# `dataclasses` --- 数据类

源码： Lib/dataclasses.py

这个模块提供了一个装饰器和一些函数，用于自动添加生成的 special methods ，例如 `__init__()` 和 `__repr__()` 到用户定义的类。 它最初描述于 PEP 557 。

在这些生成的方法中使用的成员变量使用 PEP 526 类型注释定义。例如这段代码:

    @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

除其他事情外，将添加 `__init__()` ，其看起来像:

    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

请注意，此方法会自动添加到类中：它不会在上面显示的 `InventoryItem` 定义中直接指定。

3.7 新版功能.

## 模块级装饰器、类和函数

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

  这个函数是 decorator ，用于将生成的 special method 添加到类中，如下所述。

  `dataclass()` 装饰器检查类以找到 `field`。 `field` 被定义为具有 类型标注 的类变量。除了下面描述的两个例外，在 `dataclass()` 中没有任何内容检查变量标注中指定的类型。

  所有生成的方法中的字段顺序是它们在类定义中出现的顺序。

  `dataclass()` 装饰器将向类中添加各种 "dunder"，如下所述。 如果类中已存在任何要添加的方法，则将引发 `TypeError`。 装饰器会回返被调用的同一个类：不会有新类被创建。

  如果 `dataclass()` 仅用作没有参数的简单装饰器，它就像它具有此签名中记录的默认值一样。也就是说，这三种 `dataclass()` 用法是等价的:

      @dataclass
      class C:
          ...

      @dataclass()
      class C:
          ...

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

  `dataclass()` 的参数有：

  - `init`: 如果为真值（默认），将生成一个 `__ init__()` 方法。

    如果类已定义 `__ init__()` ，则忽略此参数。

  - `repr` ：如果为真值（默认），将生成一个 `__repr__()` 方法。 生成的 repr 字符串将具有类名以及每个字段的名称和 repr ，按照它们在类中定义的顺序。不包括标记为从 repr 中排除的字段。 例如：`InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)`。

    如果类已定义 `__repr__()` ，则忽略此参数。

  - `eq` ：如果为true（默认值），将生成 `__eq__()` 方法。此方法将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。

    如果类已定义 `__eq__()` ，则忽略此参数。

  - `order` ：如果为真值（默认为 `False` ），则 `__lt__()` 、 `__ le__()` 、 `__gt__()` 和 `__ge__()` 方法将生成。 这将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。如果 `order` 为真值并且 `eq` 为假值 ，则引发 `ValueError` 。

    如果类已经定义了 `__lt__()`, `__le__()`, `__gt__()` 或者 `__ge__()` 中的任意一个，将引发 `ValueError`。

  - `unsafe_hash` ：如果为 `False` （默认值），则根据 `eq` 和 `frozen` 的设置方式生成 `__hash__()` 方法。

    `__hash__()` 由内置的 `hash()` 使用，当对象被添加到散列集合（如字典和集合）时。有一个 `__hash__()` 意味着类的实例是不可变的。可变性是一个复杂的属性，取决于程序员的意图， `__eq__()` 的存在性和行为，以及 `dataclass()` 装饰器中 `eq` 和 `frozen` 标志的值。

    默认情况下， `dataclass()` 不会隐式添加 `__hash__()` 方法，除非这样做是安全的。 它也不会添加或更改现有的明确定义的 `__hash__()` 方法。 设置类属性 `__hash__ = None` 对 Python 具有特定含义，如 `__hash__()` 文档中所述。

    如果 `__hash__()` 没有显式定义，或者它被设置为 `None` ，那么 `dataclass()` 可以 添加一个隐式 `__hash__()` 方法。虽然不推荐，但你可以强制 `dataclass()` 用 `unsafe_hash=True` 创建一个 `__hash__()` 方法。 如果你的类在逻辑上是不可变的但实际仍然可变，则可能就是这种情况。这是一个特殊的用例，应该仔细考虑。

    以下是隐式创建 `__hash__()` 方法的规则。请注意，你不能在数据类中都使用显式的 `__hash__()` 方法并设置 `unsafe_hash=True` ；这将导致 `TypeError` 。

