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一文详解python中dataclass的使用技巧

作者:databook

dataclass是从Python3.7版本开始,作为标准库中的模块被引入,随着Python版本的不断更新,dataclass也逐步发展和完善,为Python开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式,本文总结了几个我平时使用较多dataclass技巧,需要的朋友可以参考下

引言

dataclass是从Python3.7版本开始,作为标准库中的模块被引入。
随着Python版本的不断更新,dataclass也逐步发展和完善,为Python开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式。

dataclass的主要功能在于帮助我们简化数据类的定义过程。
本文总结了几个我平时使用较多dataclass技巧。

1. 传统的类定义方式

首先,从平时量化分析的场景中简化一个关于 币交易 的类用来演示。
简化之后,这里只保留5个字段,分别是交易ID交易对价格是否成功参与交易的地址列表

class CoinTrans:
    def __init__(
        self,
        id: str,
        symbol: str,
        price: float,
        is_success: bool,
        addrs: list,
    ) -> None:
        self.id = id
        self.symbol = symbol
        self.price = price
        self.addrs = addrs
        self.is_success = is_success

Python传统定义类的方式,如上通过__init__函数来初始化对象的各个属性。

通过这个类构造对象并打印:

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

运行结果:

<__main__.CoinTrans object at 0x0000022A891FADD0>

这里只是打印出对象的地址,并没有按照我们期望的那样打印对象各个属性的值。

传统的类中,我们如果希望打印出可读的结果,需要自己去实现__str__函数。

# 在上面的 CoinTrans 类中添加下面的方法
def __str__(self) -> str:
    return f"交易信息:{self.id}, {self.symbol}, {self.price}, {self.addrs}, {self.is_success}"

再次运行,结果如下:

交易信息:id01, BTC/USDT, 71000, ['0x1111', '0x2222'], True

2. dataclass装饰器定义类

下面看看使用dataclass装饰器来定义上面同样的类有多简单。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str
    symbol: str
    price: float
    is_success: bool
    addrs: list

再次运行:

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

得到如下结果:

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222'])

不需要__init__,也不需要__str__,只要通过 @dataclass装饰之后,就可以打印出对象的具体内容。

2.1. 默认值

dataclass装饰器的方式来定义类,设置默认值很简单,直接在定义属性时就可以设置。

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = ["0x1111", "0x2222"]

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

运行之后发现,在addrs属性那行会报错:

ValueError: mutable default <class 'list'> for field addrs is not allowed: use default_factory

大概的意思就是,list作为一种可变的类型(引用类型,会有被其他对象意外修改的风险),不能直接作为默认值,需要用工厂方法来产生默认值。
其他字符串,数值,布尔类型的数据则没有这个问题。

我们只要定义个函数来产生此默认值即可。

def gen_list():
    return ["0x1111", "0x2222"]

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list)

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

再次运行,可以正常执行:

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222']

2.2. 隐藏敏感信息

我们打印对象信息的时候,有时执行打印其中几个属性的信息,涉及敏感信息的属性不希望打印出来。
比如,上面的对象,如果不想打印出is_successaddrs的信息,可以设置repr=False

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = field(default=True, repr=False)
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list, repr=False)

再次运行后显示:

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')

2.3. 只读对象

数据分析时,大部分下情况下,原始数据读取之后是不能修改的。
这种情况下,我们可以用dataclassfrozen属性来设置数据类只读,防止不小心篡改了数据。

未设置frozen属性之前,可以随意修改对象的属性,比如:

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(f"修改前: {coin_trans}")
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    print(f"修改后: {coin_trans}")

运行结果:

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
修改后: CoinTrans(id='id01', symbol='ETH/USDT', price='71000.8')

设置frozen属性之后,看看修改属性值会怎么样:

@dataclass(frozen=True)
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    #... 省略 ...

再次运行,会发现修改属性会触发异常。

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
Traceback (most recent call last):
  File "D:\projects\python\samples\data_classes\main.py", line 66, in <module>
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "<string>", line 4, in __setattr__
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'symbol'

2.4. 转化为元组和字典

最后,dataclasses模块还提供了两个函数可以很方便的将数据类转换为元组字典
这在和其他分析程序交互时非常有用,因为和其他程序交互时,参数一般都用元组或者字典这种简单通用的结构,
而不会直接用自己定义的数据类。

from dataclasses import dataclass, field, astuple, asdict

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(astuple(coin_trans))
    print(asdict(coin_trans))

运行结果:

('id01', 'BTC/USDT', '71000.8', True, ['0x1111', '0x2222'])
{'id': 'id01', 'symbol': 'BTC/USDT', 'price': '71000.8', 'is_success': True, 'addrs': ['0x1111', '0x2222']}

3. 总结

Python中,数据类主要用于存储数据,并通常包含属性和方法来操作这些数据。
然而,在定义数据类时,我们通常需要编写一些重复性的代码,如构造函数、属性访问器和字符串表示等。
dataclass装饰器的出现,使得这些通用方法的生成变得自动化,从而极大地简化了数据类的定义过程。

总的来说,dataclass通过简化数据类的创建和管理过程,提高了开发效率,是我们在数据分析时的一个非常有用的工具。

以上就是一文详解python中dataclass的使用技巧的详细内容,更多关于python dataclass使用的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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