递归地将列表转换为元组、将集合转换为frozensets、将dict转换为mappingproxy等。
freezedata的Python项目详细描述
递归地将list转换为tuple，set转换为frozenset， dict到mappingproxy等。
示例用法：
importfreezedatadata=[{'a':[1,2,3],'b':{1,2,3}},{1:1,2:2,3:3}]frozendata=freezedata.freeze_data(data)print(frozendata)>>(mappingproxy({'a':(1,2,3),'b':frozenset({1,2,3})}),mappingproxy({1:1,2:2,3:3}))
这是一个只读的数据结构，也就是说，没有直接的方法来改变它 来自frozendata本身的数据结构（不使用某些特殊模块（gc， inspect））。
例如：
frozendata[0]['a'][0]=4>>TypeError:'tuple'objectdoesnotsupportitemassignmentdelfrozendata[1][1]>>TypeError:'mappingproxy'objectdoesnotsupportitemdeletion
注意：因为mappingproxy不是可哈希的冻结数据 包含mappingproxy（即基于dict）的结构将不会 可散列：
hash(frozendata)>>TypeError:unhashabletype:'mappingproxy'
另一方面，如果冻结的数据结构只包含散列元素，则 结构也将是散列的（并且是不可变的）：
frozendata=freezedata.freeze_data([[1,2,3],{4,5,6}])print(frozendata)>>((1,2,3),frozenset({4,5,6}))hash(frozendata)>>-11948691520864899
放松要求（接受函数、模块、类和实例）：
函数、模块（用户创建的）类和实例在python中是可变的，因此 既不是不可变的，也不是只读的。默认情况下，使用这些将导致错误，但设置 参数allow作为functions，modules，^{tt16}的一个、多个或全部$ 和instances，它们可以在新的数据结构中使用。
函数在python中具有可变属性，但有时您仍然希望 不会影响父数据结构/父函数的新数据结构。 通过设置allow='functions'或allow=['functions']，新的数据结构将 包含包含函数及其公共属性的copy
deffunc(n):returnn*2func.a='a'data=[func]frozendata=freezedata.freeze_data(data,allow='functions')data[0]==frozendata[0]>>Falsefrozendata[0].a='b'print(data[0].a,frozendata[0].a)>>ab
modules将被转换为namedtuple，如果您正在冻结模块。 如果模块在数据结构中，但不是顶层，则默认情况下会引发错误。 如果设置了allow={'modules'}，则允许非顶级模块并保持不变。
类和类实例可以转换为namedtuple，并在 通过设置allow={'classes', 'instances}或仅设置一个来冻结数据结构，例如 allow={'classes'}，根据需要。通过转换为namedtuple，信息可能会丢失，如 带有前导下划线的属性将被忽略：
classTest:a=1def__init__(self,a):self.a=atest=Test(2)frozendata=freezedata.freeze_data([Test,test],allow={'classes','instances'})print(frozendata)>>(Test(a=1),Test(a=2))print(type(frozendata[0]),type(frozendata[1]))>><class'freezedata.freezedata.Test'> <class 'freezedata.freezedata.Test'> # two namedtuples
欢迎加入QQ群-->： 979659372