    如果 `eq` 和 `frozen` 都是 true，默认情况下 `dataclass()` 将为你生成一个 `__hash__()` 方法。如果 `eq` 为 true 且 `frozen` 为 false ，则 `__hash__()` 将被设置为 `None` ，标记它不可用（因为它是可变的）。如果 `eq` 为 false ，则 `__hash__()` 将保持不变，这意味着将使用超类的 `__hash__()` 方法（如果超类是 `object` ，这意味着它将回到基于id的hash）。

  - `frozen`: 如为真值 (默认值为 `False`)，则对字段赋值将会产生异常。 这模拟了只读的冻结实例。 如果在类中定义了 `__setattr__()` 或 `__delattr__()` 则将会引发 `TypeError`。 参见下文的讨论。

  `field`s 可以选择使用普通的 Python 语法指定默认值:

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

  在这个例子中， `a` 和 `b` 都将包含在添加的 `__init__()` 方法中，它们将被定义为:

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

  如果没有默认值的字段跟在具有默认值的字段后，将引发 `TypeError` 。当这发生在单个类中时，或者作为类继承的结果时，都是如此。

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

  对于常见和简单的用例，不需要其他功能。但是，有些数据类功能需要额外的每字段信息。为了满足这种对附加信息的需求，你可以通过调用提供的 `field()` 函数来替换默认字段值。例如:

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

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

  如上所示， `MISSING` 值是一个 sentinel 对象，用于检测是否提供了 `default` 和 `default_factory` 参数。 使用此 sentinel 是因为 `None` 是 `default` 的有效值。没有代码应该直接使用 `MISSING` 值。

  `field()` 参数有：

  - `default` ：如果提供，这将是该字段的默认值。这是必需的，因为 `field()` 调用本身会替换一般的默认值。

  - `default_factory` ：如果提供，它必须是一个零参数可调用对象，当该字段需要一个默认值时，它将被调用。除了其他目的之外，这可以用于指定具有可变默认值的字段，如下所述。 同时指定 `default` 和 `default_factory` 将产生错误。

  - `init` ：如果为true（默认值），则该字段作为参数包含在生成的 `__init__()` 方法中。

  - `repr` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的 `__repr__()` 方法返回的字符串中。

  - `compare` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的相等性和比较方法中（ `__eq__()` ， `__gt__()` 等等）。

  - `hash` ：这可以是布尔值或 `None` 。如果为true，则此字段包含在生成的 `__hash__()` 方法中。如果为 `None` （默认值），请使用 `compare` 的值，这通常是预期的行为。如果字段用于比较，则应在 hash 中考虑该字段。不鼓励将此值设置为 `None` 以外的任何值。

    设置 `hash=False` 但 `compare=True` 的一个可能原因是，如果一个计算 hash 的代价很高的字段是检验等价性需要的，但还有其他字段可以计算类型的 hash 。 即使从 hash 中排除某个字段，它仍将用于比较。

  - `metadata` ：这可以是映射或 None 。 None 被视为一个空的字典。这个值包含在 `MappingProxyType()` 中，使其成为只读，并暴露在 `Field` 对象上。数据类根本不使用它，它是作为第三方扩展机制提供的。多个第三方可以各自拥有自己的键值，以用作元数据中的命名空间。

  如果通过调用 `field()` 指定字段的默认值，则该字段的类属性将替换为指定的 `default` 值。如果没有提供 `default` ，那么将删除类属性。目的是在 `dataclass()` 装饰器运行之后，类属性将包含字段的默认值，就像指定了默认值一样。例如，之后:

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

  类属性 `C.z` 将是 `10` ，类属性 `C.t` 将是 `20`，类属性 `C.x` 和 `C.y` 将不设置。

class `dataclasses.``Field`

  `Field` 对象描述每个定义的字段。这些对象在内部创建，并由 `fields()` 模块级方法返回（见下文）。用户永远不应该直接实例化 `Field` 对象。 其有文档的属性是：

