标签: python-dataclasses

我想创建一个类层次结构，其中类的所有对象Base都有一个字段field1，但不同的子类有不同的默认值field1。这些类是数据持有者，因此dataclasses看起来是一个完美的库。

考虑以下 python 3.7+ 代码。

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, Iterable

@dataclass
class Base:
    field1: Iterable[Any]

@dataclass
class Sub(Base):
    field2: Any
    field1: Iterable[Any] = field(default_factory=list)

代码失败，给了我TypeError: non-default argument 'field2' follows default argument. 这有点令人惊讶，因为遵循超类的field2非默认参数，而该类的默认参数实际上位于.field1field1Subfield2

根据有关数据类继承的文档中的示例，子类中的字段会覆盖超类中的字段，但保留字段顺序。所以这个错误是有道理的。

这里有任何合适的解决方法，还是我必须手动实现所有内容？

我有一个这样设置的数据类：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

@dataclass
class stats:
    target_list: List[None] = field(default_factory=list)

当我尝试像这样比较列表的内容时：

if stats.target_list == None:
    pass

我得到 AttributeError: type object 'stats' has no attribute 'target_list'

我该如何解决这个问题？谢谢

我正在优化我的代码以提高性能，当我用来cProfile检查我的代码时，大量的运行时间是由于类型注释造成的！删除类型注释确实可以提高性能。cProfiler您可以在下面看到带注释和不带注释的输出。

注释代码：

未注释的代码：

带注释的明显使用了__call__、__new__、inner、__getitem__、__hash__等方法typing.py，而且比不带注释的慢了一倍！

我的测试代码很简单：

from reil.datatypes import reildata

x = reildata.Categorical(name='cat', categories=('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))

for _ in range(10000):
    [x(v) for v in ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')]

这是主代码的相关部分（datatypes.reildata.py）：

from __future__ import annotations

import dataclasses
import itertools
from dataclasses import field
from typing import Any, Callable, Dict, Generic, Iterable, Iterator, List, Optional, Sequence, Tuple, TypeVar, Union, cast

from typing_extensions import …

假设我有一个带有 set 方法的数据类。如何扩展 repr 方法，以便在调用 set 方法时它也会更新：

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class State:
    A: int = 1
    B: int = 2
    def set(self, var, val):
        setattr(self, var, val)

前任：

In [2]: x = State()

In [3]: x
Out[3]: State(A=1, B=2)

In [4]: x.set("C", 3)

In [5]: x
Out[5]: State(A=1, B=2)

In [6]: x.C
Out[6]: 3

我想要的结果

In [7]: x
Out[7]: State(A=1, B=2, C=3)

h.json考虑这个名为“我想将其转换为 python 数据类”的 json 文件。

{
    "acc1":{
        "email":"acc1@example.com",
        "password":"acc1",
        "name":"ACC1",
        "salary":1
    },
    "acc2":{
        "email":"acc2@example.com",
        "password":"acc2",
        "name":"ACC2",
        "salary":2
    }

}

我可以使用替代构造函数来获取每个帐户，例如：

import json
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Account(object):
    email:str
    password:str
    name:str
    salary:int
    
    @classmethod
    def from_json(cls, json_key):
        file = json.load(open("h.json"))
        return cls(**file[json_key])

但这仅限于数据类中定义的参数（电子邮件、姓名等）。

如果我要修改 json 以包含其他内容（例如年龄）怎么办？该脚本最终将返回一个TypeError，特别是TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'age'.

有没有办法根据dict（json对象）的键动态调整类属性，这样我就不必每次向json添加新键时都添加属性？

似乎已经对此进行了相当多的讨论。我发现这篇文章特别有帮助，它似乎提供了最好的解决方案之一。

但推荐的解决方案存在问题。

嗯，一开始看起来效果很好。考虑一个没有属性的简单测试用例：

@dataclass
class Foo:
    x: int

>>> # Instantiate the class
>>> f = Foo(2)
>>> # Nice, it works!
>>> f.x
2

x现在尝试使用推荐的解决方案作为属性来实现：

@dataclass
class Foo:
    x: int
    _x: int = field(init=False, repr=False)
    
    @property
    def x(self):
        return self._x
    
    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

>>> # Instantiate while explicitly passing `x`
>>> f = Foo(2)
>>> # Still appears to work
>>> f.x
2

可是等等...

>>> # Instantiate without any arguments
>>> f …

我想解析 json 并将其保存在数据类中以模拟 DTO。目前，我必须手动将所有 json 字段传递给数据类。我想知道有没有一种方法可以通过添加 json 解析的字典来做到这一点。“dejlog”到数据类，所有字段都会自动填充。

from dataclasses import dataclass,  asdict


@dataclass
class Dejlog(Dataclass):
    PK: str
    SK: str
    eventtype: str
    result: str
    type: str
    status: str

def lambda_handler(event, context):
    try:
        dejlog = json.loads(event['body'])

        x = Dejlog(dejlog['PK'])

        print(x)

        print(x.PK)

概括

我有dataclass10多个字段。print()使用它们将有趣的上下文埋藏在默认值的墙中 - 让我们通过不再不必要地重复这些来使它们变得更友好。

Python 中的数据类

Python 的@dataclasses.dataclass()( PEP 557 ) 提供自动可打印表示 ( __repr__())。

假设这个例子，基于 python.org 的：

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float = 1.00
    quantity_on_hand: int = 0

装饰器@dataclass(repr=True)（默认）将得到print()一个很好的输出：

InventoryItem(name='Apple', unit_price='1.00', quantity_on_hand=0)

我想要的：跳过打印默认值

repr它会打印所有字段，包括您不想显示的隐含默认值。

print(InventoryItem("Apple"))

# Outputs: InventoryItem(name='Apple', unit_price='1.00', quantity_on_hand=0)
# I want: InventoryItem(name='Apple')

print(InventoryItem("Apple", unit_price="1.05"))

# Outputs: InventoryItem(name='Apple', unit_price='1.05', quantity_on_hand=0)
# I want: InventoryItem(name='Apple', unit_price='1.05') …

我正在尝试编写一个函数来记录数据类，我想获取数据类中所有字段的名称并将值打印到每个字段（类似于编写一个函数来打印字典）

IE

@dataclasses.dataclass
class Test:
    a: str = "a value"
    b: str = "b value"


test = Test()
def print_data_class(dataclass_instance):
   fields = # get dataclass fileds
   for field in fields:
       print(f{field}: {dataclass.field})
print_data_class(test)

-->
"a"  : "a value"
"b"  : "b value"

但是我一直无法找到如何获取数据类的字段，有谁知道如何做到这一点？

谢谢

我想初始化 python 数据类对象，即使没有实例变量传递给它并且我们没有向参数添加默认值

@dataclass
class TestClass:
   
   paramA: str
   paramB: float
   paramC: str

obj1 = TestClass(paramA="something", paramB=12.3)

这里它不允许我创建对象并且它会抛出

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'paramC'

我可以使用默认值来解决此错误。

paramC: str = None
# OR
paramC: str = ""

但我不想使用 paramC 的默认值，因为我想要一个场景，如果我们传递 paramC 那么只有它应该存在于对象中，否则它不应该存在。因此，如果我们在这里使用默认值，paramC 将始终存在于对象中，其值为None或空字符串。

如果在初始化期间未传递参数，我想跳过参数的初始化。