dataclasses
--- Data Classes¶
ソースコード: Lib/dataclasses.py
このモジュールは、__init__()
や __repr__()
のような special method (特殊メソッド)を生成し、ユーザー定義のクラスに自動的に追加するデコレータや関数を提供します。このモジュールは PEP 557 に記載されました。
これらの生成されたメソッドで利用されるメンバー変数は PEP 526 型アノテーションを用いて定義されます。例えば、このコードでは:
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
このメソッドは自動的にクラスに追加される点に留意して下さい。上記の InventoryItem
クラスの定義中にこのメソッドが直接明記されるわけではありません。
バージョン 3.7 で追加.
モジュールの内容¶
- @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)¶
This function is a decorator that is used to add generated special methods to classes, as described below.
The
@dataclass
decorator examines the class to findfield
s. Afield
is defined as a class variable that has a type annotation. With two exceptions described below, nothing in@dataclass
examines the type specified in the variable annotation.生成されるすべてのメソッドの中でのフィールドの順序は、それらのフィールドがクラス定義に現れた順序です。
The
@dataclass
decorator will add various "dunder" methods to the class, described below. If any of the added methods already exist in the class, the behavior depends on the parameter, as documented below. The decorator returns the same class that it is called on; no new class is created.If
@dataclass
is used just as a simple decorator with no parameters, it acts as if it has the default values documented in this signature. That is, these three uses of@dataclass
are equivalent:@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: ...
The parameters to
@dataclass
are:init
: (デフォルトの)真の場合、__init__()
メソッドが生成されます。If the class already defines
__init__()
, this parameter is ignored.repr
: (デフォルトの)真の場合、__repr__()
メソッドが生成されます。 生成された repr 文字列には、クラス名、各フィールドの名前および repr 文字列が、クラス上での定義された順序で並びます。 repr から除外するように印が付けられたフィールドは、 repr 文字列には含まれません。 例えば、このようになります:InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)
。If the class already defines
__repr__()
, this parameter is ignored.eq
: (デフォルトの)真の場合、__eq__()
メソッドが生成されます。このメソッドはクラスの比較を、そのクラスのフィールドからなるタプルを比較するように行います。比較する2つのインスタンスのクラスは同一でなければなりません。If the class already defines
__eq__()
, this parameter is ignored.order
: 真 (デフォルト値はFalse
) の場合、__lt__()
、__le__()
、__gt__()
、__ge__()
メソッドが生成されます。これらの比較は、クラスをそのフィールドからなるタプルであるかのように取り扱います。比較される2つのインスタンスは、同一の型でなければなりません。もしorder
が true で、eq
に falseを指定すすると、ValueError
が送出されます。If the class already defines any of
__lt__()
,__le__()
,__gt__()
, or__ge__()
, thenTypeError
is raised.unsafe_hash
: (デフォルトの)False
の場合、eq
とfrozen
がどう設定されているかに従って__hash__()
メソッドが生成されます。__hash__()
is used by built-inhash()
, 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 theeq
andfrozen
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 toNone
, then@dataclass
may add an implicit__hash__()
method. Although not recommended, you can force@dataclass
to create a__hash__()
method withunsafe_hash=True
. This might be the case if your class is logically immutable but can still 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 setunsafe_hash=True
; this will result in aTypeError
.If
eq
andfrozen
are both true, by default@dataclass
will generate a__hash__()
method for you. Ifeq
is true andfrozen
is false,__hash__()
will be set toNone
, marking it unhashable (which it is, since it is mutable). Ifeq
is false,__hash__()
will be left untouched meaning the__hash__()
method of the superclass will be used (if the superclass isobject
, this means it will fall back to id-based hashing).frozen
: 真 (デフォルト値はFalse
) の場合、フィールドへの代入は例外を生成します。 これにより読み出し専用の凍結されたインスタンスを模倣します。__setattr__()
あるいは__delattr__()
がクラスに定義されていた場合は、TypeError
が送出されます。 後にある議論を参照してください。match_args
: If true (the default isTrue
), 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.
バージョン 3.10 で追加.
kw_only
: If true (the default value isFalse
), 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 theKW_ONLY
section.
バージョン 3.10 で追加.
slots
: If true (the default isFalse
),__slots__
attribute will be generated and new class will be returned instead of the original one. If__slots__
is already defined in the class, thenTypeError
is raised.
バージョン 3.10 で追加.
