dataclass数据类

python 数据类：dataclass

作者： elfin 参考资源： python3.7的新特性dataclass Python 3.7 将引入 dataclass 装饰器

1、dataclass简介
2、引入dataclass装饰器
3、dataclass装饰器选项
4、数据类的基石--dataclasses.field
5、dataclass的常用函数
6、dataclass继承
7、小结

Top --- Bottom

1、dataclass简介

dataclass是python3.7开始带有的新属性(类装饰器)，dataclass是指”一个带有默认值的可变namedtuple“，本质还是一个类，它的属性非特殊情况可以直接访问，类中有与属性相关的类方法。简单地说就是一个含有数据及其操作方法的类。

dataclass与普通类的区别

与普通类相比，dataclass通常不包含私有属性，这些属性可以直接访问（也可以私有）；
repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式；dataclass的repr方法通常有其固定格式，会打印类名、属性名、属性值；
dataclass有__eq__、__hash__这些魔法方法；
dataclass有着模式单一固定的构造方式，根据需要有时需要重载运算符，而普通class通常无需这些工作。

注：namedtuple是tuple的子类，它的元素是有命名的！

Top --- Bottom

2、引入dataclass装饰器

常见的类生成方式

class elfin:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

使用dataclass装饰器

@dataclass
class elfin:
    name: str
    age: int

我们使用@dataclass就可以实现与普通类的效果，这样代码更简洁！

__post_init__方法

如果某个属性需要在init后处理，就可以放置到__post_init__中！

@dataclass
class elfin:
    name: str
    age: int
    
    def __post_init__(self):
        if type(self.name) is str:
            self.identity = identity_dict[self.name]

测试上面的案例：

>>> from dataclasses import dataclass
>>> identity_dict = {
... "firstelfin": "boss",
... "secondelfin": "master",
... "thirdelfin": "captain"
... }
>>> @dataclass
... class Elfin:
...     name: str
...     age: int
...
...     def __post_init__(self):
...         if type(self.name) is str:
...             self.identity = identity_dict[self.name]
>>> print(Elfin)
... Out[1]: <class '__main__.Elfin'>
>>> elfin_ins = Elfin("firstelfin", 23)
>>> elfin_ins
... Out[2]: Elfin(name='firstelfin', age=23)
>>> elfin_ins.identity
... Out[3]: 'boss'

上面的案例向我们展示了即使init部分没有生成identity属性，实例也可以获取到！

下面我们就分别展示dataclass装饰器的一些知识点。

Top --- Bottom

3、dataclass装饰器选项

使用dataclass类装饰器的选项，我们可以定制我们想要的数据类，默认选项为:

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

装饰器的参数选项说明：

init控制是否生成__init__方法；
repr控制是否生成__repr__方法；
eq控制是否生成__eq__方法，它用于判断实例是否相等；
order控制是否创建四种大小关系方法：__lt__、__le__、__gt__、__ge__；order为True，则eq不能为False，也不能自定义order方法。
unsafe_hash控制hash的生成方式。
- 当unsafe_hash为False时，将根据eq、frozen参数来生成__hash__方法；
  1. eq、frozen都为True时，__hash__将会生成；
  2. eq为True，frozen为False，__hash__将被设置为None；
  3. eq为False，frozen为True，__hash__将使用object(超类)的同名属性（通常就是对象id的hash）
- 当unsafe_hash为True时，将会根据类的属性生成__hash__。如其名，这是不安全的，因为属性是可变的，这会导致hash的不一致。当然您能保证对象属性不会变，你也可以设置为True。
frozen控制是否冻结对field赋值。设置为True时，对象将是不可变的，因为不可变，所以如果设置有__setattr__、__delattr__将会导致TypeError错误。

前两个参数我们在上一章实际已经看了效果，下面我们查看参数eq、order：

>>> @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=True)
... class Elfin:
...     name: str
...     age: int
...
...     def __post_init__(self):
...         if type(self.name) is str:
...             self.identity = identity_dict[self.name]
>>> elfin_ins1 = Elfin("thirdelfin", 18)
>>> elfin_ins2 = Elfin("secondelfin", 20)
>>> elfin_ins1 == elfin_ins2
... Out[4]: False
>>> elfin_ins1 >= elfin_ins2
... Out[5]: True
>>>

可以发现我们可以在实例之间进行大小的比较了！同时我们知道普通类是不同进行大小比较的：

>>> class A:
... def __init__(self, age):
...     self.age = age
>>> a1 = A(20)
>>> a2 = A(30)
>>> a1 > a2
... TypeError                  Traceback (most recent call last)
... <ipython-input-24-854e76ddfa09> in <module>
... ----> 1 a1 > a2
...
... TypeError: '>' not supported between instances of 'A' and 'A'

上面我们提到了field，实际上，所有的数据类属性，都是被field所控制，它代表一个数据的实体和它的元信息，下面我们了解一下dataclasses.field。

Top --- Bottom

4、数据类的基石--dataclasses.field

field的定义如下：

def field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, init=True, repr=True,
          hash=None, compare=True, metadata=None):
    if default is not MISSING and default_factory is not MISSING:
        raise ValueError('cannot specify both default and default_factory')
    return Field(default, default_factory, init, repr, hash, compare,
                 metadata)

