| Viewing file:  brain_namedtuple_enum.py (22.19 KB)      -rw-r--r-- Select action/file-type:
 
  (+) |  (+) |  (+) | Code (+) | Session (+) |  (+) | SDB (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) | 
 
# Licensed under the LGPL: https://www.gnu.org/licenses/old-licenses/lgpl-2.1.en.html# For details: https://github.com/PyCQA/astroid/blob/main/LICENSE
 # Copyright (c) https://github.com/PyCQA/astroid/blob/main/CONTRIBUTORS.txt
 
 """Astroid hooks for the Python standard library."""
 
 from __future__ import annotations
 
 import functools
 import keyword
 import sys
 from collections.abc import Iterator
 from textwrap import dedent
 
 import astroid
 from astroid import arguments, bases, inference_tip, nodes, util
 from astroid.builder import AstroidBuilder, _extract_single_node, extract_node
 from astroid.context import InferenceContext
 from astroid.exceptions import (
 AstroidTypeError,
 AstroidValueError,
 InferenceError,
 MroError,
 UseInferenceDefault,
 )
 from astroid.manager import AstroidManager
 
 if sys.version_info >= (3, 8):
 from typing import Final
 else:
 from typing_extensions import Final
 
 
 ENUM_BASE_NAMES = {
 "Enum",
 "IntEnum",
 "enum.Enum",
 "enum.IntEnum",
 "IntFlag",
 "enum.IntFlag",
 }
 ENUM_QNAME: Final[str] = "enum.Enum"
 TYPING_NAMEDTUPLE_QUALIFIED: Final = {
 "typing.NamedTuple",
 "typing_extensions.NamedTuple",
 }
 TYPING_NAMEDTUPLE_BASENAMES: Final = {
 "NamedTuple",
 "typing.NamedTuple",
 "typing_extensions.NamedTuple",
 }
 
 
 def _infer_first(node, context):
 if isinstance(node, util.UninferableBase):
 raise UseInferenceDefault
 try:
 value = next(node.infer(context=context))
 except StopIteration as exc:
 raise InferenceError from exc
 if isinstance(value, util.UninferableBase):
 raise UseInferenceDefault()
 return value
 
 
 def _find_func_form_arguments(node, context):
 def _extract_namedtuple_arg_or_keyword(  # pylint: disable=inconsistent-return-statements
 position, key_name=None
 ):
 if len(args) > position:
 return _infer_first(args[position], context)
 if key_name and key_name in found_keywords:
 return _infer_first(found_keywords[key_name], context)
 
 args = node.args
 keywords = node.keywords
 found_keywords = (
 {keyword.arg: keyword.value for keyword in keywords} if keywords else {}
 )
 
 name = _extract_namedtuple_arg_or_keyword(position=0, key_name="typename")
 names = _extract_namedtuple_arg_or_keyword(position=1, key_name="field_names")
 if name and names:
 return name.value, names
 
 raise UseInferenceDefault()
 
 
 def infer_func_form(
 node: nodes.Call,
 base_type: list[nodes.NodeNG],
 context: InferenceContext | None = None,
 enum: bool = False,
 ) -> tuple[nodes.ClassDef, str, list[str]]:
 """Specific inference function for namedtuple or Python 3 enum."""
 # node is a Call node, class name as first argument and generated class
 # attributes as second argument
 
 # namedtuple or enums list of attributes can be a list of strings or a
 # whitespace-separate string
 try:
 name, names = _find_func_form_arguments(node, context)
 try:
 attributes: list[str] = names.value.replace(",", " ").split()
 except AttributeError as exc:
 # Handle attributes of NamedTuples
 if not enum:
 attributes = []
 fields = _get_namedtuple_fields(node)
 if fields:
 fields_node = extract_node(fields)
 attributes = [
 _infer_first(const, context).value for const in fields_node.elts
 ]
 
