dataclasses --- Data Classes

原始碼:Lib/dataclasses.py


这个模块提供了一个装饰器和一些函数,用于自动为用户自定义的类添加生成的 special method 例如 __init__()__repr__()。 它的初始描述见 PEP 557

在这些生成的方法中使用的成员变量是使用 PEP 526 类型标注来定义的。例如以下代码:

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

除其他内容以外,还将添加如下所示的 __init__():

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:而不是在如上所示的 InventoryItem 定义中被直接指定。

在 3.7 版新加入.

模块内容

@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)

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

dataclass() 装饰器会检查类以查找 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() 中没有什么东西会去检查这些变量标注成了何种类型。

这些字段在所有生成的方法中的顺序,都是它们在类定义中出现的顺序。

dataclass() 装饰器将向类中添加如下的各种 dunder 方法。如果所添加的方法已存在于类中,则行为将取决于下面所列出的形参。该装饰器会返回调用它的类;不会创建新的类。

如果 dataclass() 仅用作没有参数的简单装饰器,它将使用它的函数签名中的默认值。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,
           match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False)
class C:
    ...

dataclass() 的参数有:

  • init: 如为真值(默认),将生成一个 __init__() 方法。

    如果该类已经定义了 __init__(),则忽略此形参。

  • repr: 如果为真值(默认),将生成一个 __repr__() 方法。 生成的 repr 字符串将带有类名及每个字符的名称和 repr,并按它们在类中定义的顺序排列。 不包括被标记为从 repr 排除的字段。 例如: InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)

    如果该类已经定义了 __repr__(),则忽略此形参。

  • eq: 如果为真值(默认),将生成 __eq__() 方法。 此方法将把类当作由其字段组成的元组那样按顺序进行比较。 要比较的两个实例必须是相同的类型。

    如果该类已经定义了 __eq__(),则忽略此形参。

  • order: 如果为真值 (默认为 False),将生成 __lt__(), __le__(), __gt__()__ge__() 方法。 这些方法将把类当作由其字段组成的元组那样按顺序进行比较。 要比较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,则会引发 ValueError

    如果该类已经定义了 __lt__(), __le__(), __gt__() 或者 __ge__() 中的任意一个,则会引发 TypeError

  • unsafe_hash: 如果为 False (默认值),则会根据 eqfrozen 的设置情况生成 __hash__() 方法。

    __hash__() 将由内置的 hash() 使用,并会在对象被添加到可哈希的多项集如字典和集合时被调用。 具有 __hash__() 意味着类的实例是不可变对象。 可变性是一个复杂的特性,它依赖于程序员的意图,__eq__() 的存在和行为方式,以及 dataclass() 装饰器中 eqfrozen 旗标的值。

    在默认情况下,dataclass() 不会隐式地添加 __hash__() 方法,除非这样做是安全的。 它也不会添加或更改现有的显式定义的 __hash__() 方法。 设置类属性 __hash__ = None 对 Python 来说有特别的含义,如 __hash__() 文档所描述的。

    如果 __hash__() 没有被显式地定义,或者如果它被设为 None,则 dataclass() 可能 会添加一个隐式的 __hash__() 方法。 虽然并不推荐,但你可以设置 unsafe_hash=True 来强制 dataclass() 创建一个 __hash__() 方法。 如果你的类在逻辑上不可变但仍然可被修改那么可能就是这种情况。 这是一个特殊应用场景并且应当被谨慎考虑。

    以下是隐式创建 __hash__() 方法的规则。 请注意你不能在你的数据类中即定义显式的 __hash__() 方法又设置 unsafe_hash=True;这会导致 TypeError

    如果 eqfrozen 都为真值,则 dataclass() 将默认为你生成一个 __hash__() 方法。 如果 eq 为真值且 frozen 为假值,则 __hash__() 将被设为 None,以标记其为不可哈希的(因为它是可变对象)。 如果 eq 为假值,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,这意味着它将回退为基于 id 的哈希)。

  • frozen: 如果为真值 (默认为 False),则对字段赋值将引发异常。 这模拟了只读的冻结实例。 如果在类中定义了 __setattr__()__delattr__(),则将引发 TypeError。 参见下文的讨论。

  • match_args: 如果为真值 (默认为 True),则将根据传给已生成的 __init__() 方法的形参列表来创建 __match_args__ 元组 (即使没有生成 __init__(),见上文)。 如果为假值,或者如果 __match_args__ 已在类中定义,则不会生成 __match_args__

在 3.10 版新加入.

