数据类

自3.7版本开始，Python引入了一个新的功能：数据类（dataclass）。根据PEP-557的定义，数据类是一个带有默认值的可变命名元组。可以认为数据类就是一个类，其中的属性都是公有的，属性都带有默认值并且可以修改，这个类中还可以包含与这些属性相关的方法。

声明一个数据类需要引入dataclasses模块中的dataclass修饰器。以下给出一个简单的数据类示例。

from dataclasses import dataclass, field


@dataclass
def Book:
	name = ""
	isbn = ""
	price = 0.0
	authors = field(default_factory=list)

数据类在定义后会自动产生一个为所有属性赋值的构造函数，并且会自动建立__repr__()和__eq__()两个方法。数据类中的属性可以不带有默认值，但是需要注意的是不带默认值的属性要写在带有默认值的属性前面，这与函数参数的书写顺序要求是一致的。

修饰器dataclass可以接受一些参数来自定义数据类的建立，主要的参数有以下这些，全都都只接受布尔类型值。

• init，指示是否生成构造函数，如果需要自己定义构造函数则应设置为False。
• repr，指示是否生成__repr__()方法。
• eq，指示是否生成__eq__()方法。
• order，指示是否生成__lt__()、__gt__()、__le__()、__ge__()等用于比较的方法。
• unsafe_hash，根据eq和frozen的值来决定是否生成__hash__。
• frozen，设置为True的时候实例对象将是不可变的。

数据类通过dataclass修饰器自动生成的构造函数默认会调用名为__post_init__()的方法，如果使用了默认生成的构造函数，那么一些追加的构造操作可以在__post_init__()方法中书写。

数据类支持继承，dataclass修饰器会检查数据类的所有基类，会将其中出现的其他数据类按顺序添加进当前的数据类中，如果子类的属性与基类的属性重名，则子类的属性会覆盖掉基类的同名属性。

数据类中的每个属性都会在dataclass修饰器的作用下自动转化为dataclasses.Field对象。通常这个自动转换的过程是无需干预的，但是有的时候则需要定制这个转换过程。我们可以通过dataclasses.field()函数来定义一个属性，并声明它的特性。

正如前面示例中的authors属性，这是一个列表，如果直接使用list()或者[]来定义，则会在数据类实例创建的时候仅复制列表的引用，这会造成不必要的混乱。所以使用field()函数来定义这个属性的具体特性。dataclasses.field()函数可以接受以下参数来定制dataclasses.Field对象。

• default，设置属性的默认值。
• default_factory，控制如何产生默认值，接受一个callable类型值。
• repr，是否包含到默认的__repr__()方法输出中。
• hash，是否参与到生成__hash__中。
• init，是否参与到构造函数中。
• compare，是否参与实例比较方法。
• metadata，使用字典类型值设定属性的元数据，用于第三方扩展使用。

除此之外，dataclasses中还提供了一些常用的工具函数，其功能如下。

• asdict()，将数据类实例转换为一个字典类型实例。
• astuple()，将数据类实例转换为一个元组。