dataclasses — Clases de datos

Código fuente: Lib/dataclasses.py

This module provides a decorator and functions for automatically adding generated special methods such as __init__() and __repr__() to user-defined classes. It was originally described in PEP 557.

Las variables miembro a utilizar en estos métodos generados son definidas teniendo en cuenta anotaciones de tipo PEP 526. Por ejemplo, en este código:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class InventoryItem:
    """Class for keeping track of an item in inventory."""
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

will add, among other things, a __init__() that looks like:

def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int = 0):
    self.name = name
    self.unit_price = unit_price
    self.quantity_on_hand = quantity_on_hand

Es importante observar que este método es añadido a la clase automáticamente; está implícito en la definición de InventoryItem implementada arriba.

Nuevo en la versión 3.7.

Contenidos del módulo

@dataclasses.dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False, match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False)

Esta función es un decorator utilizado para añadir a las clases los métodos especiales generados, como se describe a continuación.

El decorador dataclass() examina la clase para encontrar fields. Un field (“campo”) se define como una variable de clase que tiene una anotación de variable. A excepción de los dos casos descritos debajo, nada en dataclass() examina el tipo especificado en la anotación de variable.

El orden de los campos en los métodos generados es el mismo en el que se encuentran en la definición de la clase.

El decorador dataclass() añade varios métodos «dunder» (abreviación de double underline) a la clase, descritos a continuación. Si alguno de los métodos añadidos ya existe en la definición de la clase, el comportamiento dependerá del parámetro, como se documenta abajo. El decorador retorna la misma clase con la que es llamado, no crea una nueva.

Si dataclass() es llamado como un simple decorador sin parámetros, actúa con los valores por defecto documentados aquí. Específicamente, los siguientes tres usos de dataclass() son equivalentes:

@dataclass
class C:
    ...

@dataclass()
class C:
    ...

@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False,
           match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False)
class C:
    ...

Los parámetros de dataclass() son:

  • init: If true (the default), a __init__() method will be generated.

    If the class already defines __init__(), this parameter is ignored.

  • repr: If true (the default), a __repr__() method will be generated. The generated repr string will have the class name and the name and repr of each field, in the order they are defined in the class. Fields that are marked as being excluded from the repr are not included. For example: InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10).

    If the class already defines __repr__(), this parameter is ignored.

  • eq: If true (the default), an __eq__() method will be generated. This method compares the class as if it were a tuple of its fields, in order. Both instances in the comparison must be of the identical type.

    If the class already defines __eq__(), this parameter is ignored.

  • order: If true (the default is False), __lt__(), __le__(), __gt__(), and __ge__() methods will be generated. These compare the class as if it were a tuple of its fields, in order. Both instances in the comparison must be of the identical type. If order is true and eq is false, a ValueError is raised.

    If the class already defines any of __lt__(), __le__(), __gt__(), or __ge__(), then TypeError is raised.

  • unsafe_hash: If False (the default), a __hash__() method is generated according to how eq and frozen are set.

    __hash__() is used by built-in hash(), and when objects are added to hashed collections such as dictionaries and sets. Having a __hash__() implies that instances of the class are immutable. Mutability is a complicated property that depends on the programmer’s intent, the existence and behavior of __eq__(), and the values of the eq and frozen flags in the dataclass() decorator.

    By default, dataclass() will not implicitly add a __hash__() method unless it is safe to do so. Neither will it add or change an existing explicitly defined __hash__() method. Setting the class attribute __hash__ = None has a specific meaning to Python, as described in the __hash__() documentation.

    If __hash__() is not explicitly defined, or if it is set to None, then dataclass() may add an implicit __hash__() method. Although not recommended, you can force dataclass() to create a __hash__() method with unsafe_hash=True. This might be the case if your class is logically immutable but can nonetheless be mutated. This is a specialized use case and should be considered carefully.

    Here are the rules governing implicit creation of a __hash__() method. Note that you cannot both have an explicit __hash__() method in your dataclass and set unsafe_hash=True; this will result in a TypeError.

