6.2 KiB
Python 中的数据类
原文：https://www.pythonforbeginners.com/basics/dataclass-in-python
在用 python 编程时，您可能已经使用了类来创建不同的对象。python 中的类对于在我们的程序中描述真实世界的物体非常有帮助。在本文中，我们将讨论一个名为 Dataclass 的装饰器，用它我们可以修改一个类的属性。我们还将讨论在用 python 编程时数据类的重要性。
什么是数据类？
Dataclass 是在 dataclasses 模块中定义的装饰器。它是在 python 3.7 中引入的。dataclass decorator 可以用来实现定义只有数据和极少功能的对象的类。
使用 dataclass decorator 定义的类有非常具体的用途和属性，我们将在下面的部分中讨论。让我们首先讨论如何在 python 中使用 dataclass 实现一个类。
Python 中如何使用 dataclass？
dataclass 装饰器已在 dataclasses 模块中定义。您可以首先使用 PIP 安装 dataclasses 模块，如下所示。
pip3 install --upgrade dataclasses
安装 dataclasses 模块后，可以使用 import 语句导入 dataclass 装饰器，如下所示。
from dataclasses import dataclass
现在让我们用 dataclass decorator 定义一个类。
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
Name: str
Country: str
Age: int
candidate = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("The candidate is:",candidate)
输出:
The candidate is: Person(Name='Joe Biden', Country='USA', Age=78)
您可能会注意到，我们在上面的代码中指定了类属性的数据类型。此外，在使用 dataclass 装饰器时，我们不需要实现 init()构造函数。装饰器本身为我们实现了 init()方法。
在 Python 中使用 dataclass 的好处
我们可以使用 dataclass decorator 定义类来表示对象。
如果我们想使用 print 语句打印对象的属性，当我们在没有使用 dataclass decorator 的情况下实现了一个类时，我们必须使用 repr()方法。否则，输出如下。
class Person:
def __init__(self, name, country, age):
self.Name = name
self.Country = country
self.Age = age
candidate = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("The candidate is:", candidate)
输出:
The candidate is: <__main__.Person object at 0x7fb7289a8070>
要打印类属性，我们必须实现 repr()方法，如下所示。
class Person:
def __init__(self, name, country, age):
self.Name = name
self.Country = country
self.Age = age
def __repr__(self):
return "Name: {}, Country: {}, Age: {}".format(self.Name, self.Country, self.Age)
candidate = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("The candidate is:", candidate)
输出:
The candidate is: Name: Joe Biden, Country: USA, Age: 78
但是，当我们使用 dataclass decorator 时，所有的类属性都被打印出来，而没有实现 repr()方法。这可以在下面的例子中观察到。
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
Name: str
Country: str
Age: int
candidate = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("The candidate is:",candidate)
输出:
The candidate is: Person(Name='Joe Biden', Country='USA', Age=78)
简单类和带有 dataclass decorator 的类之间的另一个主要区别是比较类实例的方式。
例如，当我们创建一个类并使用==操作符比较它的实例时，python 解释器检查对象的标识或内存位置，只有当两个实例引用相同的内存位置时，它们才被认为是相等的。这可以在下面的程序中观察到。
class Person:
def __init__(self, name, country, age):
self.Name = name
self.Country = country
self.Age = age
def __repr__(self):
return "Name: {}, Country: {}, Age: {}".format(self.Name, self.Country, self.Age)
candidate1 = Person("Joe Biden", "USA", 78)
candidate2 = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("Candidate 1 is:", candidate1)
print("Candidate 2 is:", candidate2)
print("Both the candidates are same?", candidate1 == candidate2)
输出:
Candidate 1 is: Name: Joe Biden, Country: USA, Age: 78
Candidate 2 is: Name: Joe Biden, Country: USA, Age: 78
Both the candidates are same? False
在这里，您可以看到候选 1 和候选 2 被认为是不同的，因为它们是不同的对象，并且引用不同的内存位置。
相反，当我们使用 dataclass decorator 定义一个类时，比较操作符的工作方式非常不同。当我们使用==操作符比较类的两个实例时，比较的是对象的类属性中的值，而不是内存位置。如果两个实例中相应属性的值相等，则称对象相等。您可以在下面的程序中观察到这一点。
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
Name: str
Country: str
Age: int
candidate1 = Person("Joe Biden", "USA", 78)
candidate2 = Person("Joe Biden", "USA", 78)
print("The candidate 1 is:", candidate1)
print("The candidate 2 is:", candidate2)
print("Both the candidates are same?", candidate1 == candidate2)
输出:
The candidate 1 is: Person(Name='Joe Biden', Country='USA', Age=78)
The candidate 2 is: Person(Name='Joe Biden', Country='USA', Age=78)
Both the candidates are same? True
这里，两个候选对象被认为是相等的，因为对象的属性是相等的。因此，当我们使用 dataclass 装饰器实现类时，我们可以很容易地比较对象内部的数据。
您可以看到 dataclass 装饰器为我们提供了比较对象的更好方法。否则，我们将不得不定义方法来比较对象。这可能导致在时间和空间方面的高成本执行。
结论
在本文中，我们讨论了 python 中的 dataclass 装饰器。我们还实现了它，并看到了它的一些特殊属性，这些属性使它成为我们程序中有用的构造。要了解更多关于 python 编程的知识，你可以阅读这篇关于列表理解的文章。你可能也会喜欢这篇关于 Python 中链表的文章。