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Python中dataclass庫實例詳解

 更新時間:2022年09月27日 14:13:07   作者:A-L-Kun  
這篇文章主要介紹了Python中dataclass庫,合理使用dataclass將會大大減輕開發(fā)中的負擔,將我們從大量的重復勞動中解放出來,這既是dataclass的魅力,本文結(jié)合實例代碼給大家介紹的非常詳細,需要的朋友參考下吧

dataclass語法

一、 簡介

官方文檔的地址為:https://docs.python.org/3.9/library/dataclasses.html

dataclass的定義位于PEP-557,根據(jù)定義一個dataclass是指“一個帶有默認值的可變的namedtuple”,廣義的定義就是有一個類,它的屬性均可公開訪問,可以帶有默認值并能被修改,而且類中含有與這些屬性相關的類方法,那么這個類就可以稱為dataclass,再通俗點講,dataclass就是一個含有數(shù)據(jù)及操作數(shù)據(jù)方法的容器。

乍一看可能會覺得這個概念不就是普通的class么,然而還是有幾處不同:

  • 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
  • dataclass的repr方法通常有固定格式,會打印出類型名以及屬性名和它的值
  • dataclass擁有__eq____hash__魔法方法
  • dataclass有著模式單一固定的構(gòu)造方式,或是需要重載運算符,而普通class通常無需這些工作

我們來創(chuàng)建一個實例:

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

同時,我們也可以添加__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

同時使用dataclass也有一些好處,它比namedtuple更靈活。同時因為它是一個常規(guī)的類,所以你可以享受繼承帶來的便利。

二、 裝飾器參數(shù)

參數(shù)為dataclass()

  • init:如果為true(默認),__init__()將生成一個方法。
  • 如果類已經(jīng)定義__init__(),則忽略此參數(shù)。
  • repr:如果為true(默認),__repr__()將生成一個方法。生成的 repr 字符串將具有類名以及每個字段的名稱和 repr,按照它們在類中定義的順序。不包括標記為從 repr 中排除的字段。例如: 。InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)
  • 如果類已經(jīng)定義__repr__(),則忽略此參數(shù)。
  • eq:如果為true(默認),__eq__()將生成一個方法。此方法按順序比較類,就好像它是其字段的元組一樣。比較中的兩個實例必須是相同的類型。
  • 如果類已經(jīng)定義__eq__(),則忽略此參數(shù)。
  • order: 如果為真(默認為False),將生成__lt__()、 __le__()__gt__()和方法。__ge__()這些按順序比較類,就好像它是其字段的元組一樣。比較中的兩個實例必須是相同的類型。如果order為真且eq為假, ValueError則引發(fā) a。
  • 如果該類已經(jīng)定義了__lt__()、 __le__()、__gt__()或中的任何一個,__ge__()TypeError引發(fā)。
  • unsafe_hash:if False(默認),__hash__()根據(jù)how eqand frozenare set生成一個方法。
  • __hash__()由 built-in 使用hash(),并且在將對象添加到散列集合(例如字典和集合)時使用。擁有 a __hash__()意味著類的實例是不可變的。可變性是一個復雜的屬性,它取決于程序員的意圖、 的存在和行為,以及裝飾器中的和標志__eq__()的值。eq``frozendataclass()
  • 默認情況下, 除非這樣做是安全的,否則dataclass()不會隱式添加方法。__hash__()它也不會添加或更改現(xiàn)有的明確定義的__hash__()方法。如文檔中所述,設置類屬性對 Python 具有特定含義。__hash__ = None__hash__()
  • 如果__hash__()沒有顯式定義,或者如果設置為None,則可以添加隱式方法。雖然不推薦,但您可以強制使用 . 如果您的類在邏輯上是不可變的,但仍然可以發(fā)生變異,則可能會出現(xiàn)這種情況。這是一個專門的用例,應該仔細考慮。dataclass() __hash__()dataclass()__hash__()unsafe_hash=True
  • 以下是管理方法隱式創(chuàng)建的規(guī)則__hash__() 。請注意,您不能__hash__() 在數(shù)據(jù)類和 set 中都有顯式方法unsafe_hash=True;這將導致一個TypeError.
  • 如果eqfrozen都為真,默認情況下dataclass()會為你生成一個__hash__()方法。如果eq為真且 frozen為假,__hash__()將設置為None,將其標記為不可散列(它是,因為它是可變的)。如果eq為假, __hash__()將保持不變,這意味著__hash__() 將使用超類的方法(如果超類是 object,這意味著它將回退到基于 id 的散列)。
  • frozen:如果為真(默認為False),分配給字段將產(chǎn)生異常。這模擬只讀凍結(jié)實例。如果 __setattr__()__delattr__()在類中定義,則 TypeError引發(fā)。
@dataclass
class C:
    ...
@dataclass()
class C:
    ...
@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
class C:
   ...

