如何创建一个扩展``int``基类的类，该类具有输入验证？

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如何创建一个扩展``int``基类的类，该类具有输入验证？

我想创建一个扩展了int基类的类，使得对象本身是一个整数（即您可以直接设置和读取它），但也具有输入验证 - 例如，仅允许给定范围。从我所研究的来看，当您扩展常规基类时，__init__方法不会被调用，因此我不确定该如何处理这个问题。我也不清楚如何访问对象的值（即分配给它的实际整数）或从类内修改该值。我看到了扩展任何基类（字符串、浮点数、元组、列表等）相同的问题。如果我可以使用__init__它会是这样的： 

class MyInt(int):
    def __init__(self, value):
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('MyInt objects must be in range 0-100, value was {}'.format(value))
        self = value

我如何验证传入我的扩展整数类的新值？

admin 更改状态以发布 2023年5月21日
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在研究MarkM建议的链接上的__new__函数之后，该方法将执行我正在寻找的操作，但我也在质疑它是否是正确的方法。请参见下面的讨论和解决方案部分。

关于子类化基本不可变类型的讨论

但是，我还在质疑需要这样做的必要性，至少对于简单的输入验证检查而言。子类化不可变基类的好处在于，您可以获得所有不可变性的好处，例如内置的哈希，字符串表示等，这些都直接继承自基类。但是，通过向另一个类添加属性，添加设置函数并使其不可变，也可以获得相同的好处。

子类化的优势在于，如果您想要不可变对象，所有这些对象都具有相同的输入验证和/或可以应用于许多不同类/模块的其他方法，则可以不需要创建将它们转换为可变对象的单独类的额外复杂性，然后需要额外的属性或方法访问（即您可以从"MyInt"类创建一个"myint"对象，但需要一个"value"属性或类似的东西来访问基础int，例如myint.value而不仅仅是myint）。

解决方案/实现

所以，也许有更好的方法来做到这一点，但为了回答自己的问题，在这里是我编写的一个测试脚本，以至少使其工作。

请注意，int可以有多个参数，当将字符串解释为特定基数时，例如（'1111'，2），它将二进制字符串“1111”转换为十进制数15。也可以将基数作为kwarg输入，因此必须完整地传递* args和** kwargs到int __new__函数。

此外，我最终先调用int，然后再进行验证，以便它可以首先将浮点数和字符串转换为int，然后再尝试验证。

请注意，由于MyInt是int的子类，因此必须返回int值-您不能在失败时返回"None"（尽管可以返回0或-1）。这促使我引发ValueError并在主脚本中处理错误。

class MyInt(int):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        value = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
        argstr = ', '.join([str(arg) for arg in args]) # Only for prototype test
        print('MyInt({}); Returned {}'.format(argstr, value)) # Only for prototype test
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('  ERROR!! Out of range! Must be 0-100, was {}'.format(value))
        return value
if __name__ == '__main__':
    myint = MyInt('1111', 2)  # Test conversion from binary string, base 2
    print('myint = {} (type: {})\n'.format(myint, type(myint)))
    for index, arg in enumerate([-99, -0.01, 0, 0.01, 0.5, 0.99, 1.5, 100, 100.1, '101']):
        try:
            a = MyInt(arg)
        except ValueError as ex:
            print(ex)
            a = None
        finally:
            print('  a : {} = {}'.format(type(a), a))

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在这种情况下，您实际上不必覆盖 __new__。创建对象后，将调用 __init__，您可以检查是否在范围内。

class MyInt(int):
    def __init__(self, x, **kwargs):
        if self < 0 or self > 100:
            raise ValueError('MyInt objects must be in range 0-100, value was {}'.format(x))

您可以覆盖 __new__ 在 MyInt(...) 返回新对象之前引发异常。

class MyInt(int):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        x = super().__new__(cls, *args, **kwargs)  # Let any value error propagate
        if x < 0 or x > 100:
            raise ValueError('MyInt objects must be in range 0-100, value was {}'.format(x))
        return x

在调用 super().__new__ 之前尝试验证参数可能是有用的，但严格来说，这不太适用于其他类。

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