  > - `name` ：字段的名字。

  > - `type` ：字段的类型。

  > - `default` 、 `default_factory` 、 `init` 、 `repr` 、 `hash` 、 `compare` 以及 `metadata` 与具有和 `field()` 声明中相同的意义和值。

  可能存在其他属性，但它们是私有的，不能被审查或依赖。

`dataclasses.``fields`(class_or_instance)

  返回 `Field` 对象的元组，用于定义此数据类的字段。 接受数据类或数据类的实例。如果没有传递一个数据类或实例将引发 `TypeError` 。 不返回 `ClassVar` 或 `InitVar` 的伪字段。

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

  将数据类 `instance` 转换为字典（使用工厂函数 `dict_factory` ）。每个数据类都转换为其字段的字典，如 `name: value` 对。数据类、字典、列表和元组被递归。例如:

      @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}]}

  引发 `TypeError` 如果 `instance` 不是数据类实例。

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

  将数据类 `instance` 转换为元组（通过使用工厂函数 `tuple_factory` ）。每个数据类都转换为其字段值的元组。数据类、字典、列表和元组被递归。

  继续前一个例子:

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

  引发 `TypeError` 如果 `instance` 不是数据类实例。

`dataclasses.``make_dataclass`(cls_name, fields, *, bases=(), namespace=None, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

  创建一个名为 `cls_name` 的新数据类，字段为 `fields` 中定义的字段，基类为 `bases` 中给出的基类，并使用 `namespace` 中给出的命名空间进行初始化。 `fields` 是一个可迭代的元素，每个元素都是 `name` 、 `(name, type)` 或 `(name, type, Field)` 。 如果只提供``name`` ， `type` 为 `typing.Any` 。 `init` 、 `repr` 、 `eq` 、 `order` 、 `unsafe_hash` 和 `frozen` 的值与它们在 `dataclass()` 中的含义相同。

  此函数不是严格要求的，因为用于任何创建带有 `__annotations__` 的新类的 Python 机制都可以应用 `dataclass()` 函数将该类转换为数据类。提供此功能是为了方便。例如:

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

  等价于

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

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

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

  创建一个 `instance` 相同类型的新对象，用 `changes` 中的值替换字段。如果 `instance` 不是数据类，则引发 `TypeError` 。如果 `changes` 中的值没有指定字段，则引发 `TypeError` 。

  新返回的对象通过调用数据类的 `__init__()` 方法创建。这确保了如果存在 `__post_init__()` ，其也被调用。

  如果存在没有默认值的仅初始化变量，必须在调用 `replace()` 时指定，以便它们可以传递给 `__init__()` 和 `__post_init__()` 。

  `changes` 包含任何定义为 `init=False` 的字段是错误的。在这种情况下会引发 `ValueError` 。

  提前提醒 `init=False` 字段在调用 `replace()` 时的工作方式。如果它们完全被初始化的话，它们不是从源对象复制的，而是在 `__post_init__()` 中初始化。估计 `init=False` 字段很少能被正确地使用。如果使用它们，那么使用备用类构造函数或者可能是处理实例复制的自定义 `replace()` （或类似命名的）方法可能是明智的。

`dataclasses.``is_dataclass`(class_or_instance)

  如果其形参为 dataclass 或其实例则返回 `True`，否则返回 `False`。

  如果你需要知道一个类是否是一个数据类的实例（而不是一个数据类本身），那么再添加一个 `not isinstance(obj, type)` 检查:

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

## 初始化后处理

生成的 `__init__()` 代码将调用一个名为 `__post_init__()` 的方法，如果在类上已经定义了 `__post_init__()` 。它通常被称为 `self.__post_init__()` 。但是，如果定义了任何 `InitVar` 字段，它们也将按照它们在类中定义的顺序传递给 `__post_init__()` 。 如果没有 `__ init__()` 方法生成，那么 `__post_init__()` 将不会被自动调用。

在其他用途中，这允许初始化依赖于一个或多个其他字段的字段值。例如:

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

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

有关将参数传递给 `__post_init__()` 的方法，请参阅下面有关仅初始化变量的段落。另请参阅关于 `replace()` 处理 `init=False` 字段的警告。

