Python-面向对象编程OOP-五-写类神器Dataclass

Dataclasses

大家好，上一期受到了朋友的启发，这一期我主要记录一下我的 Dataclasses 的学习过程。

之前简单回顾了 attrs 的用法，这一期来看更简洁的自带写类神器：dataclasses，需要注意，版本要大于等于 Python 3.7

官方文档链接：Data Classes
下面直接来看例子：

创建 Dataclass

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float
    lat: float

可以发现，主要起作用的是装饰符 @dataclass，需要注意，如果想要使用 dataclass，需要 Python 3.7 或更高版本
使用 dataclass 的好处是可以节省书写__init()__等一些常用的实例方法

这里创建一个 Position 类，用来显示一个地点的位置

• name：地点的名字
• lon：经度
• lat：纬度

新建一个实例来看看:

>>> pos = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> print(pos)
Position(name='Oslo', lon=10.8, lat=59.9)
>>> pos.lat
59.9
>>> print(f'{pos.name} is at {pos.lat}°N, {pos.lon}°E')
Oslo is at 59.9°N, 10.8°E

除了这种方法，还要一种类似创建 namedtuple 的方式也可以：

 
from dataclasses import make_dataclass
 
Position = make_dataclass('Position', ['name', 'lat', 'lon'])

默认值

让我们看看如何给类的属性添加默认值：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0

效果和普通的类设定初始值的效果是一样的：

>>> Position('Null Island')
Position(name='Null Island', lon=0.0, lat=0.0)
>>> Position('Greenwich', lat=51.8)
Position(name='Greenwich', lon=0.0, lat=51.8)
>>> Position('Vancouver', -123.1, 49.3)
Position(name='Vancouver', lon=-123.1, lat=49.3)

输入提示

大家可以发现我们的 Positon 类规定了三个属性的类型：

• name：str
• lon：float
• lat：float

现在如果想要开放限制，允许任意的数据类型，可以这么做:

from dataclasses import dataclass
from typing import Any
 
@dataclass
class WithoutExplicitTypes:
    name: Any
    value: Any = 42

这样运行的时候不会报错，哪怕瞎传参：

>>> Position(3.14, 'pi day', 2018)
Position(name=3.14, lon='pi day', lat=2018)

添加一个方法

现在我们想要计算两个地点的距离，可以参考如下公式：

根据这个公式为类添加一个 .distance_to() 方法

from dataclasses import dataclass
from math import asin, cos, radians, sin, sqrt
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0
 
    def distance_to(self, other):
        r = 6371  # Earth radius in kilometers
        lam_1, lam_2 = radians(self.lon), radians(other.lon)
        phi_1, phi_2 = radians(self.lat), radians(other.lat)
        h = (sin((phi_2 - phi_1) / 2)**2
             + cos(phi_1) * cos(phi_2) * sin((lam_2 - lam_1) / 2)**2)
        return 2 * r * asin(sqrt(h))

实验一下：

>>> oslo = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> vancouver = Position('Vancouver', -123.1, 49.3)
>>> oslo.distance_to(vancouver)
7181.7841229421165

更加灵活的应用

目前为止我们已经看到了 dataclass 的基础用法，现在我们看看根据实际需要，有哪些其他灵活的应用方式。

现在创建两个类，纸牌类和牌库类，纸牌类的属性包括花色和数字，牌库是 List 类型，包含纸牌类的一些实例

from dataclasses import dataclass
from typing import List
 
@dataclass
class PlayingCard:
    rank: str
    suit: str
 
@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard]

现在向牌库添加红桃 Q 和黑桃 A 的操作可以这样:

>>> queen_of_hearts = PlayingCard('Q', 'Hearts')
>>> ace_of_spades = PlayingCard('A', 'Spades')
>>> two_cards = Deck([queen_of_hearts, ace_of_spades])
Deck(cards=[PlayingCard(rank='Q', suit='Hearts'),
 PlayingCard(rank='A', suit='Spades')])

现在我们可以创建一套完整的扑克牌牌库，注意这里使用了符号表示花色，建议在实际环境中改换为字符串：

RANKS = '2 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K A'.split()
SUITS = '♣ ♢ ♡ ♠'.split()
 
def make_french_deck():
    return [PlayingCard(r, s) for s in SUITS for r in RANKS]
 
>>> make_french_deck()
[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), ...
 PlayingCard(rank='K', suit='♠'), PlayingCard(rank='A', suit='♠')]

理论上，我们可以把这个方法作为 Deck 类的初始变量，但是根本不行，因为它可变：

from dataclasses import dataclass
from typing import List
 
@dataclass
class Deck:  # Will NOT work
    cards: List[PlayingCard] = make_french_deck()