 # Handle attributes of Enums
 else:
 # Enums supports either iterator of (name, value) pairs
 # or mappings.
 if hasattr(names, "items") and isinstance(names.items, list):
 attributes = [
 _infer_first(const[0], context).value
 for const in names.items
 if isinstance(const[0], nodes.Const)
 ]
 elif hasattr(names, "elts"):
 # Enums can support either ["a", "b", "c"]
 # or [("a", 1), ("b", 2), ...], but they can't
 # be mixed.
 if all(isinstance(const, nodes.Tuple) for const in names.elts):
 attributes = [
 _infer_first(const.elts[0], context).value
 for const in names.elts
 if isinstance(const, nodes.Tuple)
 ]
 else:
 attributes = [
 _infer_first(const, context).value for const in names.elts
 ]
 else:
 raise AttributeError from exc
 if not attributes:
 raise AttributeError from exc
 except (AttributeError, InferenceError) as exc:
 raise UseInferenceDefault from exc
 
 if not enum:
 # namedtuple maps sys.intern(str()) over over field_names
 attributes = [str(attr) for attr in attributes]
 # XXX this should succeed *unless* __str__/__repr__ is incorrect or throws
 # in which case we should not have inferred these values and raised earlier
 attributes = [attr for attr in attributes if " " not in attr]
 
 # If we can't infer the name of the class, don't crash, up to this point
 # we know it is a namedtuple anyway.
 name = name or "Uninferable"
 # we want to return a Class node instance with proper attributes set
 class_node = nodes.ClassDef(name)
 # A typical ClassDef automatically adds its name to the parent scope,
 # but doing so causes problems, so defer setting parent until after init
 # see: https://github.com/PyCQA/pylint/issues/5982
 class_node.parent = node.parent
 class_node.postinit(
 # set base class=tuple
 bases=base_type,
 body=[],
 decorators=None,
 )
 # XXX add __init__(*attributes) method
 for attr in attributes:
 fake_node = nodes.EmptyNode()
 fake_node.parent = class_node
 fake_node.attrname = attr
 class_node.instance_attrs[attr] = [fake_node]
 return class_node, name, attributes
 
 
 def _has_namedtuple_base(node):
 """Predicate for class inference tip.
 
 :type node: ClassDef
 :rtype: bool
 """
 return set(node.basenames) & TYPING_NAMEDTUPLE_BASENAMES
 
 
 def _looks_like(node, name) -> bool:
 func = node.func
 if isinstance(func, nodes.Attribute):
 return func.attrname == name
 if isinstance(func, nodes.Name):
 return func.name == name
 return False
 
 
 _looks_like_namedtuple = functools.partial(_looks_like, name="namedtuple")
 _looks_like_enum = functools.partial(_looks_like, name="Enum")
 _looks_like_typing_namedtuple = functools.partial(_looks_like, name="NamedTuple")
 
 
 def infer_named_tuple(
 node: nodes.Call, context: InferenceContext | None = None
 ) -> Iterator[nodes.ClassDef]:
 """Specific inference function for namedtuple Call node."""
 tuple_base_name: list[nodes.NodeNG] = [nodes.Name(name="tuple", parent=node.root())]
 class_node, name, attributes = infer_func_form(
 node, tuple_base_name, context=context
 )
 call_site = arguments.CallSite.from_call(node, context=context)
 node = extract_node("import collections; collections.namedtuple")
 try:
 func = next(node.infer())
 except StopIteration as e:
 raise InferenceError(node=node) from e
 try:
 rename = next(call_site.infer_argument(func, "rename", context)).bool_value()
 except (InferenceError, StopIteration):
 rename = False
 
 try:
 attributes = _check_namedtuple_attributes(name, attributes, rename)
 except AstroidTypeError as exc:
 raise UseInferenceDefault("TypeError: " + str(exc)) from exc
 except AstroidValueError as exc:
 raise UseInferenceDefault("ValueError: " + str(exc)) from exc
 
