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Python DataClasses模块深度解析与总结

文章目录

  • 1.dataclasses的dataclass（定义数据类）
  • 1.1 dataclass🆚class
  • 1.2 创建不可变数据对象
  • 1.3 dataclass继承
  • 1.4 自定义初始化
  • 1.5 数据对象自定义排序
  • 2.dataclasses的astuple和asdict（数据类变成元组和字典）
  • 3.dataclasses的fields（数据类字段设置）

    • 参考：
    Understanding Python Dataclasses
    docs.python.org
    Python dataclass
    heapq — Heap queue algorithm

    DataClasses从python3.7开始加入，是一种用来高效存储数据的工具，本文介绍以下内容
    （1）dataclass的基本定义和功能
    （2）dataclass+优先队列的排序
    （3）dataclass的字段设置

    1.dataclasses的dataclass（定义数据类）

    1.1 dataclass🆚class

    dataclass与python中正常的class相似，但是提供了实例化(instantiation)，比较(comparing)和输出(printing)的基本功能，dataclass的语法记录如下

    dataclasses.dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
 - init：如果为true，__init__()方法将会生成
 - repr：如果为tru，__repr__()方法将会生成
 - eq：如果为true，__eq__()方法将会生成
 - order：如果为true，__lt__(),__le__(),__gt__(),__ge__()方法将会生成
 - unsafe_hash：如果为false，__hash__()根据eq和frozen的设置方式生成
 - frozen：如果为false, 赋值字段将产生异常

    首先看下正常的class的实例化，比较和输出

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

    def __repr__(self):
        return f'employee name:{self.name}, age:{self.age}, city:{self.city}'

    def __eq__(self, other):
        return (self.name, self.age, self.city) == (other.name, other.age, other.city)


e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
e2 = Employee('mike', 20, 'delhi')
e3 = Employee('zoey', 18, 'patna')

print('employee information:')
print(e1)
print(e2)
print(f'e1 and e3 same? {e1 == e3}')
print(f'e1 and e2 same? {e1 == e2}')

    employee information:
employee name:zoey, age:18, city:patna
employee name:mike, age:20, city:delhi
e1 and e3 same? True
e1 and e2 same? False

    __init__方法用于实例化对象，__repr__方法用于输出对象内容，__eq__用于比较对象内容是否相等。这些方法的使用最大问题是每次都要复制属性并返回对象，在处理少量数据时还能接受，但是大量数据就会变得复杂，dataclass就是为了解决这些问题

    from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
e2 = Employee('mike', 20, 'delhi')
e3 = Employee('zoey', 18, 'patna')

print('employee information:')
print(e1)
print(e2)
print(f'e1 and e3 same? {e1 == e3}')
print(f'e1 and e2 same? {e1 == e2}')

    employee information:
Employee(name='zoey', age=18, city='patna')
Employee(name='mike', age=20, city='delhi')
e1 and e3 same? True
e1 and e2 same? False

    同样的内容，dataclass不需要再重新写__init__，__repr__和__eq__

    1.2 创建不可变数据对象

    通常情况下数据类的实例可以再修改字段值，如果想要这个数据对象不可变，可以设置frozen=True，此处修改字段值会报错

    @dataclass(frozen=True)
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str


e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
e1.name = 'mike'

    dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'name'

    1.3 dataclass继承

    dataclass和正常类一样可以继承父类的所有属性

    @dataclass(unsafe_hash=True)
class Staff:
    name: str
    age: int
    city: str

@dataclass
class Employee(Staff):
    salary: int

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna', 20000)
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', salary=20000)

    1.4 自定义初始化

    如果有一些字段的初始化需要依赖其它字段的值，可以使用__post_init__方法，同时使用field设置这个字段的init=False，field的更多介绍见后面内容。

    @dataclass
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str
    adult: bool = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        self.adult = 18 <= self.age <= 70

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', adult=True)

    基于age字段来判断adult字段，但是如果实例化后，修改对象的age，adult是不会随之更新的。

    e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)
e1.age = 8
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', adult=True)
Employee(name='zoey', age=8, city='patna', adult=True)

    age修改为8，adult依然为True

    1.5 数据对象自定义排序

    python中的富比较方法如下，对各种对象都适用

  • object.__lt__(self, other)：x<y
  • object.__le__(self, other)：x<=y
  • object.__eq__(self, other)：x==y
  • object.__ne__(self, other)：x!=y
  • object.__gt__(self, other)：x>y
  • object.__ge__(self, other)：x>=y