一般情况下，我们无需直接使用，装饰器会根据我们给出的类型注解自动生成field，但有时候也需要定制这个过程，所以dataclasses.field就特别重要了！

参数说明：

default：如果调用时没有指定，则默认为None，它控制的是field的默认值；
default_factory：控制如何产生值，它接收一个无参数或者全是默认参数的callable对象，然后调用该对象field的初始值，再将default复制给callable对象。

init：控制是否在init中生成此参数。在前面章节的案例中，我们要生成self.identity属性，但是不想在init中传入，就可以使用field了。

>>> @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=True)
... class Elfin:
...     name: str
...     age: int
...    	identity: str = field(init=False)
...
...     def __post_init__(self):
...         if type(self.name) is str:
...             self.identity = identity_dict[self.name]
>>> elfin_ins3 = Elfin("firstelfin", 20)
>>> elfin_ins3
... Out[6]: Elfin(name='firstelfin', age=20, identity='boss')

repr：表示该field是否被包含进repr的输出，默认要输出，如上面的案例。
compare：是否参与比较和计算hash值。
hash：是否参与比较和计算hash值。
metadata不被dataclass自身使用，通常让第三方组件从中获取某些元信息时才使用，所以我们不需要使用这一参数。

只能初始化调用的属性

如果指定一个field的类型注解为dataclasses.InitVar，那么这个field将只会在初始化过程中（__init__和__post_init__）可以被使用，当初始化完成后访问该field会返回一个dataclasses.Field对象而不是field原本的值，也就是该field不再是一个可访问的数据对象。

>>> from dataclasses import InitVar
>>> @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=True)
... class Elfin:
...     name: str
...     age: int
...    	identity: InitVar[str] = None
...
...     def __post_init__(self, identity):
...         if type(self.name) is str:
...             self.identity = identity_dict[self.name]
>>> elfin_ins3 = Elfin("firstelfin", 20)
>>> elfin_ins3
... Out[7]: Elfin(name='firstelfin', age=20)
>>> elfin_ins3.identity
>>>

注意这里elfin_ins3.identity说明都没有返回，实际上应该是”boss“，但是我们访问不到。

Top --- Bottom

5、dataclass的常用函数

5.1 转换数据为字典 dataclasses.asdict

>>> from dataclasses import asdict
>>> asdict(elfin_ins3)
... Out[8]: {'name': 'firstelfin', 'age': 20}

5.2 转换数据为元组 dataclasses.astuple

>>> from dataclasses import astuple
>>> astuple(elfin_ins3)
... Out[9]: ('firstelfin', 20)

5.3 判断是否是dataclass类

>>> from dataclasses import is_dataclass
>>> is_dataclass(Elfin)
... Out[10]: True
>>> is_dataclass(elfin_ins3)
... Out[11]: True

Top --- Bottom

6、dataclass继承

python3.7引入dataclass的一大原因就在于相比namedtuple，dataclass可以享受继承带来的便利。

dataclass装饰器会检查当前class的所有基类，如果发现一个dataclass，就会把它的属性按顺序添加进当前的class，随后再处理当前class的field。所有生成的方法也将按照这一过程处理，因此如果子类中的field与基类同名，那么子类将会无条件覆盖基类。子类将会根据所有的field重新生成一个构造函数，并在其中初始化基类。

案例：

>>> @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=True)
... class Elfin:
...     name: str = "firstelfin"
...     age: int = 20
...    	identity: InitVar[str] = None
...
...     def __post_init__(self, identity):
...         if type(self.name) is str:
...             self.identity = identity_dict[self.name]
>>> @dataclass
... class Wude(Elfin):
...     age: int = 68
>>> Wude()
... Out[11]: Wude(name='firstelfin', age=68)
>>>

上述可见，Wude类继承了Elfin类的name属性，而实例中的age覆盖了Elfin中的age定义。

Top --- Bottom

7、小结

合理使用dataclass将会大大减轻开发中的负担，将我们从大量的重复劳动中解放出来，这既是dataclass的魅力，不过魅力的背后也总是有陷阱相伴，最后我想提几点注意事项：

dataclass通常情况下是unhashable的，因为默认生成的__hash__是None，所以不能用来做字典的key，如果有这种需求，那么应该指定你的数据类为frozen dataclass
小心当你定义了和dataclass生成的同名方法时会引发的问题
当使用可变类型（如list）时，应该考虑使用field的default_factory
数据类的属性都是公开的，如果你有属性只需要初始化时使用而不需要在其他时候被访问，请使用dataclasses.InitVar

只要避开这些陷阱，dataclass一定能成为提高生产力的利器。

Top --- Bottom

完！

posted @ 2021-05-19 19:10 巴蜀秀才阅读(1651) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

巴蜀秀才

dataclass数据类

python 数据类：dataclass

1、dataclass简介

2、引入dataclass装饰器

3、dataclass装饰器选项

4、数据类的基石--dataclasses.field

5、dataclass的常用函数

5.1 转换数据为字典 dataclasses.asdict

5.2 转换数据为元组 dataclasses.astuple

5.3 判断是否是dataclass类

6、dataclass继承

7、小结

公告