 replace_args = ", ".join(f"{arg}=None" for arg in attributes)
 field_def = (
 "    {name} = property(lambda self: self[{index:d}], "
 "doc='Alias for field number {index:d}')"
 )
 field_defs = "\n".join(
 field_def.format(name=name, index=index)
 for index, name in enumerate(attributes)
 )
 fake = AstroidBuilder(AstroidManager()).string_build(
 f"""
 class {name}(tuple):
 __slots__ = ()
 _fields = {attributes!r}
 def _asdict(self):
 return self.__dict__
 @classmethod
 def _make(cls, iterable, new=tuple.__new__, len=len):
 return new(cls, iterable)
 def _replace(self, {replace_args}):
 return self
 def __getnewargs__(self):
 return tuple(self)
 {field_defs}
 """
 )
 class_node.locals["_asdict"] = fake.body[0].locals["_asdict"]
 class_node.locals["_make"] = fake.body[0].locals["_make"]
 class_node.locals["_replace"] = fake.body[0].locals["_replace"]
 class_node.locals["_fields"] = fake.body[0].locals["_fields"]
 for attr in attributes:
 class_node.locals[attr] = fake.body[0].locals[attr]
 # we use UseInferenceDefault, we can't be a generator so return an iterator
 return iter([class_node])
 
 
 def _get_renamed_namedtuple_attributes(field_names):
 names = list(field_names)
 seen = set()
 for i, name in enumerate(field_names):
 if (
 not all(c.isalnum() or c == "_" for c in name)
 or keyword.iskeyword(name)
 or not name
 or name[0].isdigit()
 or name.startswith("_")
 or name in seen
 ):
 names[i] = "_%d" % i
 seen.add(name)
 return tuple(names)
 
 
 def _check_namedtuple_attributes(typename, attributes, rename=False):
 attributes = tuple(attributes)
 if rename:
 attributes = _get_renamed_namedtuple_attributes(attributes)
 
 # The following snippet is derived from the CPython Lib/collections/__init__.py sources
 # <snippet>
 for name in (typename,) + attributes:
 if not isinstance(name, str):
 raise AstroidTypeError("Type names and field names must be strings")
 if not name.isidentifier():
 raise AstroidValueError(
 "Type names and field names must be valid" + f"identifiers: {name!r}"
 )
 if keyword.iskeyword(name):
 raise AstroidValueError(
 f"Type names and field names cannot be a keyword: {name!r}"
 )
 
 seen = set()
 for name in attributes:
 if name.startswith("_") and not rename:
 raise AstroidValueError(
 f"Field names cannot start with an underscore: {name!r}"
 )
 if name in seen:
 raise AstroidValueError(f"Encountered duplicate field name: {name!r}")
 seen.add(name)
 # </snippet>
 
 return attributes
 
 
 def infer_enum(
 node: nodes.Call, context: InferenceContext | None = None
 ) -> Iterator[bases.Instance]:
 """Specific inference function for enum Call node."""
 # Raise `UseInferenceDefault` if `node` is a call to a a user-defined Enum.
 try:
 inferred = node.func.infer(context)
 except (InferenceError, StopIteration) as exc:
 raise UseInferenceDefault from exc
 
 if not any(
 isinstance(item, nodes.ClassDef) and item.qname() == ENUM_QNAME
 for item in inferred
 ):
 raise UseInferenceDefault
 
 enum_meta = _extract_single_node(
 """
 class EnumMeta(object):
 'docstring'
 def __call__(self, node):
 class EnumAttribute(object):
 name = ''
 value = 0
 return EnumAttribute()
 def __iter__(self):
 class EnumAttribute(object):
 name = ''
 value = 0
 return [EnumAttribute()]
 def __reversed__(self):
 class EnumAttribute(object):
 name = ''
 value = 0
 return (EnumAttribute, )
 def __next__(self):
 return next(iter(self))
 def __getitem__(self, attr):
 class Value(object):
 @property
 def name(self):
 return ''
 @property
 def value(self):
 return attr
 
 return Value()
 __members__ = ['']
 """
 )
 class_node = infer_func_form(node, [enum_meta], context=context, enum=True)[0]
 return iter([class_node.instantiate_class()])
 
