Python中dataclass库实例详解

dataclass语法

一、 简介

官方文档的地址为：https://docs.python.org/3.9/library/dataclasses.html

dataclass的定义位于PEP-557，根据定义一个dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”，广义的定义就是有一个类，它的属性均可公开访问，可以带有默认值并能被修改，而且类中含有与这些属性相关的类方法，那么这个类就可以称为dataclass，再通俗点讲，dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器。

乍一看可能会觉得这个概念不就是普通的class么，然而还是有几处不同：

• 相比普通class，dataclass通常不包含私有属性，数据可以直接访问

• dataclass的repr方法通常有固定格式，会打印出类型名以及属性名和它的值

• dataclass拥有__eq__和__hash__魔法方法

• dataclass有着模式单一固定的构造方式，或是需要重载运算符，而普通class通常无需这些工作

我们来创建一个实例：

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class InventoryItem:
   """Class for keeping track of an item in inventory."""
   name: str
   unit_price: float
   quantity_on_hand: int = 0
   def total_cost(self) -> float:
       return self.unit_price * self.quantity_on_hand

同时，我们也可以添加__init__方法：

def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int = 0):
   self.name = name
   self.unit_price = unit_price
   self.quantity_on_hand = quantity_on_hand

同时使用dataclass也有一些好处，它比namedtuple更灵活。同时因为它是一个常规的类，所以你可以享受继承带来的便利。

二、 装饰器参数

参数为dataclass()：

• init：如果为true（默认），__init__()将生成一个方法。

• 如果类已经定义__init__()，则忽略此参数。

• repr：如果为true（默认），__repr__()将生成一个方法。生成的 repr 字符串将具有类名以及每个字段的名称和 repr，按照它们在类中定义的顺序。不包括标记为从 repr 中排除的字段。例如： 。InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)

• 如果类已经定义__repr__()，则忽略此参数。

• eq：如果为true（默认），__eq__()将生成一个方法。此方法按顺序比较类，就好像它是其字段的元组一样。比较中的两个实例必须是相同的类型。

• 如果类已经定义__eq__()，则忽略此参数。

• order: 如果为真（默认为False），将生成__lt__()、 __le__()、__gt__()和方法。__ge__()这些按顺序比较类，就好像它是其字段的元组一样。比较中的两个实例必须是相同的类型。如果order为真且eq为假， ValueError则引发 a。

• 如果该类已经定义了__lt__()、 __le__()、__gt__()或中的任何一个，__ge__()则 TypeError引发。

• unsafe_hash：if False（默认），__hash__()根据how eqand frozenare set生成一个方法。

• __hash__()由 built-in 使用hash()，并且在将对象添加到散列集合（例如字典和集合）时使用。拥有 a __hash__()意味着类的实例是不可变的。可变性是一个复杂的属性，它取决于程序员的意图、 的存在和行为，以及装饰器中的和标志__eq__()的值。eq``frozendataclass()

• 默认情况下， 除非这样做是安全的，否则dataclass()不会隐式添加方法。__hash__()它也不会添加或更改现有的明确定义的__hash__()方法。如文档中所述，设置类属性对 Python 具有特定含义。__hash__ = None__hash__()

• 如果__hash__()没有显式定义，或者如果设置为None，则可以添加隐式方法。虽然不推荐，但您可以强制使用 . 如果您的类在逻辑上是不可变的，但仍然可以发生变异，则可能会出现这种情况。这是一个专门的用例，应该仔细考虑。dataclass() __hash__()dataclass()__hash__()unsafe_hash=True

• 以下是管理方法隐式创建的规则__hash__() 。请注意，您不能__hash__() 在数据类和 set 中都有显式方法unsafe_hash=True；这将导致一个TypeError.

• 如果eq和frozen都为真，默认情况下dataclass()会为你生成一个__hash__()方法。如果eq为真且 frozen为假，__hash__()将设置为None，将其标记为不可散列（它是，因为它是可变的）。如果eq为假， __hash__()将保持不变，这意味着__hash__() 将使用超类的方法（如果超类是 object，这意味着它将回退到基于 id 的散列）。

• frozen：如果为真（默认为False），分配给字段将产生异常。这模拟只读冻结实例。如果 __setattr__()或__delattr__()在类中定义，则 TypeError引发。

@dataclass
class C:
   ...
@dataclass()
class C:
   ...
@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
class C:
  ...

