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。
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