摘要:大家好,上一期受到了朋友的启发,这一期我主要记录一下我的的学习过程。
Dataclasses
大家好,上一期受到了朋友的启发,这一期我主要记录一下我的Dataclasses的学习过程。
之前简单回顾了attrs的用法,这一期来看更简洁的自带写类神器:dataclasses,需要注意,版本要大于等于Python 3.7
官方文档链接: Data Classes
下面直接来看例子:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Position: name: str lon: float lat: float
可以发现,主要起作用的是装饰符@dataclass ,需要注意,如果想要使用dataclass,需要Python 3.7或更高版本
使用dataclass的好处是可以节省书写__init()__等一些常用的实例方法
这里创建一个Position类,用来显示一个地点的位置
name:地点的名字
lon:经度
lat:纬度
新建一个实例来看看:
>>> pos = Position("Oslo", 10.8, 59.9) >>> print(pos) Position(name="Oslo", lon=10.8, lat=59.9) >>> pos.lat 59.9 >>> print(f"{pos.name} is at {pos.lat}°N, {pos.lon}°E") Oslo is at 59.9°N, 10.8°E
除了这种方法,还要一种类似创建namedtuple的方式也可以:
from dataclasses import make_dataclass Position = make_dataclass("Position", ["name", "lat", "lon"])默认值
让我们看看如何给类的属性添加默认值:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Position: name: str lon: float = 0.0 lat: float = 0.0
效果和普通的类设定初始值的效果是一样的:
>>> Position("Null Island") Position(name="Null Island", lon=0.0, lat=0.0) >>> Position("Greenwich", lat=51.8) Position(name="Greenwich", lon=0.0, lat=51.8) >>> Position("Vancouver", -123.1, 49.3) Position(name="Vancouver", lon=-123.1, lat=49.3)输入提示
大家可以发现我们的Positon类规定了三个属性的类型:
name:str
lon:float
lat:float
现在如果想要开放限制,允许任意的数据类型,可以这么做:
from dataclasses import dataclass from typing import Any @dataclass class WithoutExplicitTypes: name: Any value: Any = 42
这样运行的时候不会报错,哪怕瞎传参:
>>> Position(3.14, "pi day", 2018) Position(name=3.14, lon="pi day", lat=2018)添加一个方法
现在我们想要计算两个地点的距离,可以参考如下公式:
根据这个公式为类添加一个.distance_to()方法
from dataclasses import dataclass from math import asin, cos, radians, sin, sqrt @dataclass class Position: name: str lon: float = 0.0 lat: float = 0.0 def distance_to(self, other): r = 6371 # Earth radius in kilometers lam_1, lam_2 = radians(self.lon), radians(other.lon) phi_1, phi_2 = radians(self.lat), radians(other.lat) h = (sin((phi_2 - phi_1) / 2)**2 + cos(phi_1) * cos(phi_2) * sin((lam_2 - lam_1) / 2)**2) return 2 * r * asin(sqrt(h))
实验一下:
>>> oslo = Position("Oslo", 10.8, 59.9) >>> vancouver = Position("Vancouver", -123.1, 49.3) >>> oslo.distance_to(vancouver) 7181.7841229421165更加灵活的应用
目前为止我们已经看到了dataclass的基础用法,现在我们看看根据实际需要,有哪些其他灵活的应用方式。
现在创建两个类,纸牌类和牌库类,纸牌类的属性包括花色和数字,牌库是List类型,包含纸牌类的一些实例
from dataclasses import dataclass from typing import List @dataclass class PlayingCard: rank: str suit: str @dataclass class Deck: cards: List[PlayingCard]
现在向牌库添加红桃Q和黑桃A的操作可以这样:
>>> queen_of_hearts = PlayingCard("Q", "Hearts") >>> ace_of_spades = PlayingCard("A", "Spades") >>> two_cards = Deck([queen_of_hearts, ace_of_spades]) Deck(cards=[PlayingCard(rank="Q", suit="Hearts"), PlayingCard(rank="A", suit="Spades")])
现在我们可以创建一套完整的扑克牌牌库,注意这里使用了符号表示花色,建议在实际环境中改换为字符串:
RANKS = "2 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K A".split() SUITS = "♣ ♢ ♡ ♠".split() def make_french_deck(): return [PlayingCard(r, s) for s in SUITS for r in RANKS] >>> make_french_deck() [PlayingCard(rank="2", suit="♣"), PlayingCard(rank="3", suit="♣"), ... PlayingCard(rank="K", suit="♠"), PlayingCard(rank="A", suit="♠")]
理论上,我们可以把这个方法作为Deck类的初始变量,但是根本不行,因为它可变:
from dataclasses import dataclass from typing import List @dataclass class Deck: # Will NOT work cards: List[PlayingCard] = make_french_deck()
面对这种情况,dataclass的解决方案是使用default_factory函数作为field的参数来指明:
from dataclasses import dataclass, field from typing import List @dataclass class Deck: cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck)
现在就没有任何问题了:
>>> Deck() Deck(cards=[PlayingCard(rank="2", suit="♣"), PlayingCard(rank="3", suit="♣"), ... PlayingCard(rank="K", suit="♠"), PlayingCard(rank="A", suit="♠")])field
现在简单总结一下dataclass中使用field涉及到的关键参数:
default: Default value of the field
default_factory: Function that returns the initial value of the field
init: Use field in .__init__() method? (Default is True.)