三、 数据属性

1、 参数

参数为field()：

• default：如果提供，这将是该字段的默认值。这是必需的，因为field()调用本身会替换默认值的正常位置。

• default_factory：如果提供，它必须是一个零参数的可调用对象，当该字段需要默认值时将被调用。除其他目的外，这可用于指定具有可变默认值的字段，如下所述。default同时指定和是错误的default_factory。

• init：如果为 true（默认值），则此字段作为参数包含在生成的__init__()方法中。

• repr：如果为true（默认），则该字段包含在生成的__repr__()方法返回的字符串中。

• compare: 如果为 true（默认值），则该字段包含在生成的相等和比较方法中（__eq__()、、 __gt__()等）。

• hash: 这可以是 bool 或None. 如果为 true，则此字段包含在生成的__hash__()方法中。如果None（默认），使用compare: 这通常是预期的行为。如果某个字段用于比较，则应在哈希中考虑该字段。None不鼓励将此值设置为除此之外的任何值。

• hash=False设置的一个可能原因compare=True 是，如果一个字段计算哈希值的成本很高，则需要该字段进行相等性测试，并且还有其他字段有助于该类型的哈希值。即使某个字段从哈希中排除，它仍将用于比较。

• metadata：这可以是映射或无。None 被视为空字典。这个值被包装 MappingProxyType()成只读的，并暴露在Field对象上。数据类根本不使用它，而是作为第三方扩展机制提供的。多个第三方可以各自拥有自己的密钥，用作元数据中的命名空间。

2、 使用示例

@dataclass
class C:
   x: int
   y: int = field(repr=False)
   z: int = field(repr=False, default=10)
   t: int = 20

3、 注意事项

init参数如果设置为False，表示不为这个field生成初始化操作，dataclass提供了hook——__post_init__供我们利用这一特性：

@dataclass
class C:
   a: int
   b: int
   c: int = field(init=False)

def __post_init__(self):
       self.c = self.a + self.b

__post_init__在__init__后被调用，我们可以在这里初始化那些需要前置条件的field。

repr参数表示该field是否被包含进repr的输出，compare和hash参数表示field是否参与比较和计算hash值。metadata不被dataclass自身使用，通常让第三方组件从中获取某些元信息时才使用，所以我们不需要使用这一参数。

如果指定一个field的类型注解为dataclasses.InitVar，那么这个field将只会在初始化过程中（__init__和__post_init__）可以被使用，当初始化完成后访问该field会返回一个dataclasses.Field对象而不是field原本的值，也就是该field不再是一个可访问的数据对象。举个例子，比如一个由数据库对象，它只需要在初始化的过程中被访问：

@dataclass
class C:
   i: int
   j: int = None
   database: InitVar[DatabaseType] = None

def __post_init__(self, database):
       if self.j is None and database is not None:
           self.j = database.lookup('j')
c = C(10, database=my_database)

四、 其他

1、 常用函数

dataclasses模块中提供了一些常用函数供我们处理数据类。

使用dataclasses.asdict和dataclasses.astuple我们可以把数据类实例中的数据转换成字典或者元组：

>>> from dataclasses import asdict, astuple
>>> asdict(C())
{'name': 'python', 'strong_type': True, 'static_type': False, 'age': 28}
>>> astuple(C())
('python', True, False, 28)

使用dataclasses.is_dataclass可以判断一个类或实例对象是否是数据类

2、 继承

dataclass装饰器会检查当前class的所有基类，如果发现一个dataclass，就会把它的字段按顺序添加进当前的class，随后再处理当前class的field。所有生成的方法也将按照这一过程处理，因此如果子类中的field与基类同名，那么子类将会无条件覆盖基类。子类将会根据所有的field重新生成一个构造函数，并在其中初始化基类。

看个例子：

@dataclass
class Base:
   x: float = 25.0
   y: int = 0

@dataclass
class C(Base):
   z: int = 10
   x: int = 15

>>> C()
C(x=15, y=0, z=10)

C中的x则覆盖了Base中的定义

3、 总结

合理使用dataclass将会大大减轻开发中的负担，将我们从大量的重复劳动中解放出来，这既是dataclass的魅力，不过魅力的背后也总是有陷阱相伴，最后我想提几点注意事项：

• dataclass通常情况下是unhashable的，因为默认生成的__hash__是None，所以不能用来做字典的key，如果有这种需求，那么应该指定你的数据类为frozen dataclass

• 小心当你定义了和dataclass生成的同名方法时会引发的问题

• 当使用可变类型（如list）时，应该考虑使用field的default_factory

• 数据类的属性都是公开的，如果你有属性只需要初始化时使用而不需要在其他时候被访问，请使用dataclasses.InitVar

只要避开这些陷阱，dataclass一定能成为提高生产力的利器。

来源：https://www.cnblogs.com/liuzhongkun/archive/2022/09/27/16734293.html