はじめに

DDDでコード書く練習していたときに、ValueObjectの型チェック方法を試行錯誤したのでその時のメモ
Qiitaの記事練習として(初投稿)。

結論

__post_init__()で初期化時の処理がかけるので、ここで型チェックを実行
isinstanceで型チェック
- self.__annotations__から期待値の型を取得する
- dataclasses.asdict(self)でインスタンスをdictに変換。これをisinstanceにかける。

dataclassとは?

init()を自動生成してくれる。
- __init__()に引数を入れて、self.hoge=arg_hogeとかする必要ない。
ValueObjectを生成するのに適している。

普通の書き方


class Users:
    def __init__(self, user_name: str, user_id: int):
        self.user_name = user_name
        self.user_id = user_id

dataclassでの書き方


class User:
    user_name: str
    user_id: int

dataclassで書いたほうがきれいに書けますね！

dataclassでは型チェックしてくれない?

今回の本題です。

user_name: strやuser_id: intで型指定していて、型チェックしているように見えますが、実際は普通のアノテーションです。

str型で指定しているのに、int型で入れられてしまいます。

コード


import dataclasses

@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class User:
    user_name: str
    user_id: int

c = User(user_name='ヒノヤコマ', user_id=1)
print(f'{c.user_id}:{c.user_name}')

c_fail = User(user_name=2, user_id='ファイアロー')
print(f'{c_fail.user_id}:{c_fail.user_name}')

実行結果


> python .\dataclassテスト.py
1:ヒノヤコマ
ファイアロー:2

上記のようになんでも入れられてしまいます。

`__post_init__()`で初期化時に型チェックを実行

下記のようにdataclass内で、__post_init__()関数を定義することで、初期化時の処理を書くことができます。
ここにisinstanceを使用して型チェックしましょう


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class User:
    user_name: str
    user_id: int

    def __post_init__(self):
        if not isinstance(self.user_name, str):
            raise Exception
        if not isinstance(self.user_id, int):
            raise Exception

実行結果


> python .\dataclassテスト.py
1:ヒノヤコマ
Traceback (most recent call last):
  File ".\dataclassテスト.py", line 17, in <module>
    c_fail = User(user_name=2, user_id='ファイアロー')
  File "<string>", line 4, in __init__
  File ".\dataclassテスト.py", line 10, in __post_init__
    raise Exception
Exception

期待通り、例外を出すことができました！

変数が多いと型チェックが大変

いままでの例では、user_nameとuser_idの２つでしたが、たくさんあると大変です。
そのため、__post_init__で書いた型チェックを変数の数だけますようにしたいですね。

というわけで書いたのが下記になります。


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class User:
    user_name: str
    user_id: int

    def __post_init__(self):
        # 1. asdictでUserインスタンスをdict型に変換
        user_dict = dataclasses.asdict(self)
        # 2. self.__annotations__から期待値の型を取得
        #    self.__annotations__には引数の名前とその指定する型がdictで入ってます。
        #    これから期待値の型を取得して、isinstanceで型チェックします。
        for user_arg_name, user_arg_expected_type in self.__annotations__.items():
            # 3. isinstance実行
            #    dict型に変換したUserから、アノテーションのKeyで指定して対象の変数を取り出して実行します。
            if not isinstance(user_dict[user_arg_name], user_arg_expected_type):
                print(f'{user_arg_name} is not ok')
                raise Exception
            else:
                print(f'{user_arg_name} is ok')

細かいことはコメントで入れました。
asdictでインスタンスが持つすべての引数(変数)を取得し、self.__annotations__で期待値の型を取得して、isinstanceをかけます。
コメントアウトやprintを除くと、4、5行程度で書けます

実行結果

> python .\dataclassテスト.py
user_name is ok
user_id is ok
1:ヒノヤコマ
user_name is not ok
Traceback (most recent call last):
  File ".\dataclassテスト.py", line 21, in <module>
    c_fail = User(user_name=2, user_id='ファイアロー')
  File "<string>", line 4, in __init__
  File ".\dataclassテスト.py", line 13, in __post_init__
    raise Exception
Exception

このコードの弱点

typingなどで型を指定すると、この方法だとうまくいきません。
下記はコメントを抜いて、List[int]で引数の型を指定したもの。


import dataclasses
from typing import List 

@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class User:
    user_name: str
    user_id: int
    status_list: List[int]

    def __post_init__(self):
        user_dict = dataclasses.asdict(self)
        for user_arg_name, user_arg_expected_type in self.__annotations__.items():
            if not isinstance(user_dict[user_arg_name], user_arg_expected_type):
                print(f'{user_arg_name} is not ok')
                raise Exception
            else:
                print(f'{user_arg_name} is ok')

status_list=[50,51]

c = User(user_name='ヒノヤコマ', user_id=1, status_list=status_list)
print(f'{c.user_id}:{c.user_name}')

c_fail = User(user_name=2, user_id='ファイアロー', status_list=status_list)
print(f'{c_fail.user_id}:{c_fail.user_name}')

以下のようにlistのところでエラーが出ています。

> python .\dataclassテスト.py
user_name is ok
user_id is ok
Traceback (most recent call last):
  File ".\dataclassテスト.py", line 27, in <module>
    c = User(user_name='ヒノヤコマ', user_id=1, status_list=status_list)
  File "<string>", line 5, in __init__
  File ".\dataclassテスト.py", line 19, in __post_init__
    if not isinstance(user_dict[user_arg_name], user_arg_expected_type):
  File "C:\Users\proje\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\typing.py", line 708, in __instancecheck__
    return self.__subclasscheck__(type(obj))
  File "C:\Users\proje\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\typing.py", line 716, in __subclasscheck__
    raise TypeError("Subscripted generics cannot be used with"
TypeError: Subscripted generics cannot be used with class and instance checks

なぜだめなのか

以下を実行するとわかりますが、List[int]は型を指定するための型なので、実際のlist型ではありません。

>>> from typing import List 
>>> print(type(List[dir]))  
<class 'typing._GenericAlias'>

型チェック時に変換する必要がありそうですね。

おわりに

__post_init__を使用して型チェックするのは問題なさそうです。
ですが、型を指定する際にtypingを使用していると、for文で回してチェックするのはもう一工夫必要そうです。
mypyなどでコード内にいれるのではなく、外から確認するのもありかもしれません。
(push時に自動確認するなど、環境がしっかりしていればこちらもありですね)

参考

Python Documentation contents dataclasses --- データクラス
- https://docs.python.org/ja/3/library/dataclasses.html