Discussion :

[quiscoul]

Bonjour,

J'ai un soucis avec l'utilisation de la fonction copy.deepcopy : la copie de l'instance de la classe décrite ci-dessous ne possède pas les attributs de l'original :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# -*- coding: utf8 -*-
 
import numpy
import copy
 
class Referentiel(numpy.ndarray):
    def __new__(subtype, nom_element, data):
 
        try:
            assert len(data) == 6
        except AssertionError:
            raise ValueError, u"Erreur : l'argument 'data' de la classe 'Referentiel' doit etre une liste de longueur 6"
 
        if isinstance(data, Referentiel):
            return data
 
        arr = numpy.array([float(i) for i in data])
        return numpy.ndarray.__new__(Referentiel, shape=6, dtype=float, buffer=arr)
 
    def __init__(self, nom_element, data):
 
        self.element = nom_element
 
 
if __name__ == "__main__":
 
    ref = Referentiel("test", [1, 2, 3, 4, 5, 6])
    ref2 = copy.deepcopy(ref)
 
    if hasattr(ref, "element"): print "ref a un attribut 'element'"
    if not hasattr(ref2, "element"): print "ref2, copie de ref, n'a pas d'attribut 'element'"

Est-ce que quelqu'un a déjà rencontré ce problème ?
Merci d'avance.

[dividee]

D'après ce que je peux lire ici, sous-classer ndarray n'est pas une mince affaire. On dirait qu'il faut créer une méthode __array_finalize__ pour initialiser les éléments copiés.
En tout cas en ajoutant cette méthode à ta classe, cela semble fonctionner:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    def __array_finalize__(self,obj):
        self.element = getattr(obj, 'element', None)

Mais je suis certain qu'il y a des subtilités que je n'ai pas compris.

[quiscoul]

Effectivement ça fonctionne.
C'est la première fois que je rencontre le cas, j'aurais jamais trouvé...

Merci !