 
 INT_FLAG_ADDITION_METHODS = """
 def __or__(self, other):
 return {name}(self.value | other.value)
 def __and__(self, other):
 return {name}(self.value & other.value)
 def __xor__(self, other):
 return {name}(self.value ^ other.value)
 def __add__(self, other):
 return {name}(self.value + other.value)
 def __div__(self, other):
 return {name}(self.value / other.value)
 def __invert__(self):
 return {name}(~self.value)
 def __mul__(self, other):
 return {name}(self.value * other.value)
 """
 
 
 def infer_enum_class(node: nodes.ClassDef) -> nodes.ClassDef:
 """Specific inference for enums."""
 for basename in (b for cls in node.mro() for b in cls.basenames):
 if node.root().name == "enum":
 # Skip if the class is directly from enum module.
 break
 dunder_members = {}
 target_names = set()
 for local, values in node.locals.items():
 if any(not isinstance(value, nodes.AssignName) for value in values):
 continue
 
 stmt = values[0].statement(future=True)
 if isinstance(stmt, nodes.Assign):
 if isinstance(stmt.targets[0], nodes.Tuple):
 targets = stmt.targets[0].itered()
 else:
 targets = stmt.targets
 elif isinstance(stmt, nodes.AnnAssign):
 targets = [stmt.target]
 else:
 continue
 
 inferred_return_value = None
 if stmt.value is not None:
 if isinstance(stmt.value, nodes.Const):
 if isinstance(stmt.value.value, str):
 inferred_return_value = repr(stmt.value.value)
 else:
 inferred_return_value = stmt.value.value
 else:
 inferred_return_value = stmt.value.as_string()
 
 new_targets = []
 for target in targets:
 if isinstance(target, nodes.Starred):
 continue
 target_names.add(target.name)
 # Replace all the assignments with our mocked class.
 classdef = dedent(
 """
 class {name}({types}):
 @property
 def value(self):
 return {return_value}
 @property
 def name(self):
 return "{name}"
 """.format(
 name=target.name,
 types=", ".join(node.basenames),
 return_value=inferred_return_value,
 )
 )
 if "IntFlag" in basename:
 # Alright, we need to add some additional methods.
 # Unfortunately we still can't infer the resulting objects as
 # Enum members, but once we'll be able to do that, the following
 # should result in some nice symbolic execution
 classdef += INT_FLAG_ADDITION_METHODS.format(name=target.name)
 
 fake = AstroidBuilder(
 AstroidManager(), apply_transforms=False
 ).string_build(classdef)[target.name]
 fake.parent = target.parent
 for method in node.mymethods():
 fake.locals[method.name] = [method]
 new_targets.append(fake.instantiate_class())
 dunder_members[local] = fake
 node.locals[local] = new_targets
 
 # The undocumented `_value2member_map_` member:
 node.locals["_value2member_map_"] = [nodes.Dict(parent=node)]
 
 members = nodes.Dict(parent=node)
 members.postinit(
 [
 (nodes.Const(k, parent=members), nodes.Name(v.name, parent=members))
 for k, v in dunder_members.items()
 ]
 )
 node.locals["__members__"] = [members]
 # The enum.Enum class itself defines two @DynamicClassAttribute data-descriptors
 # "name" and "value" (which we override in the mocked class for each enum member
 # above). When dealing with inference of an arbitrary instance of the enum
 # class, e.g. in a method defined in the class body like:
 #     class SomeEnum(enum.Enum):
 #         def method(self):
 #             self.name  # <- here
 # In the absence of an enum member called "name" or "value", these attributes
 # should resolve to the descriptor on that particular instance, i.e. enum member.
 # For "value", we have no idea what that should be, but for "name", we at least
 # know that it should be a string, so infer that as a guess.
 if "name" not in target_names:
 code = dedent(
 """
 @property
 def name(self):
 return ''
 """
 )
 name_dynamicclassattr = AstroidBuilder(AstroidManager()).string_build(code)[
 "name"
 ]
 node.locals["name"] = [name_dynamicclassattr]
 break
 return node
 
 
 def infer_typing_namedtuple_class(class_node, context: InferenceContext | None = None):
 """Infer a subclass of typing.NamedTuple."""
 # Check if it has the corresponding bases
 annassigns_fields = [
 annassign.target.name
 for annassign in class_node.body
 if isinstance(annassign, nodes.AnnAssign)
 ]
 code = dedent(
 """
 from collections import namedtuple
 namedtuple({typename!r}, {fields!r})
 """
 ).format(typename=class_node.name, fields=",".join(annassigns_fields))
 node = extract_node(code)
 try:
 generated_class_node = next(infer_named_tuple(node, context))
 except StopIteration as e:
 raise InferenceError(node=node, context=context) from e
 for method in class_node.mymethods():
 generated_class_node.locals[method.name] = [method]
 