    If eq and frozen are both true, by default dataclass() will generate a __hash__() method for you. If eq is true and frozen is false, __hash__() will be set to None, marking it unhashable (which it is, since it is mutable). If eq is false, __hash__() will be left untouched meaning the __hash__() method of the superclass will be used (if the superclass is object, this means it will fall back to id-based hashing).

  • frozen: If true (the default is False), assigning to fields will generate an exception. This emulates read-only frozen instances. If __setattr__() or __delattr__() is defined in the class, then TypeError is raised. See the discussion below.

  • match_args: If true (the default is True), the __match_args__ tuple will be created from the list of parameters to the generated __init__() method (even if __init__() is not generated, see above). If false, or if __match_args__ is already defined in the class, then __match_args__ will not be generated.

Nuevo en la versión 3.10.

  • kw_only: If true (the default value is False), then all fields will be marked as keyword-only. If a field is marked as keyword-only, then the only effect is that the __init__() parameter generated from a keyword-only field must be specified with a keyword when __init__() is called. There is no effect on any other aspect of dataclasses. See the parameter glossary entry for details. Also see the KW_ONLY section.

Nuevo en la versión 3.10.

  • slots: If true (the default is False), __slots__ attribute will be generated and new class will be returned instead of the original one. If __slots__ is already defined in the class, then TypeError is raised.

Nuevo en la versión 3.10.

Distinto en la versión 3.11: If a field name is already included in the __slots__ of a base class, it will not be included in the generated __slots__ to prevent overriding them. Therefore, do not use __slots__ to retrieve the field names of a dataclass. Use fields() instead. To be able to determine inherited slots, base class __slots__ may be any iterable, but not an iterator.

  • weakref_slot: Si es verdadero (por defecto es False), añade una ranura llamada «__weakref__», que es necesaria para generar una instancia referenciable de forma débil. Es un error especificar weakref_slot=True sin especificar también slots=True.

Nuevo en la versión 3.11.

Los fields pueden especificar un valor por defecto opcionalmente, simplemente usando la sintaxis normal de Python:

@dataclass
class C:
    a: int       # 'a' has no default value
    b: int = 0   # assign a default value for 'b'

In this example, both a and b will be included in the added __init__() method, which will be defined as:

def __init__(self, a: int, b: int = 0):

Si, en la definición de una clase, a un campo con valor por defecto le sigue un campo sin valor por defecto será lanzada una excepción TypeError. Esto se aplica también a la implementación de una clase única o como resultado de herencia de clases.

dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, init=True, repr=True, hash=None, compare=True, metadata=None, kw_only=MISSING)

Para casos de uso común, estas funcionalidades son suficientes. Sin embargo, existen otras características de las clases de datos que requieren información adicional en ciertos campos. Para satisfacer esta necesidad, es posible reemplazar cualquier valor por defecto de un campo mediante una llamada a la función field(). Por ejemplo:

@dataclass
class C:
    mylist: list[int] = field(default_factory=list)

c = C()
c.mylist += [1, 2, 3]

Como se muestra arriba, el valor MISSING es un objeto centinela que se usa para detectar si el usuario proporciona algunos parámetros. Este centinela se utiliza porque None es un valor válido para algunos parámetros con un significado distinto. Ningún código debe utilizar directamente el valor MISSING.

Los parámetros de field() son:

  • default: Si es provisto, este será el valor por defecto para este campo. Es necesario que sea definido ya que la propia llamada a field() reemplaza la posición normal del valor por defecto.

  • default_factory: Si es provisto, debe ser un objeto invocable sin argumentos, el cual será llamado cuando el valor por defecto de este campo sea necesario. Además de otros propósitos, puede ser utilizado para especificar campos con valores por defecto mutables, como se explica a continuación. Especificar tanto default como default_factory resulta en un error.

  • init: If true (the default), this field is included as a parameter to the generated __init__() method.

  • repr: If true (the default), this field is included in the string returned by the generated __repr__() method.

