python 数据类(dataclass)的具体使用

Python3.7引入了dataclass。dataclass装饰器可以声明Python类为数据类；数据类适合用来存储数据，一般而言它具有如下特征：

• 数据类表示某种数据类型，数据对象代表一种特定类的实体，包含了实体的属性。
• 同类型的对象之间可以进行比较；如，大于、小于或等于。

数据类定义

就其本质而言，数据类并没有什么特别之处，只是@dataclass装饰器自动生成__repr__，init，__eq__等一系列方法。定义数据类：

from dataclasses import dataclass

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

装饰器

dataclass完整形式为（True为生成对应方法，False将不生成；若类中已定义对应方法，则忽略此参数）：

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

• init：默认将生成__init__方法；
• repr：默认将生成__repr__方法；repr字符串包含类名、每个字段名称和其repr（按其类中定义顺序）；
• eq：默认将生成__eq__方法；如果传入False，那么__eq__方法将不会被dataclass添加，但会继承object.__eq__（比较id）；
• order：默认不生成__gt__、__ge__、__lt__、__le__方法；
• unsafe_hash：如果是False（默认），则根据eq和frozen的设置方式生成__hash__()方法（由内置的hash()使用）。
  • 如果eq和frozen都为真，默认情况会生成一个__hash__()方法；
  • 如果eq为真而frozen为假，则__hash__()将被设置为 None，将其标记为不可散列（确实如此，因为它是可变的）；
  • 如果eq为假，则__hash__()将保持不变，这意味着将使用超类的__hash__()方法（如果超类是object，将回退到基于id的散列）。
• frozen：若为true，实例初始化后属性将无法修改；

field

通过field方法，可定制属性：
dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)：

• default：如果提供，这将是该字段的默认值。
• default_factory：用于指定具有可变默认值的字段，必须是一个无参可调用对象；与default互斥（不可同时指定）。
• init：如果为true（默认值），则该字段作为参数包含在生成的__init__()方法中。
• repr：如果为true（默认值），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性和比较方法中（__eq__() ， __gt__()等等）。
• hash：可以是布尔值或None：
• 为None（默认值），则使用compare的值，这通常是预期的行为（不鼓励将此值设置为None以外的任何值）；
• 为true，则此字段包含在生成的__hash__()方法中；
• 设置hash=False但compare=True（即从hash中排除某个字段，但仍用于比较）的一个可能原因是，计算字段的hash代价很高；
• metadata：这可以是映射或None；None被视为一个空的字典。这个值包含在MappingProxyType()中，使其成为只读，并暴露在Field对象上（是作为第三方扩展机制提供的）。

使用default_factory生成默认值：

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生成默认值
print(r)

初始化

通过dataclass装饰器修饰后的类：

• 无需定义__init__，dataclass会自动处理；
• 以易读的方式预先定义成员属性（及类型提示）；并可定义默认值；
• dataclass会自动添加一个__repr__函数；

数据比较

通过@dataclass(order = True)可自动添加比较方法（__eq__和__lt__）：

比较是通过属性（字段）生成的元组，进行比较的；如上比较元组为(normal, defVale)
通过compare=False，可设定不用于比较的字段：

@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)) # 只根据score排序

后处理

通过__post_init__可做后处理（在__init__返回前，自动调用）：

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与integer自动赋值

dataclasses方法

dataclasses内置属性与方法：

• fields(class_or_instance)：返回字段Field对象的元组；
• asdict(instance, *, dict_factory=dict)：将数据类转换为字典，（name:value）对；
• astuple(instance, *, tuple_factory=tuple)：将数据类转换为元组；
• replace(instance, **changes)：创建与instance相同类型的新对象，changes为要修改的值；

 到此这篇关于python 数据类(dataclass)的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关python 数据类内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！