Python3.7引入了dataclass。dataclass裝飾器可以聲明Python類為數(shù)據(jù)類；數(shù)據(jù)類適合用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，一般而言它具有如下特征：

• 數(shù)據(jù)類表示某種數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)對(duì)象代表一種特定類的實(shí)體，包含了實(shí)體的屬性。
• 同類型的對(duì)象之間可以進(jìn)行比較；如，大于、小于或等于。

數(shù)據(jù)類定義

就其本質(zhì)而言，數(shù)據(jù)類并沒有什么特別之處，只是@dataclass裝飾器自動(dòng)生成__repr__，init，__eq__等一系列方法。定義數(shù)據(jù)類：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class A:
? normal: str
? defVal: int = 0

裝飾器

dataclass完整形式為（True為生成對(duì)應(yīng)方法，F(xiàn)alse將不生成；若類中已定義對(duì)應(yīng)方法，則忽略此參數(shù)）：

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

• init：默認(rèn)將生成__init__方法；
• repr：默認(rèn)將生成__repr__方法；repr字符串包含類名、每個(gè)字段名稱和其repr（按其類中定義順序）；
• eq：默認(rèn)將生成__eq__方法；如果傳入False，那么__eq__方法將不會(huì)被dataclass添加，但會(huì)繼承object.__eq__（比較id）；
• order：默認(rèn)不生成__gt__、__ge__、__lt__、__le__方法；
• unsafe_hash：如果是False（默認(rèn)），則根據(jù)eq和frozen的設(shè)置方式生成__hash__()方法（由內(nèi)置的hash()使用）。
  • 如果eq和frozen都為真，默認(rèn)情況會(huì)生成一個(gè)__hash__()方法；
  • 如果eq為真而frozen為假，則__hash__()將被設(shè)置為 None，將其標(biāo)記為不可散列（確實(shí)如此，因?yàn)樗强勺兊模?/li>
  • 如果eq為假，則__hash__()將保持不變，這意味著將使用超類的__hash__()方法（如果超類是object，將回退到基于id的散列）。
• frozen：若為true，實(shí)例初始化后屬性將無法修改；

field

通過field方法，可定制屬性：
dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)：

• default：如果提供，這將是該字段的默認(rèn)值。
• default_factory：用于指定具有可變默認(rèn)值的字段，必須是一個(gè)無參可調(diào)用對(duì)象；與default互斥（不可同時(shí)指定）。
• init：如果為true（默認(rèn)值），則該字段作為參數(shù)包含在生成的__init__()方法中。
• repr：如果為true（默認(rèn)值），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(rèn)值），則該字段包含在生成的相等性和比較方法中（__eq__() ， __gt__()等等）。
• hash：可以是布爾值或None：
• 為None（默認(rèn)值），則使用compare的值，這通常是預(yù)期的行為（不鼓勵(lì)將此值設(shè)置為None以外的任何值）；
• 為true，則此字段包含在生成的__hash__()方法中；
• 設(shè)置hash=False但compare=True（即從hash中排除某個(gè)字段，但仍用于比較）的一個(gè)可能原因是，計(jì)算字段的hash代價(jià)很高；
• metadata：這可以是映射或None；None被視為一個(gè)空的字典。這個(gè)值包含在MappingProxyType()中，使其成為只讀，并暴露在Field對(duì)象上（是作為第三方擴(kuò)展機(jī)制提供的）。

使用default_factory生成默認(rèn)值：

from dataclasses import dataclass, field
import random

def build_marks() -> list:
? ? return [random.randint(0, 1000) for i in range(5)]

@dataclass(order=True)
class RandMark:
? ? marks: list = field(default_factory=build_marks)

r = RandMark() # 使用build_marks生成默認(rèn)值
print(r)

初始化

通過dataclass裝飾器修飾后的類：

• 無需定義__init__，dataclass會(huì)自動(dòng)處理；
• 以易讀的方式預(yù)先定義成員屬性（及類型提示）；并可定義默認(rèn)值；
• dataclass會(huì)自動(dòng)添加一個(gè)__repr__函數(shù)；

數(shù)據(jù)比較

通過@dataclass(order = True)可自動(dòng)添加比較方法（__eq__和__lt__）：

比較是通過屬性（字段）生成的元組，進(jìn)行比較的；如上比較元組為(normal, defVale)
通過compare=False，可設(shè)定不用于比較的字段：

@dataclass(order=True)
class Student:
? ? name: str = field(compare=False)
? ? score: float

s = [Student("mike", 90),
? ? Student("steven", 80),
? ? Student("orange", 70)
? ? ]
print(sorted(s)) # 只根據(jù)score排序

后處理

通過__post_init__可做后處理（在__init__返回前，自動(dòng)調(diào)用）：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class FloatNumber:
? ? val: float
? ? decimal: float = 0
? ? integer: float = 0

? ? def __post_init__(self):
? ? ? ? self.decimal, self.integer = math.modf(self.val)

f = FloatNumber(1.2) # decimal與integer自動(dòng)賦值

dataclasses方法

dataclasses內(nèi)置屬性與方法：

• fields(class_or_instance)：返回字段Field對(duì)象的元組；
• asdict(instance, *, dict_factory=dict)：將數(shù)據(jù)類轉(zhuǎn)換為字典，（name:value）對(duì)；
• astuple(instance, *, tuple_factory=tuple)：將數(shù)據(jù)類轉(zhuǎn)換為元組；
• replace(instance, **changes)：創(chuàng)建與instance相同類型的新對(duì)象，changes為要修改的值；

 到此這篇關(guān)于python 數(shù)據(jù)類(dataclass)的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 數(shù)據(jù)類內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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