Python3.7 dataclass使用指南小結(jié)
dataclass簡(jiǎn)介
dataclass的定義位于PEP-557,根據(jù)定義一個(gè)dataclass是指“一個(gè)帶有默認(rèn)值的可變的namedtuple”,廣義的定義就是有一個(gè)類,它的屬性均可公開訪問,可以帶有默認(rèn)值并能被修改,而且類中含有與這些屬性相關(guān)的類方法,那么這個(gè)類就可以稱為dataclass,再通俗點(diǎn)講,dataclass就是一個(gè)含有數(shù)據(jù)及操作數(shù)據(jù)方法的容器。
乍一看可能會(huì)覺得這個(gè)概念不就是普通的class么,然而還是有幾處不同:
1.相比普通class,dataclass通常不包含私有屬性,數(shù)據(jù)可以直接訪問
2.dataclass的repr方法通常有固定格式,會(huì)打印出類型名以及屬性名和它的值
3.dataclass擁有__eq__和__hash__魔法方法
4.dataclass有著模式單一固定的構(gòu)造方式,或是需要重載運(yùn)算符,而普通class通常無需這些工作
基于上述原因,通常自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)dataclass是繁瑣而無聊的,而dataclass單一固定的行為正適合程序?yàn)槲覀冏詣?dòng)生成,于是dataclasses模塊誕生了。
配合類型注解語法,我們可以輕松生成一個(gè)實(shí)現(xiàn)了__init__,__repr__,__cmp__等方法的dataclass:
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
同時(shí)使用dataclass也有一些好處,它比namedtuple更靈活。同時(shí)因?yàn)樗且粋€(gè)常規(guī)的類,所以你可以享受繼承帶來的便利。
dataclass的使用
我們分x步介紹dataclass的使用,首先是如何定義一個(gè)dataclass。
定義一個(gè)dataclass
dataclasses模塊提供了一個(gè)裝飾器幫助我們定義自己的數(shù)據(jù)類:
@dataclass class Lang: """a dataclass that describes a programming language""" name: str = 'python' strong_type: bool = True static_type: bool = False age: int = 28
我們定義了一個(gè)描述某種程序語言特性的數(shù)據(jù)類——Lang,在接下來的例子中我們都會(huì)用到這個(gè)類。
在數(shù)據(jù)類被定義后,會(huì)根據(jù)給出的類型注解生成一個(gè)如下的初始函數(shù):
def __init__(self, name: str='python', strong_type: bool=True, static_type: bool=False, age: int=28): self.name = name self.strong_type = strong_type self.static_type = static_type self.age = age
可以看到初始化操作都已經(jīng)自動(dòng)生成了,讓我們?cè)囉靡幌拢?br />
>>> Lang() Lang(name='python', strong_type=True, static_type=False, age=28) >>> Lang('js', False, False, 23) Lang(name='js', strong_type=False, static_type=False, age=23) >>> Lang('js', False, False, 23) == Lang() False >>> Lang('python', True, False, 28) == Lang() True
例子中可以看出__repr__和__eq__方法也已經(jīng)為我們生成了,如果沒有其他特殊要求的話這個(gè)dataclass已經(jīng)具備了投入生產(chǎn)環(huán)境的能力,是不是很神奇?
