Python3.7 dataclass使用 Python3.7 dataclass使用指南小结

dataclass简介

dataclass的定义位于PEP-557，根据定义一个dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”，广义的定义就是有一个类，它的属性均可公开访问，可以带有默认值并能被修改，而且类中含有与这些属性相关的类方法，那么这个类就可以称为dataclass，再通俗点讲，dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器。

乍一看可能会觉得这个概念不就是普通的class么，然而还是有几处不同：

1.相比普通class，dataclass通常不包含私有属性，数据可以直接访问
2.dataclass的repr方法通常有固定格式，会打印出类型名以及属性名和它的值
3.dataclass拥有__eq__和__hash__魔法方法
4.dataclass有着模式单一固定的构造方式，或是需要重载运算符，而普通class通常无需这些工作

基于上述原因，通常自己实现一个dataclass是繁琐而无聊的，而dataclass单一固定的行为正适合程序为我们自动生成，于是dataclasses模块诞生了。

配合类型注解语法，我们可以轻松生成一个实现了__init__，__repr__，__cmp__等方法的dataclass：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class InventoryItem:
  '''Class for keeping track of an item in inventory.'''
  name: str
  unit_price: float
  quantity_on_hand: int = 0

  def total_cost(self) -> float:
    return self.unit_price * self.quantity_on_hand

同时使用dataclass也有一些好处，它比namedtuple更灵活。同时因为它是一个常规的类，所以你可以享受继承带来的便利。

dataclass的使用

我们分x步介绍dataclass的使用，首先是如何定义一个dataclass。

定义一个dataclass

dataclasses模块提供了一个装饰器帮助我们定义自己的数据类：

@dataclass
class Lang:
  """a dataclass that describes a programming language"""
  name: str = 'python'
  strong_type: bool = True
  static_type: bool = False
  age: int = 28

我们定义了一个描述某种程序语言特性的数据类——Lang，在接下来的例子中我们都会用到这个类。

在数据类被定义后，会根据给出的类型注解生成一个如下的初始函数：

def __init__(self, name: str='python',
      strong_type: bool=True,
      static_type: bool=False,
      age: int=28):
  self.name = name
  self.strong_type = strong_type
  self.static_type = static_type
  self.age = age

可以看到初始化操作都已经自动生成了，让我们试用一下：

>>> Lang()
Lang(name='python', strong_type=True, static_type=False, age=28)
>>> Lang('js', False, False, 23)
Lang(name='js', strong_type=False, static_type=False, age=23)
>>> Lang('js', False, False, 23) == Lang()
False
>>> Lang('python', True, False, 28) == Lang()
True

例子中可以看出__repr__和__eq__方法也已经为我们生成了，如果没有其他特殊要求的话这个dataclass已经具备了投入生产环境的能力，是不是很神奇？

深入dataclass装饰器

dataclass的魔力源泉都在dataclass这个装饰器中，如果想要完全掌控dataclass的话那么它是你必须了解的内容。

装饰器的原型如下：

dataclasses.dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

dataclass装饰器将根据类属性生成数据类和数据类需要的方法。

我们的关注点集中在它的kwargs上：

有默认值的属性必须定义在没有默认值的属性之后，和对kw参数的要求一样。

上面我们偶尔提到了field的概念，我们所说的数据类属性，数据属性实际上都是被field的对象，它代表着一个数据的实体和它的元信息，下面我们了解一下dataclasses.field。

数据类的基石——dataclasses.field

先看下field的原型：

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

通常我们无需直接使用，装饰器会根据我们给出的类型注解自动生成field，但有时候我们也需要定制这一过程，这时dataclasses.field就显得格外有用了。

default和default_factory参数将会影响默认值的产生，它们的默认值都是None，意思是调用时如果为指定则产生一个为None的值。其中default是field的默认值，而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，然后用调用这个对象获得field的初始值，之后再将default（如果值不是MISSING）复制给callable返回的这个对象。

举个例子，对于list，当复制它时只是复制了一份引用，所以像dataclass里那样直接复制给实例的做法的危险而错误的，为了保证使用list时的安全性，应该这样做：

@dataclass
class C:
  mylist: List[int] = field(default_factory=list)

当初始化C的实例时就会调用list()而不是直接复制一份list的引用：

>>> c1 = C()
>>> c1.mylist += [1,2,3]
>>> c1.mylist
[1, 2, 3]
>>> c2 = C()
>>> c2.mylist
[]

数据污染得到了避免。

init参数如果设置为False，表示不为这个field生成初始化操作，dataclass提供了hook—— __post_init__供我们利用这一特性：

@dataclass
class C:
  a: int
  b: int
  c: int = field(init=False)

  def __post_init__(self):
    self.c = self.a + self.b

__post_init__在__init__后被调用，我们可以在这里初始化那些需要前置条件的field。

repr参数表示该field是否被包含进repr的输出，compare和hash参数表示field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。

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。举个例子，比如一个由数据库对象，它只需要在初始化的过程中被访问：

@dataclass
class C:
  i: int
  j: int = None
  database: InitVar[DatabaseType] = None

  def __post_init__(self, database):
    if self.j is None and database is not None:
      self.j = database.lookup('j')

c = C(10, database=my_database)

这个例子中会返回c.i和c.j的数据，但是不会返回c.database的。

一些常用函数

dataclasses模块中提供了一些常用函数供我们处理数据类。

使用dataclasses.asdict和dataclasses.astuple我们可以把数据类实例中的数据转换成字典或者元组：

>>> from dataclasses import asdict, astuple
>>> asdict(Lang())
{'name': 'python', 'strong_type': True, 'static_type': False, 'age': 28}
>>> astuple(Lang())
('python', True, False, 28)

使用dataclasses.is_dataclass可以判断一个类或实例对象是否是数据类：

>>> from dataclasses import is_dataclass
>>> is_dataclass(Lang)
True
>>> is_dataclass(Lang())
True

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，就会把它的字段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。

看个例子：

@dataclass
class Python(Lang):
  tab_size: int = 4
  is_script: bool = True

>>> Python()
Python(name='python', strong_type=True, static_type=False, age=28, tab_size=4, is_script=True)

@dataclass
class Base:
  x: float = 25.0
  y: int = 0

@dataclass
class C(Base):
  z: int = 10
  x: int = 15

>>> C()
C(x=15, y=0, z=10)

Lang的field被Python继承了，而C中的x则覆盖了Base中的定义。

没错，数据类的继承就是这么简单。

总结

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。

参考

https://docs.python.org/3.7/library/dataclasses.html

https://www.python.org/dev/peps/pep-0557