在Python中，dataclass是一种用于快速创建数据类的装饰器和工具。自Python 3.7起，通过标准库中的dataclasses模块引入。它的主要目的是简化定义类来仅存储数据的代码量。通常，这样的类包含多个初始化属性，但没有复杂的方法（尽管你可以添加方法）。使用dataclass装饰器，Python会自动为你生成一些特殊方法，如__init__()、repr()、eq()等。

定义数据类

from dataclasses import dataclass, asdict
import json
@dataclass
class Address:
    street: str
    city: str
@dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    email: str
    address: Address  # User 包含一个 Address 类型的属性

转换为JSON
由于Address也是一个@dataclass，使用asdict()将User实例转换为字典时，Address实例也会被递归地转换为字典。因此，整个转换过程相对直接：

user = User(name="John Doe", age=30, email="john.doe@example.com",
            address=Address(street="123 Elm Street", city="Gotham"))
# 将数据类实例转换为字典，包括嵌套的数据类
user_dict = asdict(user)
# 将字典转换为JSON字符串
user_json = json.dumps(user_dict)
print(user_json)

处理复杂或特殊类型
如果你的数据类包含不能直接被json.dumps()处理的复杂或特殊类型（如日期时间对象），你可以通过提供一个自定义的处理函数给json.dumps()的default参数来解决这个问题。例如，如果User包含一个datetime类型的生日属性，你可以这样做：

from datetime import datetime
@dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    email: str
    address: Address
    birthday: datetime  # 假设我们添加了一个 datetime 类型的属性
def datetime_converter(o):
    if isinstance(o, datetime):
        return o.__str__()
user = User(name="John Doe", age=30, email="john.doe@example.com",
            address=Address(street="123 Elm Street", city="Gotham"),
            birthday=datetime(1990, 1, 1))
user_dict = asdict(user)
# 使用 default 参数处理 datetime 对象
user_json = json.dumps(user_dict, default=datetime_converter)
print(user_json)

通过这种方式，你可以灵活地将包含嵌套@dataclass属性甚至更复杂类型的数据类实例转换成JSON格式。

dataclasses模块中的重要函数

除了自动生成的方法外，dataclasses模块还提供了一些有用的函数来处理数据类：

fields(class_or_instance)：
返回一个包含数据类的所有Field对象的元组，每个Field对象包含关于字段的信息，如名称、类型和默认值。

asdict(instance, *, dict_factory=dict)：
将数据类实例转换为字典。这对于将数据类实例序列化为JSON非常有用。

astuple(instance, *, tuple_factory=tuple)：
将数据类实例转换为元组。这在需要将数据类实例与其他基于元组的APIs交互时很有用。

is_dataclass(obj)：
检查一个对象是否是数据类或其实例。

replace(instance, **changes)：
创建一个新的数据类实例，其中包含通过changes指定的字段值更改。这在frozen=True（即不可变数据类）的情况下特别有用，因为你不能直接修改字段值。

示例

from dataclasses import dataclass, asdict, astuple, replace
@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int
p = Point(10, 20)
print(p)  # 输出: Point(x=10, y=20)
p_dict = asdict(p)
print(p_dict)  # 输出: {'x': 10, 'y': 20}
p_tuple = astuple(p)
print(p_tuple)  # 输出: (10, 20)
p_new = replace(p, x=100)
print(p_new)  # 输出: Point(x=100, y=20)

通过使用dataclass，Python程序员可以更加专注于数据的逻辑，而不是编写重复的方法代码，大大提高了开发效率和代码的可读性。

Field对象

Field对象是dataclasses模块定义的一个类，它包含以下主要属性：

name：字符串，字段的名称。
type：字段的类型，使用类型注解指定。
default：字段的默认值。如果字段没有默认值，则此属性为dataclasses.MISSING_TYPE。
default_factory：用于生成字段默认值的工厂函数。如果字段没有默认工厂，则此属性为dataclasses.MISSING_TYPE。
init：一个布尔值，指示是否在自动生成的__init__方法中包含该字段。
repr：一个布尔值，指示是否在自动生成的__repr__方法中包含该字段。
compare：一个布尔值，指示是否在比较方法中包含该字段（如__eq）。
hash：一个布尔值或None，指示是否在计算哈希值时包含该字段。
metadata：一个映射，包含字段的元数据。这是在定义字段时通过metadata参数传递的任意字典。
使用fields()函数的示例

from dataclasses import dataclass, field, fields
@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int = field(default=18, metadata={"description": "Age of the person"})
    is_student: bool = False
# 获取Person数据类的字段信息
for f in fields(Person):
    print(f"name={f.name}, type={f.type}, default={f.default}, metadata={f.metadata}")
# 输出示例：
# name=name, type=<class 'str'>, default=<dataclasses._MISSING_TYPE object at 0x...>, metadata={}
# name=age, type=<class 'int'>, default=18, metadata={'description': 'Age of the person'}
# name=is_student, type=<class 'bool'>, default=False, metadata={}

在这个示例中，我们定义了一个Person数据类，并使用fields()函数遍历其字段，打印出每个字段的名称、类型、默认值和元数据。这种方式特别有用于动态地处理数据类字段，例如在序列化或验证场景中。

到此这篇关于python dataclass 快速创建数据类的文章就介绍到这了,更多相关python dataclass 数据类内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44810930/article/details/136429945