  • hash: This can be a bool or None. If true, this field is included in the generated __hash__() method. If None (the default), use the value of compare: this would normally be the expected behavior. A field should be considered in the hash if it’s used for comparisons. Setting this value to anything other than None is discouraged.

    Una posible razón para definir hash=False y compare=True podría ser el caso en el que computar el valor hash para dicho campo es costoso pero el campo es necesario para los métodos de comparación, siempre que existan otros campos que contribuyen al valor hash del tipo. Incluso si un campo se excluye del hash, se seguirá utilizando a la hora de comparar.

  • compare: If true (the default), this field is included in the generated equality and comparison methods (__eq__(), __gt__(), et al.).

  • metadata: Puede ser un mapeo o None. None es tratado como un diccionario vacío. Este valor es envuelto en MappingProxyType() para que sea de sólo lectura y visible en el objeto Field. No es utilizado por las clases de datos, mas bien es provisto como un mecanismo de extensión de terceros. Varios terceros pueden tener su propia clave para utilizar como espacio de nombres en metadata.

  • kw_only: If true, this field will be marked as keyword-only. This is used when the generated __init__() method’s parameters are computed.

Nuevo en la versión 3.10.

Si el valor por defecto de un campo es especificado por una llamada a field(), los atributos de clase para este campo serán reemplazados por los especificados en el valor default. Si el valor de default no es provisto, el atributo de clase será eliminado. La idea es que, después que la ejecución del decorador dataclass(), todos los atributos de la clase contengan los valores por defecto de cada campo, como si fueran definidos uno por uno. Por ejemplo, luego de:

@dataclass
class C:
    x: int
    y: int = field(repr=False)
    z: int = field(repr=False, default=10)
    t: int = 20

El atributo de clase C.z será 10, el atributo de clase C.t será 20 y los atributos de clase C.x y C.y no serán definidos.

class dataclasses.Field

Los objetos Field describen cada campo definido. Estos objetos son creados internamente y son retornados por el método fields() definido en este módulo (explicado más abajo). Los usuarios no deben instanciar un objeto Field directamente. Sus atributos documentados son:

  • name: El nombre del campo.

  • type: El tipo del campo.

  • default, default_factory, init, repr, hash, compare y metadata tienen los mismos valores y significados respecto a la declaración de field() (ver arriba).

Pueden existir otros atributos, pero son privados y no deberían ser considerados ni depender de ellos.

dataclasses.fields(class_or_instance)

Retorna una tupla de objetos Field que definen los campos para esta clase de datos. Acepta tanto una clase de datos como una instancia de esta. Lanza una excepción TypeError si se le pasa cualquier otro objeto. No retorna pseudocampos, que son ClassVar o InitVar.

dataclasses.asdict(obj, *, dict_factory=dict)

Converts the dataclass obj to a dict (by using the factory function dict_factory). Each dataclass is converted to a dict of its fields, as name: value pairs. dataclasses, dicts, lists, and tuples are recursed into. Other objects are copied with copy.deepcopy().

Ejemplo de uso de asdict() en clases de datos anidadas:

@dataclass
class Point:
     x: int
     y: int

@dataclass
class C:
     mylist: list[Point]

p = Point(10, 20)
assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}

c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}

To create a shallow copy, the following workaround may be used:

dict((field.name, getattr(obj, field.name)) for field in fields(obj))

asdict() raises TypeError if obj is not a dataclass instance.

dataclasses.astuple(obj, *, tuple_factory=tuple)

Converts the dataclass obj to a tuple (by using the factory function tuple_factory). Each dataclass is converted to a tuple of its field values. dataclasses, dicts, lists, and tuples are recursed into. Other objects are copied with copy.deepcopy().