バージョン 3.11 で変更: 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. Usefields()
instead. To be able to determine inherited slots, base class__slots__
may be any iterable, but not an iterator.weakref_slot
: If true (the default isFalse
), add a slot named "__weakref__", which is required to make an instance weakref-able. It is an error to specifyweakref_slot=True
without also specifyingslots=True
.
バージョン 3.11 で追加.
フィールド
には、通常の Python の文法でデフォルト値を指定できます。@dataclass class C: a: int # 'a' has no default value b: int = 0 # assign a default value for 'b'
この例では、生成された
__init__()
メソッドにはa
とb
の両方が含まれ、以下のように定義されます:def __init__(self, a: int, b: int = 0):
デフォルト値を指定しないフィールドを、デフォルト値を指定したフィールドの後ろに定義すると、
TypeError
が送出されます。これは、単一のクラスであっても、クラス継承の結果でも起きえます。
- dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, init=True, repr=True, hash=None, compare=True, metadata=None, kw_only=MISSING)¶
For common and simple use cases, no other functionality is required. There are, however, some dataclass features that require additional per-field information. To satisfy this need for additional information, you can replace the default field value with a call to the provided
field()
function. For example:@dataclass class C: mylist: list[int] = field(default_factory=list) c = C() c.mylist += [1, 2, 3]
As shown above, the
MISSING
value is a sentinel object used to detect if some parameters are provided by the user. This sentinel is used becauseNone
is a valid value for some parameters with a distinct meaning. No code should directly use theMISSING
value.The parameters to
field()
are:default
: If provided, this will be the default value for this field. This is needed because thefield()
call itself replaces the normal position of the default value.default_factory
: 提供されていた場合、0 引数の呼び出し可能オブジェクトでなければならず、このフィールドの初期値が必要になったときに呼び出されます。 他の目的も含めて、下で議論されているように、フィールドに可変なデフォルト値を指定するのに使えます。default
とdefault_factory
の両方を指定するとエラーになります。init
: (デフォルトの)真の場合、 生成される__init__()
メソッドの引数にこのフィールドを含めます。repr
: (デフォルトの)真の場合、生成される__repr__()
メソッドによって返される文字列に、このフィールドを含めます。hash
: これは真偽値あるいはNone
に設定できます。 真の場合、このフィールドは、生成された__hash__()
メソッドに含まれます。 (デフォルトの)None
の場合、compare
の値を使います: こうすることは普通は期待通りの振る舞いになります。 比較で使われるフィールドはハッシュに含まれるものと考えるべきです。 この値をNone
以外に設定することは推奨されません。フィールドのハッシュ値を計算するコストが高い場合に、
hash=False
だがcompare=True
と設定する理由が 1 つあるとすれば、フィールドが等価検査に必要かつ、その型のハッシュ値を計算するのに他のフィールドも使われることです。 フィールドがハッシュから除外されていたとしても、比較には使えます。compare
: (デフォルトの) 真の場合、生成される等価関数と比較関数(__eq__()
、__gt__()
など)にこのフィールドを含めます。metadata
: これはマッピングあるいはNone
に設定できます。None
は空の辞書として扱われます。 この値はMappingProxyType()
でラップされ、読み出し専用になり、Field
オブジェクトに公開されます。 これはデータクラスから使われることはなく、サードパーティーの拡張機構として提供されます。 複数のサードパーティーが各々のキーを持て、メタデータの名前空間として使えます。kw_only
: もし真なら、このフィールドはキーワード専用となります。これは生成された__init__()
メソッドがパラメータを評価する時に利用されます。
バージョン 3.10 で追加.