 for body_node in class_node.body:
 if isinstance(body_node, nodes.Assign):
 for target in body_node.targets:
 attr = target.name
 generated_class_node.locals[attr] = class_node.locals[attr]
 elif isinstance(body_node, nodes.ClassDef):
 generated_class_node.locals[body_node.name] = [body_node]
 
 return iter((generated_class_node,))
 
 
 def infer_typing_namedtuple_function(node, context: InferenceContext | None = None):
 """
 Starting with python3.9, NamedTuple is a function of the typing module.
 The class NamedTuple is build dynamically through a call to `type` during
 initialization of the `_NamedTuple` variable.
 """
 klass = extract_node(
 """
 from typing import _NamedTuple
 _NamedTuple
 """
 )
 return klass.infer(context)
 
 
 def infer_typing_namedtuple(
 node: nodes.Call, context: InferenceContext | None = None
 ) -> Iterator[nodes.ClassDef]:
 """Infer a typing.NamedTuple(...) call."""
 # This is essentially a namedtuple with different arguments
 # so we extract the args and infer a named tuple.
 try:
 func = next(node.func.infer())
 except (InferenceError, StopIteration) as exc:
 raise UseInferenceDefault from exc
 
 if func.qname() not in TYPING_NAMEDTUPLE_QUALIFIED:
 raise UseInferenceDefault
 
 if len(node.args) != 2:
 raise UseInferenceDefault
 
 if not isinstance(node.args[1], (nodes.List, nodes.Tuple)):
 raise UseInferenceDefault
 
 return infer_named_tuple(node, context)
 
 
 def _get_namedtuple_fields(node: nodes.Call) -> str:
 """Get and return fields of a NamedTuple in code-as-a-string.
 
 Because the fields are represented in their code form we can
 extract a node from them later on.
 """
 names = []
 container = None
 try:
 container = next(node.args[1].infer())
 except (InferenceError, StopIteration) as exc:
 raise UseInferenceDefault from exc
 # We pass on IndexError as we'll try to infer 'field_names' from the keywords
 except IndexError:
 pass
 if not container:
 for keyword_node in node.keywords:
 if keyword_node.arg == "field_names":
 try:
 container = next(keyword_node.value.infer())
 except (InferenceError, StopIteration) as exc:
 raise UseInferenceDefault from exc
 break
 if not isinstance(container, nodes.BaseContainer):
 raise UseInferenceDefault
 for elt in container.elts:
 if isinstance(elt, nodes.Const):
 names.append(elt.as_string())
 continue
 if not isinstance(elt, (nodes.List, nodes.Tuple)):
 raise UseInferenceDefault
 if len(elt.elts) != 2:
 raise UseInferenceDefault
 names.append(elt.elts[0].as_string())
 
 if names:
 field_names = f"({','.join(names)},)"
 else:
 field_names = ""
 return field_names
 
 
 def _is_enum_subclass(cls: astroid.ClassDef) -> bool:
 """Return whether cls is a subclass of an Enum."""
 try:
 return any(
 klass.name in ENUM_BASE_NAMES
 and getattr(klass.root(), "name", None) == "enum"
 for klass in cls.mro()
 )
 except MroError:
 return False
 
 
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.Call, inference_tip(infer_named_tuple), _looks_like_namedtuple
 )
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.Call, inference_tip(infer_enum), _looks_like_enum
 )
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.ClassDef, infer_enum_class, predicate=_is_enum_subclass
 )
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.ClassDef, inference_tip(infer_typing_namedtuple_class), _has_namedtuple_base
 )
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.FunctionDef,
 inference_tip(infer_typing_namedtuple_function),
 lambda node: node.name == "NamedTuple"
 and getattr(node.root(), "name", None) == "typing",
 )
 AstroidManager().register_transform(
 nodes.Call, inference_tip(infer_typing_namedtuple), _looks_like_typing_namedtuple
 )
 
 |