深入dataclass裝飾器
dataclass的魔力源泉都在dataclass這個(gè)裝飾器中,如果想要完全掌控dataclass的話那么它是你必須了解的內(nèi)容。
裝飾器的原型如下:
dataclasses.dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
dataclass裝飾器將根據(jù)類屬性生成數(shù)據(jù)類和數(shù)據(jù)類需要的方法。
我們的關(guān)注點(diǎn)集中在它的kwargs上:
key | 含義 |
---|---|
init | 指定是否自動(dòng)生成__init__,如果已經(jīng)有定義同名方法則忽略這個(gè)值,也就是指定為True也不會(huì)自動(dòng)生成 |
repr | 同init,指定是否自動(dòng)生成__repr__;自動(dòng)生成的打印格式為class_name(arrt1:value1, attr2:value2, ...) |
eq | 同init,指定是否生成__eq__;自動(dòng)生成的方法將按屬性在類內(nèi)定義時(shí)的順序逐個(gè)比較,全部的值相同才會(huì)返回True |
order | 自動(dòng)生成__lt__,__le__,__gt__,__ge__,比較方式與eq相同;如果order指定為True而eq指定為False,將引發(fā)ValueError;如果已經(jīng)定義同名函數(shù),將引發(fā)TypeError |
unsafehash | 如果是False,將根據(jù)eq和frozen參數(shù)來生成__hash__: 1. eq和frozen都為True,__hash__將會(huì)生成 2. eq為True而frozen為False,__hash__被設(shè)為None 3. eq為False,frozen為True,__hash__將使用超類(object)的同名屬性(通常就是基于對(duì)象id的hash) 當(dāng)設(shè)置為True時(shí)將會(huì)根據(jù)類屬性自動(dòng)生成__hash__,然而這是不安全的,因?yàn)檫@些屬性是默認(rèn)可變的,這會(huì)導(dǎo)致hash的不一致,所以除非能保證對(duì)象屬性不可隨意改變,否則應(yīng)該謹(jǐn)慎地設(shè)置該參數(shù)為True |
frozen | 設(shè)為True時(shí)對(duì)field賦值將會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤,對(duì)象將是不可變的,如果已經(jīng)定義了__setattr__和__delattr__將會(huì)引發(fā)TypeError |
有默認(rèn)值的屬性必須定義在沒有默認(rèn)值的屬性之后,和對(duì)kw參數(shù)的要求一樣。
上面我們偶爾提到了field的概念,我們所說的數(shù)據(jù)類屬性,數(shù)據(jù)屬性實(shí)際上都是被field的對(duì)象,它代表著一個(gè)數(shù)據(jù)的實(shí)體和它的元信息,下面我們了解一下dataclasses.field。
數(shù)據(jù)類的基石——dataclasses.field
先看下field的原型:
dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)
通常我們無需直接使用,裝飾器會(huì)根據(jù)我們給出的類型注解自動(dòng)生成field,但有時(shí)候我們也需要定制這一過程,這時(shí)dataclasses.field就顯得格外有用了。
default和default_factory參數(shù)將會(huì)影響默認(rèn)值的產(chǎn)生,它們的默認(rèn)值都是None,意思是調(diào)用時(shí)如果為指定則產(chǎn)生一個(gè)為None的值。其中default是field的默認(rèn)值,而default_factory控制如何產(chǎn)生值,它接收一個(gè)無參數(shù)或者全是默認(rèn)參數(shù)的callable對(duì)象,然后用調(diào)用這個(gè)對(duì)象獲得field的初始值,之后再將default(如果值不是MISSING)復(fù)制給callable返回的這個(gè)對(duì)象。
舉個(gè)例子,對(duì)于list,當(dāng)復(fù)制它時(shí)只是復(fù)制了一份引用,所以像dataclass里那樣直接復(fù)制給實(shí)例的做法的危險(xiǎn)而錯(cuò)誤的,為了保證使用list時(shí)的安全性,應(yīng)該這樣做:
@dataclass class C: mylist: List[int] = field(default_factory=list)
當(dāng)初始化C的實(shí)例時(shí)就會(huì)調(diào)用list()而不是直接復(fù)制一份list的引用:
>>> c1 = C() >>> c1.mylist += [1,2,3] >>> c1.mylist [1, 2, 3] >>> c2 = C() >>> c2.mylist []
數(shù)據(jù)污染得到了避免。
init參數(shù)如果設(shè)置為False,表示不為這個(gè)field生成初始化操作,dataclass提供了hook—— __post_init__
供我們利用這一特性:
