Python 3.7新功能之dataclass装饰器详解

下面是“Python 3.7新功能之dataclass装饰器详解”的完整攻略。

什么是dataclass装饰器？

在Python 3.7中，新增了一个装饰器dataclass，它帮助开发者简化了类的定义和实例化，并且还为开发者提供了一种方便的方式来定义类的属性和默认值。使用dataclass装饰器，开发者可以轻松产生只具有数据属性的类。

下面是如何使用dataclass装饰器定义一个只具有数据属性的类：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Rectangle:
    width: float
    height: float

上述代码定义了一个矩形类，该类有两个数据属性width和height。在用dataclass修饰时并没有为每个属性设置默认值，这是因为dataclass会自动地将它作为类变量进行设置。如果你想设置属性的默认值，可以将其指定为属性声明的一部分，例如：

@dataclass
class Rectangle:
    width: float = 0.0
    height: float = 0.0

在此例中，width和height使用的是默认值0.0。这意味着在实例化该类时，你可以不指定初始宽度和高度值。

dataclass装饰器的优势

dataclass的主要优点包括：

• 自动生成__init__函数和__repr__函数；
• 自动生成__eq__函数和__hash__函数（如果类的所有属性都是可hash类型），这使得这个类可以用于集合类型中；
• 在多数情况下，你可以通过其他数据类获得一个新的dataclass实例，并根据需要覆盖某些属性，这样会更加有效率。

示例1

下面是如何在dataclass中使用类方法和实例方法：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Rectangle:
    width: float
    height: float

    def _area(self):
        return self.width * self.height

    def calculate_area(self):
        return self._area()

    @classmethod
    def from_square(cls, side):
        return cls(side, side)

在上述代码中，我们定义了一个矩形类，该类有两个数据属性width和height。我们还实现了两个方法：一个是用于计算面积的实例方法calculate_area，另一个是用于创建正方形的类方法from_square。

这里明显可以看出dataclass的优点，它可以让你非常轻松地定义类的各种属性和默认值，从而让你的代码更加简洁明了。

示例2

下面是如何在dataclass中使用type hinting：

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class Company:
    name: str
    employees: List[str]

在上面的代码中，我们定义了一个公司类，该类有两个数据属性：一个是公司名称，另一个是员工名单。其中，employees属性被指定为List类型，这个类型是一个Python的内置类型，用于表示列表。这样，开发者就可以获得IDE级别的代码提示和静态类型检查，从而使代码更加规范和易于维护。

总结

通过dataclass装饰器，你可以轻易地定义一个新的Python类，该类只包含数据属性。该类会自动生成__init__函数、__repr__函数、__eq__函数和__hash__函数等方法，从而简化了您的代码和实例化。同时，你还可以在这个类中使用类方法和实例方法，以及type hinting等功能，可以使你的代码更加清晰简洁，易于阅读。