  • kw_only: 如果为真值 (默认为 False),则所有字段都将被标记为仅限关键字字段。 如果一个字段被标记为仅限关键字字段,则唯一的影响是由仅限关键字字段生成的 __init__() 的对应形参在 __init__() 被调用时必须以关键字形式指定。 而 dataclass 的任何其它行为都不会受影响。 详情参见 parameter 术语表条目。 另请参见 KW_ONLY 一节。

在 3.10 版新加入.

  • slots: 如果为真值 (默认为 False),则将生成 __slots__ 属性并返回一个新类而非原来的类。 如果 __slots__ 已在类中定义,则会引发 TypeError

在 3.10 版新加入.

在 3.11 版的變更: 如果某个字段名称已经包括在基类的 __slots__ 中,它将不会被包括在所生成的 __slots__ 中以防止 覆盖它们。 因此,请不要使用 __slots__ 来获取数据类的字段名称。 而应改用 fields()。 为了能够确定所继承的槽位,基类 __slots__ 可以为任意可迭代对象,但是 不可以为 迭代器。

  • weakref_slot:如果为真值(默认为 False),则添加一个名为 “__weakref__” 的槽位,这是使得一个实例可以被弱引用所必需的。指定 weakref_slot=True 而不同时指定 slots=True 将会导致错误。

在 3.11 版新加入.

可以用普通的 Python 语法为各个 field 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,ab 都将被包括在所添加的 __init__() 方法中,该方法将被定义为:

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

如果在具有默认值的字段之后存在没有默认值的字段,将会引发 TypeError。无论此情况是发生在单个类中还是作为类继承的结果,都是如此。

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

大多数时候,对于简单常见的用途,前述的功能已经足够了。而有些功能需要字段提供额外的信息来启用。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() 函数来替换字段默认值。例如:

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

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

如上所示,MISSING 值是一个哨兵对象,用于检测一些形参是否由用户提供。使用它是因为 None 对于一些形参来说是有效的用户值。任何代码都不应该直接使用 MISSING 值。

field() 的形参有:

  • default:如果提供,这将是该字段的默认值。设计这个形参是因为 field() 调用将会占据原来用来提供默认值的位置。

  • default_factory:如果提供,它必须是一个需要零个参数的可调用对象,当该字段需要一个默认值时,它将被调用。这能解决当默认值是可变对象时会带来的问题,如下所述。同时指定 defaultdefault_factory 将产生错误。

  • init: 如果为真值(默认),则该字段将作为一个形参被包括在所生成的 __init__() 方法中。

  • repr: 如果为真值(默认),则该字段将被包括在所生成的 __repr__() 方法返回的字符串中。

  • hash: 这可以是一个布尔值或为 None。 如果为真值,则此字段将被包括在所生成的 __hash__() 方法中。 如果为 None (默认),则将使用 compare 的值:这通常是预期的行为。 一个字段如果被用于比较那么就应当在哈希时考虑到它。 不建议将该值设为 None 以外的任何其他对象。

    设置 hash=Falsecompare=True 的一个合理情况是,一个计算哈希值的代价很高的字段是检验等价性需要的,且还有其他字段可以用于计算类型的哈希值。可以从哈希值中排除该字段,但仍令它用于比较。

  • compare: 如果为真值(默认),则该字段将被包括在所生成的相等性和大小比较方法中 (__eq__(), __gt__() 等等)。

  • metadata:可以是映射或 None。None 被视为一个空的字典。这个值将被包装在 MappingProxyType() 中,使其只读,并暴露在 Field 对象上。数据类不使用它——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,以用作元数据中的命名空间。

  • kw_only: 如果为真值,则该字段将被标记为仅限关键字字段。 这将在计算所生成的 __init__() 方法的形参时被使用。

在 3.10 版新加入.