@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__后被調(diào)用,我們可以在這里初始化那些需要前置條件的field。
repr參數(shù)表示該field是否被包含進(jìn)repr的輸出,compare和hash參數(shù)表示field是否參與比較和計(jì)算hash值。metadata不被dataclass自身使用,通常讓第三方組件從中獲取某些元信息時(shí)才使用,所以我們不需要使用這一參數(shù)。
如果指定一個(gè)field的類型注解為dataclasses.InitVar,那么這個(gè)field將只會(huì)在初始化過程中(__init__和__post_init__)可以被使用,當(dāng)初始化完成后訪問該field會(huì)返回一個(gè)dataclasses.Field對(duì)象而不是field原本的值,也就是該field不再是一個(gè)可訪問的數(shù)據(jù)對(duì)象。舉個(gè)例子,比如一個(gè)由數(shù)據(jù)庫對(duì)象,它只需要在初始化的過程中被訪問:
@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)
這個(gè)例子中會(huì)返回c.i和c.j的數(shù)據(jù),但是不會(huì)返回c.database的。
一些常用函數(shù)
dataclasses模塊中提供了一些常用函數(shù)供我們處理數(shù)據(jù)類。
使用dataclasses.asdict和dataclasses.astuple我們可以把數(shù)據(jù)類實(shí)例中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字典或者元組:
>>> from dataclasses import asdict, astuple >>> asdict(Lang()) {'name': 'python', 'strong_type': True, 'static_type': False, 'age': 28} >>> astuple(Lang()) ('python', True, False, 28)
使用dataclasses.is_dataclass可以判斷一個(gè)類或?qū)嵗龑?duì)象是否是數(shù)據(jù)類:
>>> from dataclasses import is_dataclass >>> is_dataclass(Lang) True >>> is_dataclass(Lang()) True
dataclass繼承
python3.7引入dataclass的一大原因就在于相比namedtuple,dataclass可以享受繼承帶來的便利。
dataclass裝飾器會(huì)檢查當(dāng)前class的所有基類,如果發(fā)現(xiàn)一個(gè)dataclass,就會(huì)把它的字段按順序添加進(jìn)當(dāng)前的class,隨后再處理當(dāng)前class的field。所有生成的方法也將按照這一過程處理,因此如果子類中的field與基類同名,那么子類將會(huì)無條件覆蓋基類。子類將會(huì)根據(jù)所有的field重新生成一個(gè)構(gòu)造函數(shù),并在其中初始化基類。
看個(gè)例子:
@dataclass class Python(Lang): tab_size: int = 4 is_script: bool = True >>> Python() Python(name='python', strong_type=True, static_type=False, age=28, tab_size=4, is_script=True) @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)
Lang的field被Python繼承了,而C中的x則覆蓋了Base中的定義。
沒錯(cuò),數(shù)據(jù)類的繼承就是這么簡(jiǎn)單。
總結(jié)
合理使用dataclass將會(huì)大大減輕開發(fā)中的負(fù)擔(dān),將我們從大量的重復(fù)勞動(dòng)中解放出來,這既是dataclass的魅力,不過魅力的背后也總是有陷阱相伴,最后我想提幾點(diǎn)注意事項(xiàng):
- dataclass通常情況下是unhashable的,因?yàn)槟J(rèn)生成的__hash__是None,所以不能用來做字典的key,如果有這種需求,那么應(yīng)該指定你的數(shù)據(jù)類為frozen dataclass
- 小心當(dāng)你定義了和dataclass生成的同名方法時(shí)會(huì)引發(fā)的問題
- 當(dāng)使用可變類型(如list)時(shí),應(yīng)該考慮使用field的default_factory
- 數(shù)據(jù)類的屬性都是公開的,如果你有屬性只需要初始化時(shí)使用而不需要在其他時(shí)候被訪問,請(qǐng)使用dataclasses.InitVar
只要避開這些陷阱,dataclass一定能成為提高生產(chǎn)力的利器。
參考
https://docs.python.org/3.7/library/dataclasses.html
https://www.python.org/dev/peps/pep-0557
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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