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目录数据类定义装饰器field初始化数据比较后处理dataclasses方法python3.7引入了dataclass。dataclass装饰器可以声明python类为数据类;数据类
python3.7引入了dataclass。dataclass装饰器可以声明python类为数据类;数据类适合用来存储数据,一般而言它具有如下特征:
就其本质而言,数据类并没有什么特别之处,只是@dataclass装饰器自动生成__repr__,init,__eq__等一系列方法。定义数据类:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class A:
nORMal: str
defVal: int = 0
dataclass完整形式为(True为生成对应方法,False将不生成;若类中已定义对应方法,则忽略此参数):
@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False):
通过field方法,可定制属性:
dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None):
使用default_factory生成默认值:
from dataclasses import dataclass, field
import random
def build_marks() -> list:
return [random.randint(0, 1000) for i in range(5)]
@dataclass(order=True)
class RandMark:
marks: list = field(default_factory=build_marks)
r = RandMark() # 使用build_marks生成默认值
print(r)
通过dataclass装饰器修饰后的类:
通过@dataclass(order = True)可自动添加比较方法(__eq__和__lt__):
比较是通过属性(字段)生成的元组,进行比较的;如上比较元组为(normal, defVale)
通过compare=False,可设定不用于比较的字段:
@dataclass(order=True)
class Student:
name: str = field(compare=False)
score: float
s = [Student("mike", 90),
Student("steven", 80),
Student("orange", 70)
]
print(sorted(s)) # 只根据score排序
通过__post_init__可做后处理(在__init__返回前,自动调用):
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class FloatNumber:
val: float
decimal: float = 0
integer: float = 0
def __post_init__(self):
self.decimal, self.integer = math.modf(self.val)
f = FloatNumber(1.2) # decimal与integer自动赋值
dataclasses内置属性与方法:
到此这篇关于Python 数据类(dataclass)的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关python 数据类内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: python数据类(dataclass)的具体使用
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/200667.html(转载时请注明来源链接)
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