如果通过调用 field() 指定字段的默认值,则该字段对应的类属性的值将最终被替换为指定的 default 值。如果没有提供 default,那么将删除该字段对应的类属性。目的是在 dataclass() 装饰器运行之后,类属性将包含字段的默认值,和直接指定了默认值一样。例如,在运行如下代码之后:

@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.xC.y 将不设置。

class dataclasses.Field

Field 对象描述每个已定义的字段。这些对象在内部被创建,并由 fields() 模块级方法返回(见下)。用户永远不应该直接实例化 Field 对象。它的下列属性的含义是由文档规定的:

  • name:字段的名称。

  • type:字段的类型。

  • default, default_factory, init, repr, hash, compare, metadatakw_only 具有与 field() 函数中对应参数相同的含义和值。

可能存在其他属性,但它们是私有的。用户不应检查或依赖于这些属性。

dataclasses.fields(class_or_instance)

返回一个能描述此数据类所包含的字段的元组,元组的每一项都是 Field 对象。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 ClassVarInitVar 等伪字段。

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

将数据类 obj 转换为一个字典(使用工厂函数 dict_factory)。每个数据类被转换为以 name: value 键值对来储存其字段的字典。数据类、字典、列表和元组的内容会被递归地访问。其它对象用 copy.deepcopy() 来复制。

在嵌套的数据类上使用 asdict() 的例子:

@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}]}

要创建一个浅拷贝,可以使用以下的变通方法:

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

如果 obj 不是一个数据类实例,asdict() 引发 TypeError

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

将数据类 obj 转换为一个元组(使用工厂函数 tuple_factory)。每个数据类被转换为其字段的值的元组。数据类、字典、列表和元组的内容会被递归地访问。其它对象用 copy.deepcopy() 来复制。

继续前一个例子:

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

要创建一个浅拷贝,可以使用以下的变通方法:

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

如果 obj 不是一个数据类实例,astuple() 引发 TypeError

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)

创建一个新数据类,名为 cls_name,包含的字段为 fields,基类为 bases,并且用 namespace 指定的命名空间初始化。fields 是一个可迭代对象,其每一个元素的形式都可以取 name(name, type)(name, type, Field) 中的一种。若只提供 nametype 则为 typing.Any。后面这些参数:initrepreqorderunsafe_hashfrozenmatch_argskw_onlyslotsweakref_slot 全都与 dataclass() 的同名参数作用相同。

此函数不是必需的,因为任何用于创建带有 __annotations__ 的新类的 Python 机制都可以进一步用 dataclass() 函数将创建的类转换为数据类。提供此函数是为了方便。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(obj, /, **changes)

创建一个与 obj 类型相同的新对象,将字段替换为 changes 里的值。如果 obj 不是数据类,引发 TypeError 。如果 changes 里的值没有指定要替换的字段名,引发 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__.

changes 试图为任何定义为 init=False 的字段赋值,会引发 ValueError

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(obj)

如果其形参为数据类,或其实例,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)
dataclasses.MISSING

一个指明“没有提供 default 或 default_factory”的监视值。

dataclasses.KW_ONLY

一个用作类型标注的监视值。 任何在伪字段之后的类型为 KW_ONLY 的字段会被标记为仅限关键字字段。 请注意在其他情况下 KW_ONLY 类型的伪字段会被完全忽略。 这包括此类字段的名称。 根据惯例,名称 _ 会被用作 KW_ONLY 字段。 仅限关键字字段指明当类被实例化时 __init__() 形参必须以关键字形式来指定。

在这个例子中,字段 yz 将被标记为仅限关键字字段:

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

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

在单个数据类中,指定一个以上 KW_ONLY 类型的字段将导致错误。

在 3.10 版新加入.

exception dataclasses.FrozenInstanceError

在定义时设置了 frozen=True 的类上调用隐式定义的 __setattr__()__delattr__() 时引发。 这是 AttributeError 的一个子类。

初始化后处理

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.

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

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)

但是,请注意一般来说 dataclass 生成的 __init__() 方法不需要被调用,因为派生的 dataclass 将负责初始化任何本身为 dataclass 的基类的所有字段。

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.

