_data(self):
        self.mydata = self.my_initial_data
        print(self.mydata)

    def method_1(self):
        self.store_initial_data()
        self.mydata *= 2
        self.reset_data()

    def method_2(self):
        self.store_initial_data()
        self.mydata *= 2
        self.reset_data()
    .
    .
    .

    def method_n(self):
        self.store_initial_data()
        self.mydata *= 2
        self.reset_data()

my_inst = MyClass()
my_inst.method_1() # prints [1, 2, 3]

Answer 1

我认为最简单的事情就是自定义属性访问，这样当从实例中检索方法时，它就会被包装在执行以下操作的代码中: 设置和清理任务。

如果您的方法有一个模式，以便它们可以被识别，那么它就会变得万无一失。在下面的示例中，我对从实例检索的每个可调用对象执行此操作，除非其名称以 _ 开头 - 这将避免特殊方法，并且您不想包装的任何方法都可以添加前缀带有 _。

这个解决方案只需要一个基类 - 不需要元类:

def wrap(method, prefix, postfix):
    def wrapper(*args, **kw):
        prefix(*args, **kw)
        result = method(*args, **kw)
        postfix(*args, **kw)
        return result
    return wrapper


class SetupCleanupBase:

    def __getattribute__(self, name):
        attr = super().__getattribute__(name)
        if not name.startswith("_") and callable(attr):
            attr = wrap(attr, self._setup, self._cleanup)
        return attr 


class MyClass(SetupCleanupBase):

    ...

    def _setup(self):
        self.my_initial_data = np.array([1, 2, 3])

    def _cleanup(self):
        self.mydata = self.my_initial_data
        print(self.mydata)