Esta documentação é de uma versão antiga do Python que não é mais atualizada. Você deveria atualizar e ler a documentação do Python para versão estável atual.

# `dataclasses` — Data Classes

Código fonte: Lib/dataclasses.py

Este módulo fornece um decorador e funções para adicionar automaticamente método especials tais como `__init__()` e `__repr__()` a classes definidas pelo usuário. Foi originalmente descrita em PEP 557.

As variáveis de membro a serem usadas nesses métodos gerados são definidas usando PEP 526 anotações de tipo. Por exemplo, 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:: Vai adicionar, além de outras coisas, o `__init__()` que parece com:

    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

Observe que este método é adicionado automaticamente à classe: ele não é especificado diretamente na definição `InventoryItem` mostrada acima.

Novo na versão 3.7.

## Decoradores no nível do módulo, classes e funções.

`@``dataclasses.``dataclass`(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

  Esta função é um decorador que é usado para adicionar método especials para classes, conforme descrito abaixo.

  O decorador `dataclass()` examina a classe para encontrar `field`s. Um `field` é definido como uma variável de classe que possui uma anotação de tipo. Com duas exceções descritas abaixo, nada em `dataclass()` examina o tipo especificado na anotação de variável.

  A ordem dos campos em todos os métodos gerados é a ordem em que eles aparecem na definição de classe.

  O decorador `dataclass()` adicionará vários métodos “dunder” à classe, descritos abaixo. Se algum dos métodos adicionados já existir na classe, o comportamento dependerá do parâmetro, conforme documentado abaixo. O decorador retorna a mesma classe que é chamado; nenhuma nova classe é criada.

  Se `dataclass()` for usado apenas como um simples decorador, sem parâmetros, ele age como se tivesse os valores padrão documentados nessa assinatura. Ou seja, esses três usos de `dataclass()` são equivalentes:

      @dataclass
      class C:
          ...

      @dataclass()
      class C:
          ...

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

  Os parâmetros do `dataclass()` são:

  - `init`: Se verdadeiro (o padrão), o método `__init__()` será gerado.

    If the class already defines `__init__()`, this parameter is ignored. Se a classe já tenha `__init__()` definido, esse parâmetro é ignorado.

  - `repr`: Se verdadeiro (o padrão), um método `__repr__()` será gerado. A sequência de string repr gerada terá o nome da classe e o nome e repr de cada campo, na ordem em que são definidos na classe. Os campos marcados como excluídos do repr não são incluidos. Por exemplo: `InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)`.

    Se a classe já tenha `__repr__()` definido, esse parâmetro é ignorado.

  - `eq`: Se verdadeiro (o padrão), um método `__eq__()` será gerado. Este método compara a classe como se fosse uma tupla de campos, em ordem. Ambas as instâncias na comparação devem ser de tipo idêntico.

    Se a classe já tenha `__eq__()` definido, esse parâmetro é ignorado.

  - `order`: Se verdadeiro (o padrão é `False`), os métodos `__lt__()`, `__le__()`, `__gt__()`, e `__ge__()` serão gerados. Comparam a classe como se fosse uma tupla de campos, em ordem. Ambas instâncias na comparação devem ser de tipo idêntico. Se `order` é verdadeiro e `eq` é falso, a exceção `ValueError` é levantada.

    Se a classe já define algum entre `__lt__()`, `__le__()`, `__gt__()` ou `__ge__()`, então `TypeError` é levantada.

  - `unsafe_hash`: Se `False` (o padrão), um método `__hash__()` é gerado, conforme `eq` e `frozen` estão configurados.

    `__hash__()` é usado para prover o método `hash()`, e quando objetos são adicionados a coleções do tipo dicionário ou conjunto. Ter um método `__hash__()` implica que instâncias da classe serão imutáveis. Mutabilidade é uma propriedade complicada, que depende da intenção do programador, da existência e comportamento do método `__eq__()`, e dos valores dos parâmetros `eq` e `frozen` no decorador `dataclass()` .

    Por padrão, `dataclass()` não vai adicionar implicitamente um método `__hash__()` , a menos que seja seguro fazê-lo. Nem irá adicionar ou modificar um método `__hash__()` existente, definido explicitamente. Configurar o atributo de classe `__hash__ = None` tem um significado específico para o Python, conforme descrito na documentação do `__hash__()` .

    If `__hash__()` is not explicit 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.

    Essas são as regras governando a criação implícita de um método `__hash__()` . Observe que não pode ter um método `__hash__()` explícito na dataclass e configurar `unsafe_hash=True`; isso resultará em um `TypeError`.

    Se `eq` e `frozen` são ambos verdadeiros, por padrão `dataclass()` vai gerar um método `__hash__()`. Se `eq` é verdadeiro e `frozen` é falso, `__hash__()` será configurado para `None`, marcando a classe como não hasheável (já que é mutável). Se `eq` é falso, `__hash__()` será deixado intocado, o que significa que o método `__hash__()` da superclasse será usado (se a superclasse é `object`, significa que voltará para o hash baseado em id).

  - `frozen`: Se verdadeiro (o padrão é `False`), atribuições para os campos vão gerar uma exceção. Imita instâncias congeladas, somente leitura. Se `__setattr__()` ou `__delattr__()` é definido na classe, a exceção `TypeError` é levantada. Veja a discussão abaixo.

  `field`s pode opcionalmente especificar um valor padrão, usando sintaxe Python normal:

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

  Nesse exemplo, `a` e `b` serão incluídos no método `__init__()` adicionado, que será definido como:

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

  `TypeError` will be raised if a field without a default value follows a field with a default value. This is true either when this occurs in a single class, or as a result of class inheritance.