Continuando con el ejemplo anterior:

assert astuple(p) == (10, 20)
assert astuple(c) == ([(0, 0), (10, 4)],)

To create a shallow copy, the following workaround may be used:

tuple(getattr(obj, field.name) for field in dataclasses.fields(obj))

astuple() raises TypeError if obj is not a dataclass instance.

dataclasses.make_dataclass(cls_name, fields, *, bases=(), namespace=None, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False, match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False, module=None)

Creates a new dataclass with name cls_name, fields as defined in fields, base classes as given in bases, and initialized with a namespace as given in namespace. fields is an iterable whose elements are each either name, (name, type), or (name, type, Field). If just name is supplied, typing.Any is used for type. The values of init, repr, eq, order, unsafe_hash, frozen, match_args, kw_only, slots, and weakref_slot have the same meaning as they do in dataclass().

If module is defined, the __module__ attribute of the dataclass is set to that value. By default, it is set to the module name of the caller.

Esta función no es estrictamente necesaria debido a que cualquier mecanismo de Python para crear una nueva clase con __annotations__ puede usar la función dataclass() para convertir esa clase en una clase de datos. Esta función se proporciona simplemente por comodidad. Por ejemplo:

C = make_dataclass('C',
                   [('x', int),
                     'y',
                    ('z', int, field(default=5))],
                   namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})

Es equivalente a:

@dataclass
class C:
    x: int
    y: 'typing.Any'
    z: int = 5

    def add_one(self):
        return self.x + 1
dataclasses.replace(obj, /, **changes)

Creates a new object of the same type as obj, replacing fields with values from changes. If obj is not a Data Class, raises TypeError. If values in changes do not specify fields, raises TypeError.

The newly returned object is created by calling the __init__() method of the dataclass. This ensures that __post_init__(), if present, is also called.

Init-only variables without default values, if any exist, must be specified on the call to replace() so that they can be passed to __init__() and __post_init__().

Es un error que changes contenga cualquier campo que esté definido como init=False. Una excepción ValueError se lanzará en este caso.

Tenga en cuenta cómo funcionan los campos init=False durante una llamada a replace(). No se copian del objeto de origen, sino que, de inicializarse, lo hacen en __post_init__(). Se espera que los campos init=False se utilicen en contadas ocasiones y con prudencia. Si se utilizan, podría ser conveniente tener constructores de clase alternativos, o quizás un método personalizado replace() (o con un nombre similar) que maneje la copia de instancias.

Dataclass instances are also supported by generic function copy.replace().

dataclasses.is_dataclass(obj)

Retorna True si su parámetro es una clase de datos o una instancia de una, en caso contrario retorna False.

Si se necesita conocer si una clase es una instancia de dataclass (y no una clase de datos en si misma), se debe agregar una verificación adicional para not isinstance(obj, type):

def is_dataclass_instance(obj):
    return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)
dataclasses.MISSING

Un valor centinela que significa que falta un default o default_factory.

dataclasses.KW_ONLY

A sentinel value used as a type annotation. Any fields after a pseudo-field with the type of KW_ONLY are marked as keyword-only fields. Note that a pseudo-field of type KW_ONLY is otherwise completely ignored. This includes the name of such a field. By convention, a name of _ is used for a KW_ONLY field. Keyword-only fields signify __init__() parameters that must be specified as keywords when the class is instantiated.

En este ejemplo, los campos y y z se marcarán como campos de solo palabras clave:

@dataclass
class Point:
    x: float
    _: KW_ONLY
    y: float
    z: float

p = Point(0, y=1.5, z=2.0)

En una sola clase de datos, es un error especificar más de un campo cuyo tipo es KW_ONLY.

Nuevo en la versión 3.10.

exception dataclasses.FrozenInstanceError

Raised when an implicitly defined __setattr__() or __delattr__() is called on a dataclass which was defined with frozen=True. It is a subclass of AttributeError.

Procesamiento posterior a la inicialización

dataclasses.__post_init__()

When defined on the class, it will be called by the generated __init__(), normally as self.__post_init__(). However, if any InitVar fields are defined, they will also be passed to __post_init__() in the order they were defined in the class. If no __init__() method is generated, then __post_init__() will not automatically be called.

