python standard library dataclasses

源码

源码： Lib/dataclasses.py

主要类结构层次,节选自 源码 )

__all__ = ['dataclass',
           'field',
           'Field',
           'FrozenInstanceError',
           'InitVar',
           'MISSING',

           # Helper functions.
           'fields',
           'asdict',
           'astuple',
           'make_dataclass',
           'replace',
           'is_dataclass',
           ]

class _DataclassParams:
    __slots__ = ('init',
                 'repr',
                 'eq',
                 'order',
                 'unsafe_hash',
                 'frozen',
                 )

这个模块提供了一个装饰器和一些函数，用于自动添加生成的 special method s ，例如 __init__() 和 __repr__() 到用户定义的类。 它最初描述于 PEP 557 。

在这些生成的方法中使用的成员变量使用 PEP 526 类型注释定义。例如这段代码:

@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

除其他事情外，将添加 __init__() ，其看起来像:

def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int=0):
    self.name = name
    self.unit_price = unit_price
    self.quantity_on_hand = quantity_on_hand

请注意，此方法会自动添加到类中：它不会在上面显示的 InventoryItem 定义中直接指定。

模块级装饰器、类和函数

• `@dataclasses.dataclass `( **, init=True , repr=True , eq=True , order=False , unsafe_hash=False , frozen=False*)

  这个函数是 decorator ，用于将生成的 special method 添加到类中，如下所述。

  dataclass() 装饰器检查类以找到 field 。 field 被定义为具有 类型标注 的类变量。除了下面描述的两个例外，在 dataclass() 中没有任何内容检查变量标注中指定的类型。

  所有生成的方法中的字段顺序是它们在类定义中出现的顺序。

  dataclass() 装饰器将向类中添加各种“dunder”方法，如下所述。如果类中已存在任何添加的方法，则行为取决于参数，如下所述。装饰器返回被调用的同一个类；没有创建新类。

  如果 dataclass() 仅用作没有参数的简单装饰器，它就像它具有此签名中记录的默认值一样。也就是说，这三种 dataclass() 用法是等价的:

  @dataclass
  class C:
      ...
  
  @dataclass()
  class C:
      ...
  
  @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
  class C:
     ...
  

  dataclass() 的参数有：

  • init : 如果为真值（默认），将生成一个 __ init__() 方法。

    如果类已定义 __ init__() ，则忽略此参数。

  • repr ：如果为真值（默认），将生成一个 __repr__() 方法。 生成的 repr 字符串将具有类名以及每个字段的名称和 repr ，按照它们在类中定义的顺序。不包括标记为从 repr 中排除的字段。 例如： InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10) 。

    如果类已定义 __repr__() ，则忽略此参数。

  • eq ：如果为true（默认值），将生成 __eq__() 方法。此方法将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。

    如果类已定义 __eq__() ，则忽略此参数。

  • order ：如果为真值（默认为 False ），则 __lt__() 、 __ le__() 、 __gt__() 和 __ge__() 方法将生成。 这将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。如果 order 为真值并且 eq 为假值 ，则引发 ValueError 。

    如果类已经定义了 __lt__() 、 __le__() 、 __gt__() 或者 __ge__() 中的任意一个，将引发 TypeError 。

  • unsafe_hash ：如果为 False （默认值），则根据 eq 和 frozen 的设置方式生成 __hash__() 方法。

    __hash__() 由内置的 hash() 使用，当对象被添加到散列集合（如字典和集合）时。有一个 __hash__() 意味着类的实例是不可变的。可变性是一个复杂的属性，取决于 程序员 的意图， __eq__() 的存在性和行为，以及 dataclass() 装饰器中 eq 和 frozen 标志的值。

    默认情况下， dataclass() 不会隐式添加 __hash__() 方法，除非这样做是安全的。 它也不会添加或更改现有的明确定义的 __hash__() 方法。 设置类属性 __hash__ = None 对 Python 具有特定含义，如 __hash__() 文档中所述。

    如果 __hash__() 没有显式定义，或者它被设置为 None ，那么 dataclass() 可以 添加一个隐式 __hash__() 方法。虽然不推荐，但你可以强制 dataclass() 用 unsafe_hash=True 创建一个 __hash__() 方法。 如果你的类在逻辑上是不可变的但实际仍然可变，则可能就是这种情况。这是一个特殊的用例，应该仔细考虑。