类变量

dataclass() 会实际检查字段类型的少数几个地方之一是确定字符是否为如 PEP 526 所定义的类变量。 它通过检查字段的类型是否为 typing.ClassVar 来实现这一点。 如果一个字段是 ClassVar,它将被排除在考虑范围之外并被数据类机制所忽略。 这样的 ClassVar 伪字段将不会被模块层级的 fields() 函数返回。

仅初始化变量

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.

例如,假设在创建类时没有为某个字段提供值,初始化时将从数据库中取值:

@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)

在这种情况下, fields() 将返回 ijField 对象,但不包括 database

冻结的实例

不可能创建真正不可变的 Python 对象。 但是,通过将 frozen=True 传递给 dataclass() 装饰器,你可以模拟出不可变性。 在这种情况下,dataclass 将向类添加 __setattr__()__delattr__() 方法。 当被发起调用时这些方法将会引发 FrozenInstanceError

在使用 frozen=True 时会有微小的性能损失: __init__() 不能使用简单赋值来初始化字段,而必须使用 object.__setattr__()

继承

当数据类由 dataclass() 装饰器创建时,它会按反向 MRO 顺序(即,从 object 开始)查看它的所有基类,并且将找到的每个数据类的字段添加到一个有序映射中。添加完所有基类字段后,它会将自己的字段添加到这个有序映射中。所有生成的方法都将使用这个有序映射。字段会遵守它们被插入的顺序,因此派生类会重写基类。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 xyzx 的最终类型是 int ,如类 C 中所指定的那样。

C 生成的 __init__() 方法看起来像是这样:

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

__init__() 中仅限关键字形参的重新排序

在计算出 __init__() 所需要的形参之后,任何仅限关键字形参会被移至所有常规(非仅限关键字)形参的后面。 这是 Python 中实现仅限关键字形参所要求的:它们必须位于非仅限关键字形参之后。

在这个例子中,Base.y, Base.w, and D.t 是仅限关键字字段,而 Base.xD.z 是常规字段:

@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)

D 生成的 __init__() 方法看起来像是这样:

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

请注意形参原来在字段列表中出现的位置已被重新排序:前面是来自常规字段的形参而后面是来自仅限关键字字段的形参。

仅限关键字形参的相对顺序会在重新排序的 __init__() 形参列表中继续保持。

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) 但该字段同样也指定了 default_factory,则默认的工厂函数将始终从生成的 __init__() 函数中被调用。 发生这种情况是因为没有其它方法能为字段提供初始值。

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 = []      # This code raises ValueError
    def add(self, element):
        self.x += element

它會生成類似的程式碼:

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

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

这具有与使用 C 类的原始示例相同的问题。 也就是说,当创建类实例的时候如果 D 类的两个实例没有为 x 指定值则将共享同一个 x 的副本。 因为数据类只是使用普通的 Python 类创建方式所心它们也会共享此行为。 数据类没有任何通用方式来检测这种情况。 相反地,dataclass() 装饰器在检测到不可哈希的默认形参时将会引发 ValueError。 这一行为假定如果一个值是不可哈希的,则它就是可变对象。 这是一个部分解决方案,但它确实能防止许多常见错误。

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

在 3.11 版的變更: 现在不再是寻找并阻止使用类型为 list, dictset 的对象,而是不允许使用不可哈希的对象作为默认值。 就是将不可哈希性当作是不可变性的等价物。

字段标注描述器类型

当字段被 描述器对象 赋值为默认值时会遵循以下行为:

  • 字段的值被传递到数据类的 __init__ 方法时,会传递给描述器的 __set__ 方法,而不会覆盖掉描述器对象。

  • 相似的是,当我们获取或设置字段的值时,不会覆盖或返回描述器对象,而是会调用描述器的 __get____set__ 方法后返回。

  • 检测字段是否存在默认值时,dataclasses``会通过类方法的形式去调用描述器的``__get__``方法(即为``descriptor.__get__(obj=None, type=cls))。如果描述器有返回值,则返回值为字段的默认值,若调用描述器时抛出 AttributeError 错误,则该字段无默认值。

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

如果一个字段被描述器标注类型,但默认值并不是描述器对象,那么该字段就只能像平常的字段一样工作。