    • 如果想给数据对象进行排序，可以结合优先队列实现，优先队列有两种实现queue.PriorityQueue和heapq，queue.PriorityQueue也是基于heapq实现，heapq提供了堆排序算法的实现，本身heapq是不支持自定义比较函数，但是可以通过重写数据类的__lt__(self, other)函数来实现自定义，__lt__(self, other)对应到<

    from dataclasses import dataclass, field
from queue import PriorityQueue

@dataclass
class Employee:
    name: str = field(compare=False)
    age: int
    city: str = field(compare=False)
    work: int

    def __lt__(self, other):
        if self.age < other.age:
            return True
        elif self.work > other.work:
            return True

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna', 20)
e2 = Employee('joe', 19, 'patna', 21)
e3 = Employee('mike', 19, 'deli', 20)
e4 = Employee('judy', 17, 'india', 22)

q = PriorityQueue()
q.put(e1)
q.put(e2)
q.put(e3)
q.put(e4)

while not q.empty():
    next_item = q.get()
    print(next_item)
    print('\n')

    Employee(name='judy', age=17, city='india', work=22)
Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work=20)
Employee(name='joe', age=19, city='patna', work=21)
Employee(name='mike', age=19, city='deli', work=20)

    通过重写数据类的__lt__(self, other)函数，设置age越小越有限，work越大越优先，注意的是，__lt__是<，因此比较work时写的是self.work > other.work，这样才能work大的排在前面。如果要自定义比较函数，不能设置order=True，这和后面介绍的field的compare字段不一样

    2.dataclasses的astuple和asdict（数据类变成元组和字典）

    dataclasses模块还提供了astuple()和asdict()功能，能将dataclass实例变成元组和字典

    from dataclasses import dataclass, astuple, asdict


@dataclass(unsafe_hash=True)
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')

print(astuple(e1))
print(asdict(e1))

    ('zoey', 18, 'patna')
{'name': 'zoey', 'age': 18, 'city': 'patna'}

    3.dataclasses的fields（数据类字段设置）

    dataclasses.field()对象描述dataclass中每个已定义的字段

    dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)

    （1）参数1：default，指定该字段的默认值

    from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str
    work: str = field(default='china')

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work='china')

    work字段默认是china

    （2）参数2：default_factory，字段接收一个函数，返回这个字段的初始值，要求函数无参数

    from dataclasses import dataclass, field

def get_work():
    return 'china'

@dataclass
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str = field(default='patna')
    work: str = field(default_factory=get_work)

e1 = Employee('zoey', 18)
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work='china')

    work字段接收函数get_work，返回china

    （3）参数3：init，如果为true，该字段将作为生成的__init__()方法的参数包含

    from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str
    work: str = field(init=False, default='china')

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work='china')

    work字段的init=False，初始化生成e1时不能传入这个参数，否则会报错；

    work: str = field(init=True, default='china')

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna', 'korea')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work='korea')

    如果init=True，那么可以输入这个参数，并且保留这个参数的值

    （4）参数4：repr，如果为true，该字段将作为生成的__repr__()方法的参数

    class Employee:
    name: str
    age: int
    city: str
    work: str = field(init=False, default='china', repr=False)

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna')

    work字段的repr=False，输出e1时没有显示work=‘china’

    work: str = field(init=False, default='china', repr=True)

e1 = Employee('zoey', 18, 'patna')
print(e1)

    Employee(name='zoey', age=18, city='patna', work='china')

    如果work字段的repr=True，输出e1后会显示work=‘china’

    （5）参数5：compare，如果为true，字段会作为生成的富比较方法参数

    首先要设置order=True，然后设置compare值来设置数据对象的字段是否参与比较，compare是默认为True

    @dataclass(order=True)
class Employee:
    name: str = field(compare=False)
    age: int = field(compare=False)
    city: str = field(compare=False)
    work: int

e2 = Employee('joe', 19, 'patna', 21)
e4 = Employee('judy', 17, 'india', 22)
print(e2 < e4)

    True

    只比较work字段的大小，如果要自定义多个属性，参考在1.5节数据对象排序

    作者：bujbujbiu

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