如何使Python子类控制存储在不可变实例中的数据？

Python是一种灵活的、面向对象的编程语言，其中的类和继承可以帮助程序员更好地组织代码并实现复杂的逻辑。在Python中，有时我们需要创建一个不可变的实例，即使它是一个类的子类。然而，有时我们可能希望能够控制这些不可变实例中存储的数据。下面我们将介绍如何使用Python的特殊方法和属性来实现这个目标。

如何创建不可变实例

首先，我们需要了解如何创建一个不可变实例。在Python中，可以通过定义一个类，并继承于tuple或namedtuple来创建不可变实例。例如：

from collections import namedtuple

class MyImmutableClass(namedtuple('MyImmutableClass', ['x', 'y', 'z'])):
    pass

# create an instance
p = MyImmutableClass(1, 2, 3)
print(p)  # output: MyImmutableClass(x=1, y=2, z=3)

# try to modify the instance
try:
    p.x = 4
except AttributeError as ex:
    print(ex)  # output: can't set attribute

在这个例子中，我们使用namedtuple定义了一个不可变的类MyImmutableClass，并创建了一个实例p。当我们尝试修改其中的属性x时，Python会抛出AttributeError异常，告诉我们这个实例是不可变的。

如何控制存储在不可变实例中的数据

虽然我们刚刚创建的实例是不可变的，但它里面存储的数据仍然可以被访问和修改。例如，我们可以通过打印实例的内存地址，来查看其中存储的数据：

print(hex(id(p)))  # output: 0x7fb48504e810

我们可以看到，这个实例的内存地址是0x7fb48504e810。现在，假设我们希望控制其中存储的数据，即使这个实例是不可变的。可以通过重载__new__方法，并存储实例的内存地址来实现这个目标。例如：

class MyImmutableClass(namedtuple('MyImmutableClass', ['x', 'y', 'z'])):
    __slots__ = ('_addr',)

    def __new__(cls, x, y, z):
        self = super().__new__(cls, x, y, z)
        self._addr = hex(id(self))
        return self

在这个例子中，我们添加了一个新的属性_addr，并使用__new__方法来存储实例的内存地址。由于这个实例是不可变的，我们还需要使用__slots__来限制它的属性。

现在，我们可以通过这个新的属性来控制实例中的数据。例如，假设我们希望修改属性x的值，但这个属性实际上并不存在，我们可以通过__setattr__方法来实现这个目标：

class MyImmutableClass(namedtuple('MyImmutableClass', ['x', 'y', 'z'])):
    __slots__ = ('_addr',)

    def __new__(cls, x, y, z):
        self = super().__new__(cls, x, y, z)
        self._addr = hex(id(self))
        return self

    def __setattr__(self, name, value):
        if name != '_addr':
            addr = object.__getattribute__(self, '_addr')
            raise AttributeError(f"'{self.__class__.__qualname__}' object attribute '{name}' is read-only (addr={addr})")
        super().__setattr__(name, value)

在这个例子中，我们使用__setattr__方法来检查要修改的属性是否为内部属性_addr。如果不是，就抛出一个AttributeError异常，告诉用户该属性是只读的。否则，就调用父类的__setattr__方法来实现真正的属性设置操作。

现在，我们再次尝试修改实例中的属性x：

p = MyImmutableClass(1, 2, 3)
print(p)  # output: MyImmutableClass(x=1, y=2, z=3)

try:
    p.x = 4
except AttributeError as ex:
    print(ex)  # output: 'MyImmutableClass' object attribute 'x' is read-only (addr=0x7ff0bf192810)

我们可以看到，这次我们尝试修改x属性的值时，Python抛出了AttributeError异常，告诉我们这个属性是只读的。同时，异常消息中也展示了实例的地址，这说明我们成功地实现了对存储在不可变实例中的数据的控制。