文章掌握python的dataclass，让你的代码更简洁优雅分享给大家，欢迎收藏Python资料网，专注分享技术知识

dataclass是从Python3.7版本开始，作为标准库中的模块被引入。
随着Python版本的不断更新，dataclass也逐步发展和完善，为Python开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式。

dataclass的主要功能在于帮助我们简化数据类的定义过程。
本文总结了几个我平时使用较多dataclass技巧。

1. 传统的类定义方式

首先，从平时量化分析的场景中简化一个关于 币交易 的类用来演示。
简化之后，这里只保留5个字段，分别是交易ID，交易对，价格，是否成功和参与交易的地址列表。

class CoinTrans:
    def __init__(
        self,
        id: str,
        symbol: str,
        price: float,
        is_success: bool,
        addrs: list,
    ) -> None:
        self.id = id
        self.symbol = symbol
        self.price = price
        self.addrs = addrs
        self.is_success = is_success

Python传统定义类的方式，如上通过__init__函数来初始化对象的各个属性。

通过这个类构造对象并打印：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

运行结果：

<__main__.CoinTrans object at 0x0000022A891FADD0>

这里只是打印出对象的地址，并没有按照我们期望的那样打印对象各个属性的值。

传统的类中，我们如果希望打印出可读的结果，需要自己去实现__str__函数。

# 在上面的 CoinTrans 类中添加下面的方法
def __str__(self) -> str:
    return f"交易信息：{self.id}, {self.symbol}, {self.price}, {self.addrs}, {self.is_success}"

再次运行，结果如下：

交易信息：id01, BTC/USDT, 71000, ['0x1111', '0x2222'], True

2. dataclass装饰器定义类

下面看看使用dataclass装饰器来定义上面同样的类有多简单。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str
    symbol: str
    price: float
    is_success: bool
    addrs: list

再次运行：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

得到如下结果：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222'])

不需要__init__，也不需要__str__，只要通过 @dataclass装饰之后，就可以打印出对象的具体内容。

2.1. 默认值

dataclass装饰器的方式来定义类，设置默认值很简单，直接在定义属性时就可以设置。

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = ["0x1111", "0x2222"]

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

运行之后发现，在addrs属性那行会报错：

ValueError: mutable default <class 'list'> for field addrs is not allowed: use default_factory

大概的意思就是，list作为一种可变的类型（引用类型，会有被其他对象意外修改的风险），不能直接作为默认值，需要用工厂方法来产生默认值。
其他字符串，数值，布尔类型的数据则没有这个问题。

我们只要定义个函数来产生此默认值即可。

def gen_list():
    return ["0x1111", "0x2222"]

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list)

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

再次运行，可以正常执行：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222']

2.2. 隐藏敏感信息

我们打印对象信息的时候，有时执行打印其中几个属性的信息，涉及敏感信息的属性不希望打印出来。
比如，上面的对象，如果不想打印出is_success和addrs的信息，可以设置repr=False。

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = field(default=True, repr=False)
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list, repr=False)

再次运行后显示：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')

2.3. 只读对象

数据分析时，大部分下情况下，原始数据读取之后是不能修改的。
这种情况下，我们可以用dataclass的frozen属性来设置数据类只读，防止不小心篡改了数据。

未设置frozen属性之前，可以随意修改对象的属性，比如：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(f"修改前: {coin_trans}")
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    print(f"修改后: {coin_trans}")

运行结果：

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
修改后: CoinTrans(id='id01', symbol='ETH/USDT', price='71000.8')

设置frozen属性之后，看看修改属性值会怎么样：

@dataclass(frozen=True)
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    #... 省略 ...

再次运行，会发现修改属性会触发异常。

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
Traceback (most recent call last):
  File "D:\projects\python\samples\data_classes\main.py", line 66, in <module>
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "<string>", line 4, in __setattr__
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'symbol'

2.4. 转化为元组和字典

最后，dataclasses模块还提供了两个函数可以很方便的将数据类转换为元组和字典。
这在和其他分析程序交互时非常有用，因为和其他程序交互时，参数一般都用元组或者字典这种简单通用的结构，
而不会直接用自己定义的数据类。

from dataclasses import dataclass, field, astuple, asdict

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(astuple(coin_trans))
    print(asdict(coin_trans))

运行结果：

('id01', 'BTC/USDT', '71000.8', True, ['0x1111', '0x2222'])
{'id': 'id01', 'symbol': 'BTC/USDT', 'price': '71000.8', 'is_success': True, 'addrs': ['0x1111', '0x2222']}

3. 总结

在Python中，数据类主要用于存储数据，并通常包含属性和方法来操作这些数据。
然而，在定义数据类时，我们通常需要编写一些重复性的代码，如构造函数、属性访问器和字符串表示等。
dataclass装饰器的出现，使得这些通用方法的生成变得自动化，从而极大地简化了数据类的定义过程。

总的来说，dataclass通过简化数据类的创建和管理过程，提高了开发效率，是我们在数据分析时的一个非常有用的工具。

版权声明：本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：jacktools123@163.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！