三、 數(shù)據(jù)屬性

1、 參數(shù)

參數(shù)為field()

  • default:如果提供,這將是該字段的默認值。這是必需的,因為field()調(diào)用本身會替換默認值的正常位置。
  • default_factory:如果提供,它必須是一個零參數(shù)的可調(diào)用對象,當該字段需要默認值時將被調(diào)用。除其他目的外,這可用于指定具有可變默認值的字段,如下所述。default同時指定和是錯誤的default_factory。
  • init:如果為 true(默認值),則此字段作為參數(shù)包含在生成的__init__()方法中。
  • repr:如果為true(默認),則該字段包含在生成的__repr__()方法返回的字符串中。
  • compare: 如果為 true(默認值),則該字段包含在生成的相等和比較方法中(__eq__()、、 __gt__()等)。
  • hash: 這可以是 bool 或None. 如果為 true,則此字段包含在生成的__hash__()方法中。如果None(默認),使用compare: 這通常是預期的行為。如果某個字段用于比較,則應在哈希中考慮該字段。None不鼓勵將此值設置為除此之外的任何值。
  • hash=False設置的一個可能原因compare=True 是,如果一個字段計算哈希值的成本很高,則需要該字段進行相等性測試,并且還有其他字段有助于該類型的哈希值。即使某個字段從哈希中排除,它仍將用于比較。
  • metadata:這可以是映射或無。None 被視為空字典。這個值被包裝 MappingProxyType()成只讀的,并暴露在Field對象上。數(shù)據(jù)類根本不使用它,而是作為第三方擴展機制提供的。多個第三方可以各自擁有自己的密鑰,用作元數(shù)據(jù)中的命名空間。

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、 注意事項

init參數(shù)如果設置為False,表示不為這個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____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repr的輸出,compare和hash參數(shù)表示field是否參與比較和計算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才使用,所以我們不需要使用這一參數(shù)。

如果指定一個field的類型注解為dataclasses.InitVar,那么這個field將只會在初始化過程中(__init____post_init__)可以被使用,當初始化完成后訪問該field會返回一個dataclasses.Field對象而不是field原本的值,也就是該field不再是一個可訪問的數(shù)據(jù)對象。舉個例子,比如一個由數(shù)據(jù)庫對象,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)

四、 其他

1、 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.asdictdataclasses.astuple我們可以把數(shù)據(jù)類實例中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字典或者元組:

>>> 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可以判斷一個類或?qū)嵗龑ο笫欠袷菙?shù)據(jù)類

2、 繼承

dataclass裝飾器會檢查當前class的所有基類,如果發(fā)現(xiàn)一個dataclass,就會把它的字段按順序添加進當前的class,隨后再處理當前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,那么子類將會無條件覆蓋基類。子類將會根據(jù)所有的field重新生成一個構(gòu)造函數(shù),并在其中初始化基類。

看個例子:

@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則覆蓋了Base中的定義

3、 總結(jié)

合理使用dataclass將會大大減輕開發(fā)中的負擔,將我們從大量的重復勞動中解放出來,這既是dataclass的魅力,不過魅力的背后也總是有陷阱相伴,最后我想提幾點注意事項:

  • dataclass通常情況下是unhashable的,因為默認生成的__hash__None,所以不能用來做字典的key,如果有這種需求,那么應該指定你的數(shù)據(jù)類為frozen dataclass
  • 小心當你定義了和dataclass生成的同名方法時會引發(fā)的問題
  • 當使用可變類型(如list)時,應該考慮使用fielddefault_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使用而不需要在其他時候被訪問,請使用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。

到此這篇關于Python中dataclass庫的文章就介紹到這了,更多相關Python dataclass庫內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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