If the default value of a field is specified by a call to
field()
, then the class attribute for this field will be replaced by the specifieddefault
value. If nodefault
is provided, then the class attribute will be deleted. The intent is that after the@dataclass
decorator runs, the class attributes will all contain the default values for the fields, just as if the default value itself were specified. For example, after:@dataclass class C: x: int y: int = field(repr=False) z: int = field(repr=False, default=10) t: int = 20
クラス属性
C.z
は10
、クラス属性C.t
は20
になり、クラス属性C.x
とC.y
には値が設定されません。
- class dataclasses.Field¶
Field
objects describe each defined field. These objects are created internally, and are returned by thefields()
module-level method (see below). Users should never instantiate aField
object directly. Its documented attributes are:name
: フィールド名type
: フィールドの型default
,default_factory
,init
,repr
,hash
,compare
,metadata
,kw_only
はfield()
の宣言と同じ意味と値を持ちます。
他の属性があることもありますが、それらはプライベートであり、調べたり、依存したりしてはなりません。
- dataclasses.fields(class_or_instance)¶
このデータクラスのフィールドを定義する
Field
オブジェクトをタプルで返します。 データクラスあるいはデータクラスのインスタンスを受け付けます。 データクラスやデータクラスのインスタンスが渡されなかった場合は、TypeError
を送出します。ClassVar
やInitVar
といった疑似フィールドは返しません。
- dataclasses.asdict(obj, *, dict_factory=dict)¶
データクラス
obj
を (ファクトリ関数dict_factory
を使い) 辞書に変換します。 それぞれのデータクラスは、name: value
という組になっている、フィールドの辞書に変換されます。 データクラス、辞書、リスト、タプルは再帰的に処理されます。 その他のオブジェクトはcopy.deepcopy()
でコピーされます。Example of using
asdict()
on nested dataclasses:@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()
raisesTypeError
ifobj
is not a dataclass instance.
- dataclasses.astuple(obj, *, tuple_factory=tuple)¶
データクラス
obj
を (ファクトリ関数tuple_factory
を使い) タプルに変換します。 それぞれのデータクラスは、フィールド値のタプルに変換されます。 データクラス、辞書、リスト、タプルは再帰的に処理されます。 その他のオブジェクトはcopy.deepcopy()
でコピーされます。1つ前の例の続きです:
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()
raisesTypeError
ifobj
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)¶
Creates a new dataclass with name
cls_name
, fields as defined infields
, base classes as given inbases
, and initialized with a namespace as given innamespace
.fields
is an iterable whose elements are each eithername
,(name, type)
, or(name, type, Field)
. If justname
is supplied,typing.Any
is used fortype
. The values ofinit
,repr
,eq
,order
,unsafe_hash
,frozen
,match_args
,kw_only
,slots
, andweakref_slot
have the same meaning as they do in@dataclass
.This function is not strictly required, because any Python mechanism for creating a new class with
__annotations__
can then apply the@dataclass
function to convert that class to a dataclass. This function is provided as a convenience. For example:C = make_dataclass('C', [('x', int), 'y', ('z', int, field(default=5))], namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})
は、次のコードと等しいです:
@dataclass class C: x: int y: 'typing.Any' z: int = 5 def add_one(self): return self.x + 1
- dataclasses.replace(obj, /, **changes)¶
obj
と同じ型のオブジェクトを新しく作成し、フィールドをchanges
にある値で置き換えます。obj
がデータクラスではなかった場合、TypeError
を送出します。changes
にある値がフィールドを指定していなかった場合も、TypeError
を送出します。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__()
.changes
に、init=False
と定義されたフィールドが含まれているとエラーになります。 この場合ValueError
が送出されます。Be forewarned about how
init=False
fields work during a call toreplace()
. They are not copied from the source object, but rather are initialized in__post_init__()
, if they're initialized at all. It is expected thatinit=False
fields will be rarely and judiciously used. If they are used, it might be wise to have alternate class constructors, or perhaps a customreplace()
(or similarly named) method which handles instance copying.
- dataclasses.is_dataclass(obj)¶
引数がデータクラスかデータクラスのインスタンスだった場合に
True
を返します。それ以外の場合はFalse
を返します。引数がデータクラスのインスタンスである (そして、データクラスそのものではない) かどうかを知る必要がある場合は、
not isinstance(obj, type)
で追加のチェックをしてください:def is_dataclass_instance(obj): return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)
- dataclasses.MISSING¶
デフォルト値やdefault_factoryが設定されてない場合の番兵の値を設定します。
- 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 typeKW_ONLY
is otherwise completely ignored. This includes the name of such a field. By convention, a name of_
is used for aKW_ONLY
field. Keyword-only fields signify__init__()
parameters that must be specified as keywords when the class is instantiated.このサンプルでは
y
とz
がキーワード専用フィールドとなります:@dataclass class Point: x: float _: KW_ONLY y: float z: float p = Point(0, y=1.5, z=2.0)
In a single dataclass, it is an error to specify more than one field whose type is
KW_ONLY
.バージョン 3.10 で追加.
- exception dataclasses.FrozenInstanceError¶
frozen=True
付きで定義されたデータクラスで、暗黙的に定義された__setattr__()
または__delattr__()
が呼び出されたときに送出されます。これはAttributeError
のサブクラスです。
初期化後の処理¶
The generated __init__()
code will call a method named
__post_init__()
, if __post_init__()
is defined on the
class. It will normally be called 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.