Entre otros usos, esto permite inicializar valores de campo que dependen de uno o más campos. Por ejemplo:

@dataclass
class C:
    a: float
    b: float
    c: float = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        self.c = self.a + self.b

The __init__() method generated by dataclass() does not call base class __init__() methods. If the base class has an __init__() method that has to be called, it is common to call this method in a __post_init__() method:

@dataclass
class Rectangle:
    height: float
    width: float

@dataclass
class Square(Rectangle):
    side: float

    def __post_init__(self):
        super().__init__(self.side, self.side)

Note, however, that in general the dataclass-generated __init__() methods don’t need to be called, since the derived dataclass will take care of initializing all fields of any base class that is a dataclass itself.

Consulta la sección sobre variables de solo inicialización que hay a continuación para conocer las posibles formas de pasar parámetros a __post_init__(). También vea la advertencia sobre cómo replace() maneja los campos init = False.

Variables de clase

One of the few places where dataclass() actually inspects the type of a field is to determine if a field is a class variable as defined in PEP 526. It does this by checking if the type of the field is typing.ClassVar. If a field is a ClassVar, it is excluded from consideration as a field and is ignored by the dataclass mechanisms. Such ClassVar pseudo-fields are not returned by the module-level fields() function.

Variable de solo inicialización

Another place where dataclass() inspects a type annotation is to determine if a field is an init-only variable. It does this by seeing if the type of a field is of type dataclasses.InitVar. If a field is an InitVar, it is considered a pseudo-field called an init-only field. As it is not a true field, it is not returned by the module-level fields() function. Init-only fields are added as parameters to the generated __init__() method, and are passed to the optional __post_init__() method. They are not otherwise used by dataclasses.

Por ejemplo, supongamos que se va a inicializar un campo desde una base de datos, de no proporcionarse un valor al crear la clase:

@dataclass
class C:
    i: int
    j: int | None = None
    database: InitVar[DatabaseType | None] = None

    def __post_init__(self, database):
        if self.j is None and database is not None:
            self.j = database.lookup('j')

c = C(10, database=my_database)

En este caso, fields() retornará objetos Field para i y j, pero no para database.

Instancias congeladas

It is not possible to create truly immutable Python objects. However, by passing frozen=True to the dataclass() decorator you can emulate immutability. In that case, dataclasses will add __setattr__() and __delattr__() methods to the class. These methods will raise a FrozenInstanceError when invoked.

There is a tiny performance penalty when using frozen=True: __init__() cannot use simple assignment to initialize fields, and must use object.__setattr__().

Herencia

Cuando la clase de datos está siendo creada por el decorador dataclass(), revisa todas las clases base de la clase en el MRO invertido (es decir, comenzando en object) y, para cada clase de datos que encuentra, agrega los campos de esa clase base a un mapeo ordenado. Después de agregar todos los campos de la clase base, agrega sus propios campos al mapeo. Todos los métodos generados utilizarán este mapeo ordenado calculado combinando los campos. Como los campos están en orden de inserción, las clases derivadas anulan las clases base. Un ejemplo:

@dataclass
class Base:
    x: Any = 15.0
    y: int = 0

@dataclass
class C(Base):
    z: int = 10
    x: int = 15

La lista final de campos es, en orden, x, y, z. El tipo final de x es int, como se especifica en la clase C.

The generated __init__() method for C will look like:

def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):

Re-ordering of keyword-only parameters in __init__()

After the parameters needed for __init__() are computed, any keyword-only parameters are moved to come after all regular (non-keyword-only) parameters. This is a requirement of how keyword-only parameters are implemented in Python: they must come after non-keyword-only parameters.

En este ejemplo, Base.y, Base.w y D.t son campos de solo palabras clave, y Base.x y D.z son campos regulares:

@dataclass
class Base:
    x: Any = 15.0
    _: KW_ONLY
    y: int = 0
    w: int = 1

@dataclass
class D(Base):
    z: int = 10
    t: int = field(kw_only=True, default=0)

The generated __init__() method for D will look like:

def __init__(self, x: Any = 15.0, z: int = 10, *, y: int = 0, w: int = 1, t: int = 0):

Tenga en cuenta que los parámetros se han reordenado a partir de cómo aparecen en la lista de campos: los parámetros derivados de los campos regulares son seguidos por los parámetros derivados de los campos de solo palabras clave.

