Python 3.7中dataclass的终极指南（一）
标题：The Ultimate Guide to Data Classes in Python 3.7
原文链接https://realpython.com/python-data-classes/
作者：Geir Arne Hjelle
译者：大邓
python3.7 的dataclass新特性大大简化了定义类对象的代码量，代码简洁明晰。通过使用@dataclass装饰器来修饰类的设计，例如
from dataclasses import dataclass
class DataClassCard:
rank: str
suit: str
#生成实例
queen_of_hearts = DataClassCard('Q', 'Hearts')
print(queen_of_hearts.rank)
print(queen_of_hearts)
print(queen_of_hearts == DataClassCard('Q', 'Hearts'))
运行结果
Q
DataClassCard(rank='Q', suit='Hearts')
True
而常规的类，按照3.7之前的语法类似于这样
class RegularCard
def __init__(self, rank, suit):
self.rank = rank
self.suit = suit
虽然这种写法并没有使用更多的代码量，但是我们很容易看到为了初始化，仅仅只是为了初始化一个对象，rank和suit已经重复了三次。此外，如果你试图使用这个RegularCard类，你会注意到对象的表示不是很具描述性，并且已有的类与新声明的类是无法比较是否相同的。因为每次声明都会使用一个新的内存地址，而“==”不止比较类存储的信息，还比较内存地址是否相同。
具体请看下面代码
queen_of_hearts = RegularCard('Q', 'Hearts')
print(queen_of_hearts.rank)
print(queen_of_hearts)
print(queen_of_hearts == RegularCard('Q', 'Hearts'))
运行结果
'Q'
<__main__.RegularCard object at 0x7fb6eee35d30>
False
dataclass还在底层给我们做了更多的有用的封装。默认情况下dataclass实现了__repr__方法，可以很好的提供字符串表示；也是了__eq__方法，可以做基本的对象比较。而如果RegularCard想实现上面的功能需要写大量的声明，代码量多的吓人
class RegularCard(object):
def __init__(self, rank, suit):
self.rank = rank
self.suit = suit
def __repr__(self):
#可以将类的信息打印出来
return (f'{self.__class__.__name__}'
f'(rank={self.rank!r}, suit={self.suit!r})')
#大家可以试着将“!r”去掉或者将其中的r改变为s或a，看看输出结果会有什么变化
#conversion character: expected 's', 'r', or 'a'
def __eq__(self, other):
#可以比较类是否相同（不考虑内存地址）
if other.__class__ is not self.__class__:
return NotImplemented
return (self.rank, self.suit) == (other.rank, other.suit)
在本教程中，您将准确了解dataclass类所带来的便利性。除了很好的表示（当使用print时可以在很好的打印出来）和比较（是否相同），你会看到：
如何给dataclass对象添加默认的字段（field）
如何让dataclass允许对象进行排序
如何让dataclass表示不可更改数据
如何让dataclass处理继承
dataclass类的替代方案
可能你接触过nametuple，它常常用来创造可读的轻量级数据结构。实际上我们可以通过nametuple重复创造数据实例:
from collections import namedtuple
NamedTupleCard = namedtuple('NamedTupleCard', ['rank', 'suit'])
NamedTupleCard可以做到DataClassCard能过的事情：
queen_of_hearts = NamedTupleCard('Q', 'Hearts')
print(queen_of_hearts.rank)
print(queen_of_hearts)
print(queen_of_hearts == NamedTupleCard('Q', 'Hearts'))
运行结果跟 DataClassCard一样
'Q'
NamedTupleCard(rank='Q', suit='Hearts')
True
但是nametuple也有一些限制和不足。例如，我们不能对nametuple实例的属性值进行更改，因为从根本上将nametuple是元组类，是不可更改数据类型。在某些应用中，这可能是很棒的功能，但在其他应用场景中，拥有更多灵活性会更好：
card = NamedTupleCard('7', 'Diamonds')
card.rank = '9'
由于nametuple不可更改性，运行结果报错如下
AttributeError: can't set attribute
dataclass基础
现在返回到dataclass，我们要创建一个Position类，包含名字和经纬度信息的地理位置信息类：
from dataclasses import dataclass
class Position:
name: str
lon: float
lat: float
pos= Position('Oslo', 10.8, 59.9)
print(pos)
print(pos.lat)
print(f'{pos.name} is at {pos.lat}°N, {pos.lon}°E')