    以下是隐式创建 __hash__() 方法的规则。请注意，你不能在数据类中都使用显式的 __hash__() 方法并设置 unsafe_hash=True ；这将导致 TypeError 。

    如果 eq 和 frozen 都是 true，默认情况下 dataclass() 将为你生成一个 __hash__() 方法。如果 eq 为 true 且 frozen 为 false ，则 __hash__() 将被设置为 None ，标记它不可用（因为它是可变的）。如果 eq 为 false ，则 __hash__() 将保持不变，这意味着将使用超类的 __hash__() 方法（如果超类是 object ，这意味着它将回到基于id的hash）。

  • frozen : 如为真值 (默认值为 False )，则对字段赋值将会产生异常。 这模拟了只读的冻结实例。 如果在类中定义了 __setattr__() 或 __delattr__() 则将会引发 TypeError 。 参见下文的讨论。

  field s 可以选择使用普通的 Python 语法指定默认值:

  @dataclass
  class C:
      a: int       # 'a' has no default value
      b: int = 0   # assign a default value for 'b'
  

  在这个例子中， a 和 b 都将包含在添加的 __init__() 方法中，它们将被定义为:

  def __init__(self, a: int, b: int = 0):
  

  如果没有默认值的字段跟在具有默认值的字段后，将引发 TypeError 。当这发生在单个类中时，或者作为类继承的结果时，都是如此。

• dataclasses.field ( **, default=MISSING , default_factory=MISSING , repr=True , hash=None , init=True , compare=True , metadata=None*)

  对于常见和简单的用例，不需要其他功能。但是，有些数据类功能需要额外的每字段信息。为了满足这种对附加信息的需求，你可以通过调用提供的 field() 函数来替换默认字段值。例如:

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

  如上所示， MISSING 值是一个 sentinel 对象，用于检测是否提供了 default 和 default_factory 参数。 使用此 sentinel 是因为 None 是 default 的有效值。没有代码应该直接使用 MISSING 值。

  field() 参数有：

  • default ：如果提供，这将是该字段的默认值。这是必需的，因为 field() 调用本身会替换一般的默认值。

  • default_factory ：如果提供，它必须是一个零参数可调用对象，当该字段需要一个默认值时，它将被调用。除了其他目的之外，这可以用于指定具有可变默认值的字段，如下所述。 同时指定 default 和 default_factory 将产生错误。

  • init ：如果为true（默认值），则该字段作为参数包含在生成的 __init__() 方法中。

  • repr ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的 __repr__() 方法返回的字符串中。

  • compare ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的相等性和比较方法中（ __eq__() ， __gt__() 等等）。

  • hash ：这可以是布尔值或 None 。如果为true，则此字段包含在生成的 __hash__() 方法中。如果为 None （默认值），请使用 compare 的值，这通常是预期的行为。如果字段用于比较，则应在 hash 中考虑该字段。不鼓励将此值设置为 None 以外的任何值。

    设置 hash=False 但 compare=True 的一个可能原因是，如果一个计算 hash 的代价很高的字段是检验等价性需要的，但还有其他字段可以计算类型的 hash 。 即使从 hash 中排除某个字段，它仍将用于比较。

  • metadata ：这可以是映射或 None 。 None 被视为一个空的字典。这个值包含在 MappingProxyType() 中，使其成为只读，并暴露在 Field 对象上。数据类根本不使用它，它是作为第三方扩展机制提供的。多个第三方可以各自拥有自己的键值，以用作元数据中的命名空间。

  如果通过调用 field() 指定字段的默认值，则该字段的类属性将替换为指定的 default 值。如果没有提供 default ，那么将删除类属性。目的是在 dataclass() 装饰器运行之后，类属性将包含字段的默认值，就像指定了默认值一样。例如，之后:

  @dataclass
  class C:
      x: int
      y: int = field(repr=False)
      z: int = field(repr=False, default=10)
      t: int = 20
  

  类属性 C.z 将是 10 ，类属性 C.t 将是 20 ，类属性 C.x 和 C.y 将不设置。

• class dataclasses.Field

  Field 对象描述每个定义的字段。这些对象在内部创建，并由 fields() 模块级方法返回（见下文）。用户永远不应该直接实例化 Field 对象。 其有文档的属性是：