面对这种情况，dataclass 的解决方案是使用 default_factory 函数作为 field 的参数来指明：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List
 
@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck)

现在就没有任何问题了：

>>> Deck()
Deck(cards=[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), ...
 PlayingCard(rank='K', suit='♠'), PlayingCard(rank='A', suit='♠')])

field

现在简单总结一下 dataclass 中使用 field 涉及到的关键参数：

• default: Default value of the field

• default_factory: Function that returns the initial value of the field
• init: Use field in .__init__() method? (Default is True.)
• repr: Use field in repr of the object? (Default is True.)
• compare: Include the field in comparisons? (Default is True.)
• hash: Include the field when calculating hash()? (Default is to use the same as for compare.)
• metadata: A mapping with information about the field

最后这个 metadata 有点像前端 h5 中的那个，就是可以为类的一个属性添加一个额外的描述信息：

from dataclasses import dataclass, field
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = field(default=0.0, metadata={'unit': 'degrees'})
    lat: float = field(default=0.0, metadata={'unit': 'degrees'})
 

可以发现，传递的是一个 dict，现在可以使用 fields 来查看一个属性的附加信息了：

>>> from dataclasses import fields
>>> fields(Position)
(Field(name='name',type=<class 'str'>,...,metadata={}),
 Field(name='lon',type=<class 'float'>,...,metadata={'unit': 'degrees'}),
 Field(name='lat',type=<class 'float'>,...,metadata={'unit': 'degrees'}))
>>> lat_unit = fields(Position)[2].metadata['unit']
>>> lat_unit
'degrees'

描述类（str,repr）

这里指的就是常用的 repr(obj)和 str(obj)
先看一下刚才的 Deck()描述：

>>> Deck()
Deck(cards=[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), PlayingCard(rank='4', suit='♣'), PlayingCard(rank='5', suit='♣')...

有些过长了，让我们用传统的 str 或者 repr 来表达，首先从纸牌类 PlayingCard 开始：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class PlayingCard:
    rank: str
    suit: str
 
    def __str__(self):
        return f'{self.suit}{self.rank}'

>>> ace_of_spades = PlayingCard('A', '♠')
>>> ace_of_spades
PlayingCard(rank='A', suit='♠')
>>> print(ace_of_spades)
♠A

现在看上去好多了，现在再自定义下牌库类 Deck 的描述：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List
 
@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck)
 
    def __repr__(self):
        cards = ','.join(f'{c!s}' for c in self.cards)
        return f'{self.__class__.__name__}({cards})'

这回看上去舒服多了：

>>> Deck()
Deck(♣2, ♣3, ♣4, ♣5, ♣6, ♣7, ♣8, ♣9, ♣10, ♣J, ♣Q, ♣K, ♣A,
 ♢2, ♢3, ♢4, ♢5, ♢6, ♢7, ♢8, ♢9, ♢10, ♢J, ♢Q, ♢K, ♢A,
 ♡2, ♡3, ♡4, ♡5, ♡6, ♡7, ♡8, ♡9, ♡10, ♡J, ♡Q, ♡K, ♡A,
 ♠2, ♠3, ♠4, ♠5, ♠6, ♠7, ♠8, ♠9, ♠10, ♠J, ♠Q, ♠K, ♠A)

不可修改的 Dataclass

其实这里和 FrozenSet 有点像，无非在装饰器中添加了一个参数 frozen=True：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass(frozen=True)
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0

在这样一个 frozen data class 中，我们不能随意赋值：

>>> pos = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> pos.name
'Oslo'
>>> pos.name = 'Stockholm'
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'name'

继承

使用 dataclass 的继承也比较简单，和普通类的继承没有太大区别：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float
    lat: float
 
@dataclass
class Capital(Position):
    country: str

>>> Capital('Oslo', 10.8, 59.9, 'Norway')
Capital(name='Oslo', lon=10.8, lat=59.9, country='Norway')

这里可以发现，创建 Capital 类的实例时会自动继承了父类的属性，我们只需要额外加入 country 这个新属性就可以了

假如父类初始化时有默认值：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0
 
@dataclass
class Capital(Position):
    country: str = 'Unknown'
    lat: float = 40.0

简单优化

可以用我之前提到的 slot 方法进行优化：

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class SimplePosition:
    name: str
    lon: float
    lat: float
 
@dataclass
class SlotPosition:
    __slots__ = ['name', 'lon', 'lat']
    name: str
    lon: float
    lat: float

总结

这次我记录了 dataclass 的基础用法，是参考了别人的文章，如果想要了解更多，还是要到官方文档去看

我的其他原创文章已经放到了 Github 上，如果感兴趣的朋友可以去看看，链接如下：

• Python 精品练习题 100 道
• Python 实用技巧汇总
• Python Pandas 教程