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

  Para casos de uso comuns e simples, nenhuma outra funcionalidade é necessária. Existem, no entanto, alguns recursos que requerem informações adicionais por campo. Para satisfazer essa necessidade de informações adicionais, você pode substituir o valor do campo padrão por uma chamada para a função `field()` fornecida. Por exemplo:

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

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

  Como mostrado acima, o valor `MISSING` é um objeto sentinela usado para detectar se os parâmetros `default` e `default_factory` são fornecidos. Este sentinela é usado porque `None` é um valor válido para `default`. Nenhum código deve usar diretamente o valor `MISSING`.

  Os parâmetros do func:field são:

  - `default`: If provided, this will be the default value for this field. This is needed because the `field()` call itself replaces the normal position of the default value.

  - `default_factory`: If provided, it must be a zero-argument callable that will be called when a default value is needed for this field. Among other purposes, this can be used to specify fields with mutable default values, as discussed below. It is an error to specify both `default` and `default_factory`.

  - `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.

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

  - `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.

    One possible reason to set `hash=False` but `compare=True` would be if a field is expensive to compute a hash value for, that field is needed for equality testing, and there are other fields that contribute to the type’s hash value. Even if a field is excluded from the hash, it will still be used for comparisons.

  - `metadata`: This can be a mapping or None. None is treated as an empty dict. This value is wrapped in `MappingProxyType()` to make it read-only, and exposed on the `Field` object. It is not used at all by Data Classes, and is provided as a third-party extension mechanism. Multiple third-parties can each have their own key, to use as a namespace in the metadata.

  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 specified `default` value. If no `default` 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

  The class attribute `C.z` will be `10`, the class attribute `C.t` will be `20`, and the class attributes `C.x` and `C.y` will not be set.

class `dataclasses.``Field`

  `Field` objects describe each defined field. These objects are created internally, and are returned by the `fields()` module-level method (see below). Users should never instantiate a `Field` object directly. Its documented attributes are:

  > - `name`: O nome do campo.

  > - `type`: O tipo do campo.

  > - `default`, `default_factory`, `init`, `repr`, `hash`, `compare`, and `metadata` have the identical meaning and values as they do in the `field()` declaration.

  Other attributes may exist, but they are private and must not be inspected or relied on.

`dataclasses.``fields`(class_or_instance)

  Returns a tuple of `Field` objects that define the fields for this dataclass. Accepts either a dataclass, or an instance of a dataclass. Raises `TypeError` if not passed a dataclass or instance of one. Does not return pseudo-fields which are `ClassVar` or `InitVar`.

`dataclasses.``asdict`(instance, *, dict_factory=dict)

  Converts the dataclass `instance` 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. For example:

      @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}]}

  Raises `TypeError` if `instance` is not a dataclass instance.

`dataclasses.``astuple`(instance, *, tuple_factory=tuple)

  Converts the dataclass `instance` 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.

  Continuando a partir do exemplo anterior:

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

  Raises `TypeError` if `instance` 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)

  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`, and `frozen` 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})

  É equivalente a:

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

          def add_one(self):
              return self.x + 1

`dataclasses.``replace`(instance, **changes)

  Creates a new object of the same type of `instance`, replacing fields with values from `changes`. If `instance` 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__()`.

  It is an error for `changes` to contain any fields that are defined as having `init=False`. A `ValueError` will be raised in this case.

  Be forewarned about how `init=False` fields work during a call to `replace()`. They are not copied from the source object, but rather are initialized in `__post_init__()`, if they’re initialized at all. It is expected that `init=False` fields will be rarely and judiciously used. If they are used, it might be wise to have alternate class constructors, or perhaps a custom `replace()` (or similarly named) method which handles instance copying.

`dataclasses.``is_dataclass`(class_or_instance)

  Return `True` if its parameter is a dataclass or an instance of one, otherwise return `False`.

  Se você precisa saber se a classe é uma instância de dataclass (e não a dataclass de fato), então adicione uma verificação para `not isinstance(obj, type)`:

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

## Processing post-init

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.

Among other uses, this allows for initializing field values that depend on one or more other fields. For example:

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

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

See the section below on init-only variables for ways to pass parameters to `__post_init__()`. Also see the warning about how `replace()` handles `init=False` fields.

## Variáveis de classe

One of two 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.

## Variáveis de inicialização apenas

The other 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.

For example, suppose a field will be initialized from a database, if a value is not provided when creating the class:

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

In this case, `fields()` will return `Field` objects for `i` and `j`, but not for `database`.

## Frozen instances

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__()`.

## Herança

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

A lista final de campos é, em ordem, `x`, `y`, `z`. O tipo final de `x` é `int`, conforme especificado na classe `C`.

O método `__init__()` gerado para `C` vai se parecer com:

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

## Funções padrão de fábrica

> If a `field()` specifies a `default_factory`, it is called with zero arguments when a default value for the field is needed. For example, to create a new instance of a list, use:

>     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 padrão mutáveis

> Python stores default member variable values in class attributes. Consider this example, not using dataclasses:

>     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

> Note that the two instances of class `C` share the same class variable `x`, as expected.

> Usando dataclasses, se este código fosse válido:

>     @dataclass
>     class D:
>         x: List = []
>         def add(self, element):
>             self.x += element

> Geraria 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, dataclasses will raise a `TypeError` if it detects a default parameter of type `list`, `dict`, or `set`. This is a partial solution, but it does protect against many common errors.

> Using default factory functions is a way to create new instances of mutable types as default values for fields:

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

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

## Exceções

exception `dataclasses.``FrozenInstanceError`

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