Python3.7 dataclass 介绍

Python3.7 加入了一个新的 module:dataclasses。可以简单的理解成“支持默认值、可以修改的tuple”( “mutable namedtuples with defaults”)。其实没什么特别的,就是你定义一个很普通的类,@dataclass 装饰器可以帮你生成 __repr__ __init__ 等等方法,就不用自己写一遍了。但是此装饰器返回的依然是一个 class,这意味着并没有带来任何不便,你依然可以使用继承、metaclass、docstring、定义方法等。

先展示一个 PEP 中举的例子,下面的这段代码(Python3.7):

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
@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

@dataclass 会自动生成

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int = 0) -> None:
    self.name = name
    self.unit_price = unit_price
    self.quantity_on_hand = quantity_on_hand
def __repr__(self):
    return f'InventoryItem(name={self.name!r}, unit_price={self.unit_price!r}, quantity_on_hand={self.quantity_on_hand!r})'
def __eq__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) == (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented
def __ne__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) != (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented
def __lt__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) < (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented
def __le__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) <= (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented
def __gt__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) > (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented
def __ge__(self, other):
    if other.__class__ is self.__class__:
        return (self.name, self.unit_price, self.quantity_on_hand) >= (other.name, other.unit_price, other.quantity_on_hand)
    return NotImplemented

引入dataclass的理念

Python 想简单的定义一种容器,支持通过的对象属性进行访问。在这方面已经有很多尝试了:

  1. 标准库的 collections.namedtuple
  2. 标准库的 typing.NamedTuple
  3. 著名的 attr 库
  4. 各种 Snippet,问题和回答

那么为什么还需要 dataclass 呢?主要的好处有:

  1. 没有使用 BaseClass 或者 metaclass,不会影响代码的继承关系。被装饰的类依然是一个普通的类
  2. 使用类的 Fields 类型注解,用原生的方法支持类型检查,不侵入代码,不像 attr 这种库对代码有侵入性(要用 attr 的函数将一些东西处理)

dataclass 并不是要取代这些库,作为标准库的 dataclass 只是提供了一种更加方便使用的途径来定义 Data Class。以上这些库有不同的 feature,依然有存在的意义。

基本用法

dataclasses 的 dataclass 装饰器的原型如下:

 
1
def dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

很明显,这些默认参数可以控制是否生成魔术方法。通过本文开头的例子可以看出,不用加括号也可以调用。

通过 field 可以对参数做更多的定制化,比如默认值、是否参与repr、是否参与hash等。比如文档中的这个例子,由于 mylist 的缺失,就调用了 default_factory 。更多 field 能做的事情参考文档吧。

 
1
2
3
4
5
6
@dataclass
class C:
    mylist: List[int] = field(default_factory=list)
 
c = C()
c.mylist += [1, 2, 3]

此外,dataclasses 模块还提供了很多有用的函数,可以将 dataclass 转换成 tuple、dict 等形式。话说我自己重复过很多这样的方法了……

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
@dataclass
class Point:
     x: int
     y: int
 
@dataclass
class C:
     mylist: List[Point]
 
p = Point(10, 20)
assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}
 
c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}

Hook init

自动生成的 __init__ 可以被 hook。很简单,自动生成的 __init__ 方法会调用 __post_init__

 
1
2
3
4
5
6
7
8
@dataclass
class C:
    a: float
    b: float
    c: float = field(init=False)
 
    def __post_init__(self):
        self.c = self.a + self.b

如果想传给 __post_init__ 方法但是不传给 __init__ ,可以使用一个特殊的类型 InitVar

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
@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)

不可修改的功能

Python 没有 const 类似的东西,理论上任何东西都是可以修改的。如果非要说不能修改的实现呢,这里有个比较著名的实现。只有不到10行代码。

但是有了 dataclass ,可以直接使用 @dataclass(frozen=True) 了。然后装饰器会对 Class 添加上 __setattr__ 和 __delattr__ 。Raise 一个 FrozenInstanceError。缺点是会有一些性能损失,因为 __init__ 必须通过 object.__setattr__ 。

继承

对于有继承关系的 dataclass,会按照 MRO 的反顺序(从object开始),对于每一个基类,将在基类找到的 fields 添加到顺序的一个 mapping 中。所有的基类都找完了,按照这个 mapping 生成所有的魔术方法。所以方法中这些参数的顺序,是按照找到的顺序排的,先找到的排在前面。因为是先找的基类,所以相同 name 的话,后面子类的 fields 定义会覆盖基类的。比如文档中的这个例子:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
@dataclass
class Base:
    x: Any = 15.0
    y: int = 0
 
@dataclass
class C(Base):
    z: int = 10
    x: int = 15

那么最后生成的将会是:

 
1
def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):

注意 x y 的顺序是 Base 中的顺序,但是 C 的 x 是 int 类型,覆盖了 Base 中的 Any。

可变对象的陷阱

在前面的“基本用法”一节中,使用了 default_factory 。为什么不直接使用 [] 作为默认呢?

老鸟都会知道 Python 这么一个坑:将可变对象比如 list 作为函数的默认参数,那么这个参数会被缓存,导致意外的错误。详细的可以参考这里:Python Common Gotchas

考虑到下面的代码:

 
1
2
3
4
5
@dataclass
class D:
    x: List = []
    def add(self, element):
        self.x += element

将会生成:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
class D:
    x = []
    def __init__(self, x=x):
        self.x = x
    def add(self, element):
        self.x += element
 
assert D().x is D().x

这样无论实例化多少对象,x 变量将在多个实例之间共享。dataclass 很难有一个比较好的办法预防这种情况。所以这个地方做的设计是:如果默认参数的类型是 list dict 或 set ,就抛出一个 TypeError。虽然不算完美,但是可以预防很大一部分情况了。

如果默认参数需要是 list,那么就用上面提到的 default_factory 。

上一篇:Spring Batch Framework– introduction chapter(下)


下一篇:Android中GPS类及方法简介