  • name ：字段的名字。
  • type ：字段的类型。
  • default 、 default_factory 、 init 、 repr 、 hash 、 compare 以及 metadata 与具有和 field() 声明中相同的意义和值。

  可能存在其他属性，但它们是私有的，不能被审查或依赖。

• dataclasses.fields ( class_or_instance )

  返回 Field 对象的元组，用于定义此数据类的字段。 接受数据类或数据类的实例。如果没有传递一个数据类或实例将引发 TypeError 。 不返回 ClassVar 或 InitVar 的伪字段。

• dataclasses.asdict ( instance , **, dict_factory=dict*)

  将数据类 instance 转换为字典（使用工厂函数 dict_factory ）。每个数据类都转换为其字段的字典，如 name: value 对。数据类、字典、列表和元组被递归。例如:

  @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}]}
  

  引发 TypeError 如果 instance 不是数据类实例。

• dataclasses.astuple ( instance , **, tuple_factory=tuple*)

  将数据类 instance 转换为元组（通过使用工厂函数 tuple_factory ）。每个数据类都转换为其字段值的元组。数据类、字典、列表和元组被递归。

  继续前一个例子:

  assert astuple(p) == (10, 20)
  assert astuple(c) == ([(0, 0), (10, 4)],)
  

  引发 TypeError 如果 instance 不是数据类实例。

• dataclasses.make_dataclass ( cls_name , fields , **, bases=() , namespace=None , init=True , repr=True , eq=True , order=False , unsafe_hash=False , frozen=False*)

  创建一个名为 cls_name 的新数据类，字段为 fields 中定义的字段，基类为 bases 中给出的基类，并使用 namespace 中给出的命名空间进行初始化。 fields 是一个可迭代的元素，每个元素都是 name 、 (name, type) 或 (name, type, Field) 。 如果只提供name ， type 为 typing.Any 。 init 、 repr 、 eq 、 order 、 unsafe_hash 和 frozen 的值与它们在 dataclass() 中的含义相同。

  此函数不是严格要求的，因为用于任何创建带有 __annotations__ 的新类的 Python 机制都可以应用 dataclass() 函数将该类转换为数据类。提供此功能是为了方便。例如:

  C = make_dataclass('C',
                     [('x', int),
                       'y',
                      ('z', int, field(default=5))],
                     namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})
  

  等价于

  @dataclass
  class C:
      x: int
      y: 'typing.Any'
      z: int = 5
  
      def add_one(self):
          return self.x + 1
  

• dataclasses.replace ( instance , **changes )

  创建一个 instance 相同类型的新对象，用 changes 中的值替换字段。如果 instance 不是数据类，则引发 TypeError 。如果 changes 中的值没有指定字段，则引发 TypeError 。

  新返回的对象通过调用数据类的 __init__() 方法创建。这确保了如果存在 __post_init__() ，其也被调用。

  如果存在没有默认值的仅初始化变量，必须在调用 replace() 时指定，以便它们可以传递给 __init__() 和 __post_init__() 。

  changes 包含任何定义为 init=False 的字段是错误的。在这种情况下会引发 ValueError 。

  提前提醒 init=False 字段在调用 replace() 时的工作方式。如果它们完全被初始化的话，它们不是从源对象复制的，而是在 __post_init__() 中初始化。估计 init=False 字段很少能被正确地使用。如果使用它们，那么使用备用类构造函数或者可能是处理实例复制的自定义 replace() （或类似命名的）方法可能是明智的。

• dataclasses.is_dataclass ( class_or_instance )

  如果其形参为 dataclass 或其实例则返回 True ，否则返回 False 。

  如果你需要知道一个类是否是一个数据类的实例（而不是一个数据类本身），那么再添加一个 not isinstance(obj, type) 检查:

  def is_dataclass_instance(obj):
      return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)
  

初始化后处理

生成的 __init__() 代码将调用一个名为 __post_init__() 的方法，如果在类上已经定义了 __post_init__() 。它通常被称为 self.__post_init__() 。但是，如果定义了任何 InitVar 字段，它们也将按照它们在类中定义的顺序传递给 __post_init__() 。 如果没有 __ init__() 方法生成，那么 __post_init__() 将不会被自动调用。

