Python3：如何重新设计嵌套类层次结构以更好地序列化和/或促进更好的模型/视图解耦

Question

我和我的一个朋友，我们一直在为光学光线跟踪器开发代码。这种光学光线跟踪器由对象层次结构组成，其中某些类包含变量，这些变量被实现为或多或少复杂的有状态对象。这些类还可以包含其他类似类的实例，这些类还包含这些变量对象或其他类实例。你知道吗

首先，我们将提供一个“最小”的工作示例：

class OptVar:
    """
    Complicated stateful variable
    """
    def __init__(self, **kwargs):
        self.parameters = kwargs


class OptVarContainer:
    """
    Class which contains several OptVar objects and nested OptVarContainer
    classes. Is responsible for OptVar management of its sub-OptVarContainers
    with their respective OptVar objects.
    """
    def __init__(self, **kwargs):
        for (key, value_dict) in kwargs.items():
            setattr(self, key, OptVar(**value_dict))


class C(OptVarContainer):
    """
    Specific implementation of class OptVarContainer
    """
    def __init__(self):
        super(C, self).__init__(
                **{"my_c_a": {"c1": 1, "c2": 2},
                   "my_c_b": {"c3": 3, "c4": 4}})


class B(OptVarContainer):
    """
    Specific implementation of class OptVarContainer
    """
    def __init__(self):
        super(B, self).__init__(**{"b": {"1": 1, "2": 2}})
        self.c_obj = C()


class A(OptVarContainer):
    """
    Specific implementation of class OptVarContainer
    """
    def __init__(self):
        super(A, self).__init__(
                **{"a1": {"1": 1, "2": 2},
                   "a2": {"a": "a", "b": "b"}})
        self.b_obj = B()


def main():
    # creating OptVarContainer with some nested OptVarContainers.
    my_a_obj = A()
    # It is intended behaviour to access the OptVar objects via
    # scoping within the class hierarchy.
    print(my_a_obj.b_obj.b.parameters)
    my_a_obj.b_obj.b.parameters["2"] = 3
    print(my_a_obj.b_obj.b.parameters)
    print(my_a_obj.b_obj.c_obj.my_c_a.parameters["c1"])
    my_a_obj.b_obj.c_obj.my_c_a.parameters["c1"] = 6
    print(my_a_obj.b_obj.c_obj.my_c_a.parameters)
    # Two major problems:
    # a) Serialization (with compatibility between different versions)
    # b) Access to all OptVar objects at once


if __name__ == "__main__":
    main()

因此，最终要优化的光学系统（稍后）是OptVarContainer类型的，它以分层的方式包含多个对象。你知道吗

主要有两个问题：

• 对象的序列化，而不需要太多的管理工作和版本稳定性，以便与用户界面交互或以后的重建
• 易于访问和管理以某种方式分布在对象层次结构中的变量对象（用于以后集成到用户界面）

为了以后的优化，OptVars被收集起来，它们的状态被用来将它们放入一个numpy数组中，并将它们交给优化器。你知道吗

对象（A、B、C）可以以递归方式连接，因此序列化和对OptVar对象的轻松访问相当复杂。对于a）部分，代码中没有解决方案。b）部分目前的解决方案是遍历对象层次结构，从my\u a\u obj到b\u obj，再到c\u obj，收集所有OptVar对象（通过使用id列表防止加倍）并返回dict。这是可行的，但对我们来说，这只是一个临时解决方案，非常难看。你知道吗

总体目标是通过使用dict来传递数据，使序列化和以后与GUI的交互变得非常容易。（有没有更好的方法来解决这两项任务？）这也将简化optvarcontainer和Optimizer之间的交互，因为接口只是dict。你知道吗

我们对a）做了一些研究，找到了pickle、JSON和YAML用于序列化。我们还用jsonpickle做了一些测试，它的工作不会遇到递归对象层次结构的问题。既然jsonpickle自动完成了所有的序列化，我们就不必关心这一点。对我们来说，主要的缺点是，如果基础对象发生更改，jsonpickle的对象将无法重建，因此没有版本稳定性。此外，编写序列化程序后端而不淹没在管理代码中似乎相当复杂。因此，我们的决定是在一天结束时有一个非常简单的YAML“dictionary”，类层次结构中的每个对象都应该根据请求提供自己的dict（在理想世界中，这个dict也可以用来重构对象）。这里的问题是：如何在一个相当普遍的方式实现这一点？纪念品设计模式是否适用于此？它能用在上面给出的A，B，C上下文中吗？这些类只是相似的，不相等的，并且以这种复杂的方式相互连接？你知道吗

我们还对b）做了一些思考，我们认为某种类型的optvar池会很好，因为这个池很容易被遍历，并且可以包含复杂的有状态变量对象。在类A，B，C中，我们只提供一些到OptVars的“链接”。然而，这种方法有两个主要问题：

• 如何实现这样一个对象池？我读到过一个设计模式，它是作为一个单例实现的，但是在我们的例子中，单例可能不是最好的选择。这是因为一次应该有多个池（可能针对不同版本的类层次结构，或者加载和保存池）。它也不只是一个数据接收器，也没有一个全局状态。你知道吗
• 如何管理这样的池以及如何将其实现到Python中？我们不希望有一个全局变量，但也不希望每次创建a、B、C对象时都提供这个池。有没有更好的可能性把OptVa自动进入一个给定的池？你知道吗
• pool OptVars和A、B、C OptVars之间的链接应该如何实现？代理设计模式？还有其他的设计模式吗？你知道吗

如果问题不适合stackexchange或格式比较混乱，我很抱歉。我知道，这是没有问题的具体和独特的解决方案存在，但对我们来说，这是必须得到一些投入。你知道吗