小编Alg*_*ra8的帖子

我正在寻找正确的类型注释来归因于 celery 装饰器设置的 celery 任务@task。

假设我有一个函数run_task可以执行一些 celery 任务。

@task(name='adder')
def add(x, y):
    return x + y


def run_task(taskfn: "?", *a, **kw):
    # do something here
    taskfn.apply_async(args=a, kwargs=kw)
    ...


>>> run_task(add, 1, 2)  # usage

我的困惑就在这里：

>>> from celery.task import Task
>>> from celery.local import PromiseProxy
>>> type(add).__name__
'PromiseProxy'
>>> isinstance(add, Task)
False
>>> isinstance(add, PromiseProxy)
True

看起来像是PromiseProxy某种“未来”或“承诺”代理来保存任务（或类似的东西，我还没有深入研究它）。

这不会是一个问题，我可以轻松做到taskfn: PromiseProxy，但这样就taskfn.apply_async没有意义了，apply_async因为PromiseProxy. 所以，我的问题是，我应该按照要求去做type，还是按照鸭子打字的方式思考并继续Task？

我正在编写自定义 Django 迁移脚本。根据关于自定义迁移的django 文档，我应该能够使用我的模型 vis-a-vis apps.get_model()。但是，在尝试执行此操作时，出现以下错误：

AttributeError: type object 'MyModel' has no attribute 'objects'

我认为这与应用程序注册表尚未准备好有关，但我不确定。

示例代码：

def do_thing(apps, schema_editor):
    my_model = apps.get_model('app', 'MyModel')

    objects_ = my_model.objects.filter(
        some_field__isnull=True).prefetch_related(
        'some_field__some_other_field')  # exc raised here


class Migration(migrations.Migration):

    atomic = False

    dependencies = [
        ('app', '00xx_auto_xxx')
    ]

    operations = [
        migrations.RunPython(do_thing),
    ]

apps.get_model()的返回值的简单打印语句显示如下： <class '__fake__.MyModel'>。我不确定这是什么，是否是没有准备好的结果。

编辑：

我找不到任何资源来解释为什么我得到一个__fake__对象，所以我决定修改代码。我通过抢占appsargs使其工作，如下所示：

def do_thing(apps, schema_editor):
    from django.apps import apps

    my_model = apps.get_model('app', 'MyModel')

    objects_ = my_model.objects.filter(
        some_field__isnull=True).prefetch_related(
        'some_field__some_other_field') …

我注意到一些带有/参数的函数签名。可以在以下位置找到一个示例collections.Counter.__init__()：

    def __init__(self, iterable=None, /, **kwds):
        '''Create a new, empty Counter object.  And if given, count elements
        from an input iterable.  Or, initialize the count from another mapping
        of elements to their counts.
        >>> c = Counter()                           # a new, empty counter
        >>> c = Counter('gallahad')                 # a new counter from an iterable
        >>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2})           # a new counter from a mapping
        >>> c = Counter(a=4, b=2)                   # a new counter …

您好，我需要比较 2 个字典，但在结果中，我需要知道结果来自哪个字典。

dict1 = {'name': 'Morgan', 'surename': 'Finch'}
dict2 = {'name': 'David', 'surename': 'Finch'}

所以如果我与input_data.items() ^ response_data.items()结果比较将是这样的：

{('name','Morgan'),('name', 'David)}

预期结果应该看起来像{'dict1': ('name','Morgan'), dict2: ('name', 'David')} 我不在乎什么数据结构只是我可以从它来的字典中知道。

super().__new__()在元类中重写时调用__new__包含以下函数签名：

class MyMeta(type):
    
    def __new__(cls, name, bases, classdict):
        clsobj = super().__new__(cls, name, bases, classdict)

然而，当__new__在普通类中重写时，我们有以下内容：

class A:

    def __new__(cls, *a, **kw):
        clsobj = super().__new__(cls)

将任何其他参数传递给super()inA.__new__将导致以下错误：

TypeError: object.__new__() takes exactly one argument (the type to instantiate)

据我所知，在第二种情况下，我们正在处理object.__new__，而在第一种情况下，我们正在处理type.__new__。

我的问题是，为什么这些函数签名不同？为什么object.__new__只接受cls？