在其他用途中，这允许初始化依赖于一个或多个其他字段的字段值。例如:

@dataclass
class C:
    a: float
    b: float
    c: float = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        self.c = self.a + self.b

有关将参数传递给 __post_init__() 的方法，请参阅下面有关仅初始化变量的段落。另请参阅关于 replace() 处理 init=False 字段的警告。

类变量

两个地方 dataclass() 实际检查字段类型的之一是确定字段是否是如 PEP 526 所定义的类变量。它通过检查字段的类型是否为 typing.ClassVar 来完成此操作。如果一个字段是一个 ClassVar ，它将被排除在考虑范围之外，并被数据类机制忽略。这样的 ClassVar 伪字段不会由模块级的 fields() 函数返回。

仅初始化变量

另一个 dataclass() 检查类型注解地方是为了确定一个字段是否是一个仅初始化变量。它通过查看字段的类型是否为 dataclasses.InitVar 类型来实现。如果一个字段是一个 InitVar ，它被认为是一个称为仅初始化字段的伪字段。因为它不是一个真正的字段，所以它不会被模块级的 fields() 函数返回。仅初始化字段作为参数添加到生成的 __init__() 方法中，并传递给可选的 __post_init__() 方法。数据类不会使用它们。

例如，假设一个字段将从数据库初始化，如果在创建类时未提供其值:

@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)

在这种情况下， fields() 将返回 i 和 j 的 Field 对象，但不包括 database 。

冻结的实例

无法创建真正不可变的 Python 对象。但是，通过将 frozen=True 传递给 dataclass() 装饰器，你可以模拟不变性。在这种情况下，数据类将向类添加 __setattr__() 和 __delattr__() 方法。 些方法在调用时会引发 FrozenInstanceError 。

使用 frozen=True 时会有很小的性能损失： __ init__() 不能使用简单的赋值来初始化字段，并必须使用 object.__ setattr__() 。

继承

当数组由 dataclass() 装饰器创建时，它会查看反向 MRO 中的所有类的基类（即从 object 开始 ），并且对于它找到的每个数据类， 将该基类中的字段添加到字段的有序映射中。添加完所有基类字段后，它会将自己的字段添加到有序映射中。所有生成的方法都将使用这种组合的，计算的有序字段映射。由于字段是按插入顺序排列的，因此派生类会重载基类。一个例子:

@dataclass
class Base:
    x: Any = 15.0
    y: int = 0

@dataclass
class C(Base):
    z: int = 10
    x: int = 15

最后的字段列表依次是 x 、 y 、 z 。 x 的最终类型是 int ，如类 C 中所指定的那样。

为 C 生成的 __init__() 方法看起来像:

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

默认工厂函数

如果一个 field() 指定了一个 default_factory ，当需要该字段的默认值时，将使用零参数调用它。例如，要创建列表的新实例，请使用:

mylist: list = field(default_factory=list)

如果一个字段被排除在 __init__() 之外（使用 init=False ）并且字段也指定 default_factory ，则默认的工厂函数将始终从生成的 __ init__() 函数调用。发生这种情况是因为没有其他方法可以为字段提供初始值。

可变的默认值

Python 在类属性中存储默认成员变量值。思考这个例子，不使用数据类:

class C:
    x = []
    def add(self, element):
        self.x.append(element)

o1 = C()
o2 = C()
o1.add(1)
o2.add(2)
assert o1.x == [1, 2]
assert o1.x is o2.x

请注意，类 C 的两个实例共享相同的类变量 x ，如预期的那样。

使用数据类， 如果 此代码有效:

@dataclass
class D:
    x: List = []
    def add(self, element):
        self.x += element

它生成的代码类似于:

class D:
    x = []
    def __init__(self, x=x):
        self.x = x
    def add(self, element):
        self.x += element

assert D().x is D().x

这与使用类 C 的原始示例具有相同的问题。也就是说，在创建类实例时没有为 x 指定值的类 D 的两个实例将共享相同的 x 副本。由于数据类只使用普通的 Python 类创建，因此它们也会共享此行为。数据类没有通用的方法来检测这种情况。相反，如果数据类检测到类型为 list 、 dict 或 set 的默认参数，则会引发 TypeError 。这是一个部分解决方案，但它可以防止许多常见错误。