The relative ordering of keyword-only parameters is maintained in the re-ordered __init__() parameter list.

Funciones fábrica por defecto

Si un field() especifica una default_factory, se llama sin argumentos cuando se necesita un valor predeterminado para el campo. Por ejemplo, para crear una nueva instancia de una lista, debe usarse:

mylist: list = field(default_factory=list)

If a field is excluded from __init__() (using init=False) and the field also specifies default_factory, then the default factory function will always be called from the generated __init__() function. This happens because there is no other way to give the field an initial value.

Valores por defecto mutables

Python almacena los valores miembros por defecto en atributos de clase. Considera este ejemplo, sin usar clases de datos:

class C:
    x = []
    def add(self, element):
        self.x.append(element)

o1 = C()
o2 = C()
o1.add(1)
o2.add(2)
assert o1.x == [1, 2]
assert o1.x is o2.x

Tenga en cuenta que, tal como cabe esperar, las dos instancias de la clase C comparten la misma variable de clase x.

Usando clases de datos, si este código fuera válido:

@dataclass
class D:
    x: list = []      # This code raises ValueError
    def add(self, element):
        self.x += element

generaría un código similar a:

class D:
    x = []
    def __init__(self, x=x):
        self.x = x
    def add(self, element):
        self.x += element

assert D().x is D().x

This has the same issue as the original example using class C. That is, two instances of class D that do not specify a value for x when creating a class instance will share the same copy of x. Because dataclasses just use normal Python class creation they also share this behavior. There is no general way for Data Classes to detect this condition. Instead, the dataclass() decorator will raise a ValueError if it detects an unhashable default parameter. The assumption is that if a value is unhashable, it is mutable. This is a partial solution, but it does protect against many common errors.

Usar las funciones de fábrica por defecto es una forma de crear nuevas instancias de tipos mutables como valores por defecto para campos:

@dataclass
class D:
    x: list = field(default_factory=list)

assert D().x is not D().x

Distinto en la versión 3.11: Instead of looking for and disallowing objects of type list, dict, or set, unhashable objects are now not allowed as default values. Unhashability is used to approximate mutability.

Campos tipo descriptor

Los campos a los que se asigna objetos descriptor como valor por defecto tienen los siguientes comportamientos especiales:

  • El valor del campo pasado al método __init__ de la clase de datos se pasa al método __set__ del descriptor en lugar de sobrescribir el objeto descriptor.

  • Del mismo modo, al obtener o establecer el campo, se llama al método __get__ o __set__ del descriptor en lugar de retornar o sobrescribir el objeto descriptor.

  • Para determinar si un campo contiene un valor por defecto, dataclasses llamará al método __get__ del descriptor utilizando su forma de acceso a la clase (es decir, descriptor.__get__(obj=None, type=cls). Si el descriptor devuelve un valor en este caso, se utilizará como valor por defecto del campo. Por otro lado, si el descriptor devuelve AttributeError en esta situación, no se proporcionará ningún valor por defecto para el campo.

class IntConversionDescriptor:
    def __init__(self, *, default):
        self._default = default

    def __set_name__(self, owner, name):
        self._name = "_" + name

    def __get__(self, obj, type):
        if obj is None:
            return self._default

        return getattr(obj, self._name, self._default)

    def __set__(self, obj, value):
        setattr(obj, self._name, int(value))

@dataclass
class InventoryItem:
    quantity_on_hand: IntConversionDescriptor = IntConversionDescriptor(default=100)

i = InventoryItem()
print(i.quantity_on_hand)   # 100
i.quantity_on_hand = 2.5    # calls __set__ with 2.5
print(i.quantity_on_hand)   # 2

Tenga en cuenta que si un campo está anotado con un tipo de descriptor, pero no se le asigna un objeto descriptor como valor por defecto, el campo actuará como un campo normal.