【Python】都2024了，还不会用dataclass，你Out了？

文摘科技 2024-11-09 07:20 江苏

引言

大家好，我是AI算法之道！

Python是我最喜欢的编程语言之一，它向来以其简单性、多功能性和可读性而闻名。

大家好！今天我想与大家分享Python3.7引入的标准库dataclass模块，其主要功能是帮助大家简化数据类的定义过程。

闲话少说，我们直接开始吧！

传统类的定义

首先，将一个与货币交易相关的类从通常的定量分析场景中简化出来，以进行演示。简化后，这里只保留了 5 个字段，即 id、symbol、price、is_success 和 addrs。

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

在 Python 中定义类的传统方法是通过 __init__ 函数初始化对象的各种属性。通过该类构建一个对象并打印出来：

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

结果如下：

<__main__.CoinTrans object at 0x0000022A891FADD0>

在这里，我们只打印出了对象的地址，而不是像预期的那样打印每个对象的属性值。

在传统的类中，如果我们想打印可读的结果，就需要自己实现 __str__ 函数。

# Add the following method to the CoinTrans class above.def __str__(self) -> str:    return f"Transaction Information：{self.id}, {self.symbol}, {self.price}, {self.addrs}, {self.is_success}"

再次运行后，结果如下：

Trade information: id01, BTC/USDT, 71000, ['0x1111', '0x2222'], True

使用dataclass定义类

让我们看看使用dataclass装饰器定义与上面相同的类有多简单。

from dataclasses import dataclass
@dataclassclass CoinTrans:    id: str    symbol: str    price: float    is_success: bool    addrs: list

再跑一次，

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

结果如下：

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

无需__init__，无需__str__，只需用 @dataclass 装饰，就能打印出对象的具体内容。

设置默认值

需使用dataclass装饰器来定义类，可以非常简单地设置默认值，您可以在定义属性时直接设置默认值。

例如，例子为：

@dataclassclass 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)

运行后发现，在属性 addrs 所在的代码行中会出现错误：

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

简单地说，其含义是作为可变类型（引用类型，有可能被其他对象无意修改）的列表不能直接用作默认值，而需要使用工厂方法生成。这个问题不适用于字符串、数字和布尔等其他数据类型。

为了解决上述问题，我们只需定义一个函数来生成默认值。

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

隐藏敏感信息

在打印对象信息时，有时我们只打印某些属性的信息，而不想打印敏感信息。例如，对于上述对象，如果不想打印 "is_success "和 "addrs "的信息，可以设置 repr=False。

比如：

@dataclassclass 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')

只读对象

在分析数据时，大多数情况下，原始数据在读取后不能被修改。在这种情况下，我们可以使用冻结属性 dataclass 将数据类设置为只读，以防止数据被意外篡改。

在设置冻结属性之前，您可以自由修改对象属性，例如

if __name__ == "__main__":    coin_trans = CoinTrans()    print(f"Before modification: {coin_trans}")    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"    print(f"after modification: {coin_trans}")

结果如下：

Original: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')Modified: CoinTrans(id='id01', symbol='ETH/USDT', price='71000.8')

设置冻结属性后，看看修改属性值会发生什么：

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

再次运行时，会发现修改属性会触发异常。

Before modification: 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'

转换为元组或字典

最后，dataclass模块还提供了两个函数，可以方便地将数据类转换为元组和字典。这在与其他分析程序交互时非常有用，因为在与其他程序交互时，参数通常使用简单而常见的结构，如元组或字典，而不是直接使用自定义的数据类。

代码如下：

from dataclasses import dataclass, field, astuple, asdict
if __name__ == "__main__":    coin_trans = CoinTrans()    print(astuple(coin_trans))    print(asdict(coin_trans))

运行后结果如下：

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

总结

在 Python 中，数据类主要用于存储数据，通常包含对这些数据进行操作的属性和方法。然而，在定义传统数据类时，我们经常需要编写一些重复的代码，如构造函数、属性访问函数和字符串表示法。

dataclass装饰器的出现自动生成了这些常用方法，大大简化了数据类的定义过程。

总之，简化dataclass 的创建和管理过程可以提高开发效率，是数据分析的一种有用工具。

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