使用默认工厂函数是一种创建可变类型新实例的方法，并将其作为字段的默认值:

@dataclass
class D:
    x: list = field(default_factory=list)

assert D().x is not D().x

异常

• exception dataclasses.FrozenInstanceError

  在使用 frozen=True 定义的数据类上调用隐式定义的 __setattr__() 或 __delattr__() 时引发。

总结

我们经常会遇到这样的情况:

比如我们设计一个商品类:

class Product(object):
    def __init__(self, id=None, author_id=None, category_id=None, brand_id=None, spu_id=None, 
                 title=None, item_id=None, n_comments=None, creation_time=None, update_time=None, 
                 source='', parent_id=0, ancestor_id=0): 
        self.id = id
        self.author_id = author_id
        self.category_id = category_id
        self.brand_id = brand_id
        self.spu_id = spu_id
        self.title = title
        self.item_id = item_id
        ...

__init__ 方法包含了众多参数,

应用一

我们在打印的时候不希望打印所有的参数

通常的做法是,重写 __repr__ 方法

def __repr__(self):
        return '{}(id={}, author_id={}, category_id={}, brand_id={})'.format(
        self.__class__.__name__, self.id, self.author_id, self.category_id, 
        self.brand_id)
#对象打印
p = Product()
print(p)   
>>> Product(id=1, author_id=100001, category_id=2003, brand_id=20)

问题来了,我需要在每个类里重写这个方法,那该怎么处理？

应用二

对象比较，有时候需要判断2个对象是否相等甚至大小（例如用于展示顺序）

通常的做法是 重写对应的 __eq__ , __lt__ 方法

def __eq__(self, other):
    if not isinstance(other, self.__class__):
        return NotImplemented
    return (self.id, self.author_id, self.category_id, self.brand_id) == (
        other.id, other.author_id, other.category_id, other.brand_id)
def __lt__(self, other):
    if not isinstance(other, self.__class__):
        return NotImplemented
    return (self.id, self.author_id, self.category_id, self.brand_id) < (
        other.id, other.author_id, other.category_id, other.brand_id)

应用三

对象去重,重写 __hash__ 方法

def __hash__(self):
    return hash((self.id, self.author_id, self.category_id, self.brand_id))

应用四

导出字典格式

def to_dict(self):
    return {
        'id': self.id,
        'author_id': self.author_id,
        'category_id': self.category_id,
        ...
    }

但是我并不想打印所有的属性,于是有下面的做法

def to_dict(self):
    self._a = 1
    return vars(self)

等等,python难道没有解决方案。

答案是肯定的,当然有,那就是 dataclasses

用 dataclasses 解决上面的问题

from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass, field


@dataclass(unsafe_hash=True, order=True)
class Product(object):
    id: int
    author_id: int
    brand_id: int
    spu_id: int
    title: str = field(hash=False, repr=False, compare=False)
    item_id: int = field(hash=False, repr=False, compare=False)
    n_comments: int = field(hash=False, repr=False, compare=False)
    creation_time: datetime = field(default=None, repr=False, compare=False,hash=False)
    update_time: datetime = field(default=None, repr=False, compare=False, hash=False)
    source: str = field(default='', repr=False, compare=False, hash=False)
    parent_id: int = field(default=0, repr=False, compare=False, hash=False)
    ancestor_id: int = field(default=0, repr=False, compare=False, hash=False)


p1 = Product(1, 100001, 2003, 20, 1002393002, '这是一个测试商品1', 2000001, 100, None, 1)

p2 = Product(1, 100001, 2003, 20, 1002393002, '这是一个测试商品2', 2000001, 100, None, 2)

p3 = Product(3, 100001, 2003, 20, 1002393002, '这是一个测试商品3', 2000001, 100, None, 3)

print(p1)

print(p1 == p2)

print(p1 > p2)

print({p1, p2, p3})

from dataclasses import asdict
asdict(p1)

想了解更多的使用方法,强烈建议阅读源码。

最后,希望武汉的兄弟们能保护好自己,健康才是最重要的。加油!!!