我们解读下Position类代码含义。首先使用@dataclass放在Position上方起到装饰器语法作用。
通过@dataclass装饰后的Position，我们可以给Position增加一些默认的字段，并且声明这些字段的类型。
运行结果如下：
Position(name='Oslo', lon=10.8, lat=59.9)
59.9
Oslo is at 59.9°N, 10.8°E
我们也可以使用类似于nametuple语法的make_dataclass来创建Position类。代码如下
from dataclasses import make_dataclass
pos = make_dataclass('Position', ['name', 'lat', 'lon'])
print(pos)
#打印结果：<class 'types.Position'>
dataclass实际上也是普通的python对象，只不过dataclass帮我们将 __init__()、 __repr__()和__eq__()封装，更简洁的提供给我们使用。
dataclass类的默认属性值
在dataclass中很方便的给属性值添加默认值
from dataclasses import dataclass
class Position:
name: str
lon: float = 0.0
lat: float = 0.0
dataclass默认值设置类似于__init__()方法
print(Position('Null Island'))
print(Position('Greenwich', lat=51.8))
print(Position('Vancouver', -123.1, 49.3))
默认经纬度均为0.运行结果如下
Position(name='Null Island', lon=0.0, lat=0.0)
Position(name='Greenwich', lon=0.0, lat=51.8)
Position(name='Vancouver', lon=-123.1, lat=49.3)
稍后我们会讲到默认工厂（default factory），从而为我们默认值设置提供了更多更复杂的功能。
类型提示（Type Hints）
您可能已经注意到我们使用类型提示定义的字段：name：str表示名称应该是文本字符串（str类型）。
实际上，在数据类中定义字段时，必须添加某种类型提示。 如果没有类型提示，该字段将不是dataclass类的一部分。 但是，如果您不想向dataclass类添加显式类型，请使用typing.Any：
from dataclasses import dataclass
from typing import Any
class WithoutExplicitTypes:
name: Any
value: Any = 42
虽然在使用数据类时需要以某种形式添加类型提示，但这些类型在运行时不会强制执行。
withoutexplicittypes = WithoutExplicitTypes(name=38, value='29')
print(withoutexplicittypes)
上面的代码运行没有任何问题，运行结果。我们发现name是任意类型，而values也是任意类型，虽然默认设置为整数42，但是在这里我们输入的是字符串29,也能正常运行。
WithoutExplicitTypes(name=38, value='29')
添加方法
dataclass类就是普通的python类，所以我们可以像给类定义方法一样给dataclass类定义方法。
这里我们定义距离计算方法，为了方便演示，我们这里假设地球是二维平面，经纬度代表坐标轴中的位置，使用欧几里得方法计算距离即可。
from dataclasses import dataclass
class Position:
name: str
lon: float = 0.0
lat: float = 0.0
def distance(self, newpostion):
return sqrt((newpostion.lon - self.lon)**2 + (newpostion.lat - self.lat)**2)
pos1 = Position('A', 0, 0)
pos2 = Position('B', 0.0, 2.0)
pos3 = Position('C', 3.0, 4.0)
print(pos1.distance(pos2))
print(pos1.distance(pos3))
A点是坐标原点，B点（0， 2）， C点（3， 4）。运行结果
2.0 #AB = 2
5.0 #AC = 5
灵活的dataclass
到现在位置，我们已经了解了dataclass的基本特性，现在我们接触些dataclass的高级用法，如参数和field()函数。将这两者结合能让我们更方便的 控制我们创造的类。
让我们回到您在本教程开头看到的扑克牌示例，并在我们处理时添加一个包含一副牌的类：
from dataclasses import dataclass
from typing import List
class PlayingCard:
rank: str
suit: str
class Deck:
#Deck:一副牌。cards参数传入列表，该列表中含有多个PlayingCard类实例。
cards: List[PlayingCard]
queen_of_hearts = PlayingCard('Q', 'Hearts')
ace_of_spades = PlayingCard('A', 'Spades')
two_cards = Deck([queen_of_hearts, ace_of_spades])
print(two_cards)
上面的two_cards是最简单的一副牌（Deck类），运行结果如下
Deck(cards=[PlayingCard(rank='Q', suit='Hearts'), PlayingCard(rank='A', suit='Spades')])
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