repr: Use field in repr of the object? (Default is True.)
compare: Include the field in comparisons? (Default is True.)
hash: Include the field when calculating hash()? (Default is to use the same as for compare.)
metadata: A mapping with information about the field
最后这个metadata有点像前端h5中的那个,就是可以为类的一个属性添加一个额外的描述信息:
from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Position: name: str lon: float = field(default=0.0, metadata={"unit": "degrees"}) lat: float = field(default=0.0, metadata={"unit": "degrees"})
可以发现,传递的是一个dict,现在可以使用fields来查看一个属性的附加信息了:
>>> from dataclasses import fields >>> fields(Position) (Field(name="name",type=描述类(str,repr),...,metadata={}), Field(name="lon",type= ,...,metadata={"unit": "degrees"}), Field(name="lat",type= ,...,metadata={"unit": "degrees"})) >>> lat_unit = fields(Position)[2].metadata["unit"] >>> lat_unit "degrees"
这里指的就是常用的repr(obj)和str(obj)
先看一下刚才的Deck()描述:
>>> Deck() Deck(cards=[PlayingCard(rank="2", suit="♣"), PlayingCard(rank="3", suit="♣"), PlayingCard(rank="4", suit="♣"), PlayingCard(rank="5", suit="♣")...
有些过长了,让我们用传统的str或者repr来表达,首先从纸牌类PlayingCard开始:
from dataclasses import dataclass @dataclass class PlayingCard: rank: str suit: str def __str__(self): return f"{self.suit}{self.rank}"
>>> ace_of_spades = PlayingCard("A", "♠") >>> ace_of_spades PlayingCard(rank="A", suit="♠") >>> print(ace_of_spades) ♠A
现在看上去好多了,现在再自定义下牌库类Deck的描述:
from dataclasses import dataclass, field from typing import List @dataclass class Deck: cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck) def __repr__(self): cards = ", ".join(f"{c!s}" for c in self.cards) return f"{self.__class__.__name__}({cards})"
这回看上去舒服多了:
>>> Deck() Deck(♣2, ♣3, ♣4, ♣5, ♣6, ♣7, ♣8, ♣9, ♣10, ♣J, ♣Q, ♣K, ♣A, ♢2, ♢3, ♢4, ♢5, ♢6, ♢7, ♢8, ♢9, ♢10, ♢J, ♢Q, ♢K, ♢A, ♡2, ♡3, ♡4, ♡5, ♡6, ♡7, ♡8, ♡9, ♡10, ♡J, ♡Q, ♡K, ♡A, ♠2, ♠3, ♠4, ♠5, ♠6, ♠7, ♠8, ♠9, ♠10, ♠J, ♠Q, ♠K, ♠A)不可修改的Dataclass
其实这里和FrozenSet有点像,无非在装饰器中添加了一个参数frozen=True:
from dataclasses import dataclass @dataclass(frozen=True) class Position: name: str lon: float = 0.0 lat: float = 0.0
在这样一个frozen data class中,我们不能随意赋值:
>>> pos = Position("Oslo", 10.8, 59.9) >>> pos.name "Oslo" >>> pos.name = "Stockholm" dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field "name"继承
使用dataclass的继承也比较简单,和普通类的继承没有太大区别:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Position: name: str lon: float lat: float @dataclass class Capital(Position): country: str
>>> Capital("Oslo", 10.8, 59.9, "Norway") Capital(name="Oslo", lon=10.8, lat=59.9, country="Norway")
这里可以发现,创建Capital类的实例时会自动继承了父类的属性,我们只需要额外加入country这个新属性就可以了
假如父类初始化时有默认值:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Position: name: str lon: float = 0.0 lat: float = 0.0 @dataclass class Capital(Position): country: str = "Unknown" lat: float = 40.0简单优化
可以用我之前提到的slot方法进行优化:
from dataclasses import dataclass @dataclass class SimplePosition: name: str lon: float lat: float @dataclass class SlotPosition: __slots__ = ["name", "lon", "lat"] name: str lon: float lat: float总结
这次我记录了dataclass的基础用法,是参考了别人的文章,如果想要了解更多,还是要到官方文档去看
我的其他原创文章已经放到了Github上,如果感兴趣的朋友可以去看看,链接如下:
Python 精品练习题100道
Python 实用技巧汇总
Python Pandas教程
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