When defined on the class, it will be called by the generated
__init__()
, normally asself.__post_init__()
. However, if anyInitVar
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.@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:
class Rectangle:
def __init__(self, height, width):
self.height = height
self.width = width
@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.
下にある初期化限定変数についての節で、 __post_init__()
にパラメータを渡す方法を参照してください。
replace()
が init=False
であるフィールドをどう取り扱うかについての警告も参照してください。
クラス変数¶
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.
初期化限定変数¶
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.
例えば、あるフィールドがデータベースから初期化されると仮定して、クラスを作成するときには値が与えられない次の場合を考えます:
@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)
このケースでは、 fields()
は i
と j
の Field
オブジェクトは返しますが、 database
の Field
オブジェクトは返しません。
凍結されたインスタンス¶
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 __setattr__()
.
継承¶
When the dataclass is being created by the @dataclass
decorator,
it looks through all of the class's base classes in reverse MRO (that
is, starting at object
) and, for each dataclass that it finds,
adds the fields from that base class to an ordered mapping of fields.
After all of the base class fields are added, it adds its own fields
to the ordered mapping. All of the generated methods will use this
combined, calculated ordered mapping of fields. Because the fields
are in insertion order, derived classes override base classes. An
example:
@dataclass
class Base:
x: Any = 15.0
y: int = 0
@dataclass
class C(Base):
z: int = 10
x: int = 15
最終的に出来上がるフィールドのリストは x
, y
, z
の順番になります。
最終的な x
の型は、 クラス C
で指定されている通り int
です。
C
の生成された __init__()
メソッドは次のようになります:
def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):
Re-ordering of keyword-only parameters in __init__()
¶
__init__()
で必要なパラメータが算出されると、キーワード専用引数は他の一般的な(非キーワード専用)パラメータの後に移動します。これは、すべてのキーワード専用引数は、非キーワード専用パラメータの末尾にこなければならないという、キーワード専用パラメータのPythonの実装の都合で必要なことです。
このサンプルでは、 Base.y
と Base.w
、 D.t
がキーワード専用フィールドで、 Base.x
と D.z
が通常のフィールドです:
@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):
パラメータは、フィールドのリストの表示方法によって並べ替えられます。通常のフィールドから派生したパラメータの後に、キーワードのみのフィールドから派生したパラメータが続きます。
The relative ordering of keyword-only parameters is maintained in the
re-ordered __init__()
parameter list.
デフォルトファクトリ関数¶
field()
に default_factory
を指定した場合、そのフィールドのデフォルト値が必要とされたときに、引数無しで呼び出されます。
これは例えば、リストの新しいインスタンスを作成するために使います:
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.
可変なデフォルト値¶
Python はメンバ変数のデフォルト値をクラス属性に保持します。 データクラスを使っていない、この例を考えてみましょう:
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
クラス C
の 2 つのインスタンスが、予想通り同じクラス変数 x
を共有していることに注意してください。
データクラスを使っているこのコードが もし仮に 有効なものだとしたら:
@dataclass
class D:
x: list = [] # This code raises ValueError
def add(self, element):
self.x.append(element)
データクラスは次のようなコードを生成するでしょう:
class D:
x = []
def __init__(self, x=x):
self.x = x
def add(self, element):
self.x.append(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.
デフォルトファクトリ関数を使うのが、フィールドのデフォルト値として可変な型の新しいインスタンスを作成する手段です:
@dataclass
class D:
x: list = field(default_factory=list)
assert D().x is not D().x
バージョン 3.11 で変更: 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.
Descriptor-typed fields¶
Fields that are assigned descriptor objects as their default value have the following special behaviors:
The value for the field passed to the dataclass's
__init__()
method is passed to the descriptor's__set__()
method rather than overwriting the descriptor object.Similarly, when getting or setting the field, the descriptor's
__get__()
or__set__()
method is called rather than returning or overwriting the descriptor object.To determine whether a field contains a default value,
@dataclass
will call the descriptor's__get__()
method using its class access form:descriptor.__get__(obj=None, type=cls)
. If the descriptor returns a value in this case, it will be used as the field's default. On the other hand, if the descriptor raisesAttributeError
in this situation, no default value will be provided for the field.
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
Note that if a field is annotated with a descriptor type, but is not assigned a descriptor object as its default value, the field will act like a normal field.