## 类变量

两个地方 `dataclass()` 实际检查字段类型的之一是确定字段是否是如 PEP 526 所定义的类变量。它通过检查字段的类型是否为 `typing.ClassVar` 来完成此操作。如果一个字段是一个 `ClassVar` ，它将被排除在考虑范围之外，并被数据类机制忽略。这样的 `ClassVar` 伪字段不会由模块级的 `fields()` 函数返回。

## 仅初始化变量

另一个 `dataclass()` 检查类型注解地方是为了确定一个字段是否是一个仅初始化变量。它通过查看字段的类型是否为 `dataclasses.InitVar` 类型来实现。如果一个字段是一个 `InitVar` ，它被认为是一个称为仅初始化字段的伪字段。因为它不是一个真正的字段，所以它不会被模块级的 `fields()` 函数返回。仅初始化字段作为参数添加到生成的 `__init__()` 方法中，并传递给可选的 `__post_init__()` 方法。数据类不会使用它们。

例如，假设一个字段将从数据库初始化，如果在创建类时未提供其值:

    @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)

在这种情况下， `fields()` 将返回 `i` 和 `j` 的 `Field` 对象，但不包括 `database` 。

## 冻结的实例

无法创建真正不可变的 Python 对象。但是，通过将 `frozen=True` 传递给 `dataclass()` 装饰器，你可以模拟不变性。在这种情况下，数据类将向类添加 `__setattr__()` 和 `__delattr__()` 方法。 些方法在调用时会引发 `FrozenInstanceError` 。

使用 `frozen=True` 时会有很小的性能损失： `__ init__()` 不能使用简单的赋值来初始化字段，并必须使用 `object.__ setattr__()` 。

## 继承

当数组由 `dataclass()` 装饰器创建时，它会查看反向 MRO 中的所有类的基类（即从 `object` 开始 ），并且对于它找到的每个数据类， 将该基类中的字段添加到字段的有序映射中。添加完所有基类字段后，它会将自己的字段添加到有序映射中。所有生成的方法都将使用这种组合的，计算的有序字段映射。由于字段是按插入顺序排列的，因此派生类会重载基类。一个例子:

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

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

最后的字段列表依次是 `x` 、 `y` 、 `z` 。 `x` 的最终类型是 `int` ，如类 `C` 中所指定的那样。

为 `C` 生成的 `__init__()` 方法看起来像:

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

## 默认工厂函数

> 如果一个 `field()` 指定了一个 `default_factory` ，当需要该字段的默认值时，将使用零参数调用它。例如，要创建列表的新实例，请使用:

>     mylist: list = field(default_factory=list)

> 如果一个字段被排除在 `__init__()` 之外（使用 `init=False` ）并且字段也指定 `default_factory` ，则默认的工厂函数将始终从生成的 `__ init__()` 函数调用。发生这种情况是因为没有其他方法可以为字段提供初始值。

## 可变的默认值

> Python 在类属性中存储默认成员变量值。思考这个例子，不使用数据类:

>     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

> 请注意，类 `C` 的两个实例共享相同的类变量 `x` ，如预期的那样。

> 使用数据类， 如果 此代码有效:

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

> 它生成的代码类似于:

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

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

> 这与使用类 `C` 的原始示例具有相同的问题。也就是说，在创建类实例时没有为 `x` 指定值的类 `D` 的两个实例将共享相同的 `x` 副本。由于数据类只使用普通的 Python 类创建，因此它们也会共享此行为。数据类没有通用的方法来检测这种情况。相反，如果数据类检测到类型为 `list` 、 `dict` 或 `set` 的默认参数，则会引发 `TypeError` 。这是一个部分解决方案，但它可以防止许多常见错误。

> 使用默认工厂函数是一种创建可变类型新实例的方法，并将其作为字段的默认值:

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

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

## 异常

exception `dataclasses.``FrozenInstanceError`

  在使用 `frozen=True` 定义的数据类上调用隐式定义的 `__setattr__()` 或 `__delattr__()` 时引发。