如何在Python3.7中使用 dataclass

Python3.7 中引入了一种称为 "dataclass" 的新特性，该特性可以简化数据类的定义并自动生成一些常见方法，使得代码更加简洁、易读和可维护。

首先，需要在代码中导入“dataclass”模块，如下所示：

from dataclasses import dataclass

然后，定义一个数据类，只需要用"@dataclass"修饰符注释即可。例如：

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    gender: str

在这个例子中，“Person”类是一个数据类。它包含了三个属性：姓名（name）、年龄（age）和性别（gender）。这些属性在类的定义中使用类型注释来描述。

接下来，我们来试着给“Person”对象赋值：

# 创建一个Person对象
p1 = Person('Tom', 22, 'Male')

# 输出该对象的属性
print(p1.name, p1.age, p1.gender)

当我们运行这段代码时，会输出以下结果：

Tom 22 Male

可以看到，数据类对象的创建非常简单，只需要像创建普通对象一样传入属性值即可。

除了自动创建基本的初始化方法和描述方法外，数据类还提供了其他一些有用的功能。

个是“默认值”。如果我们不为某个属性指定初始值，那么它将自动被分配一个默认值。例如：

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int = 18
    gender: str = 'Unknown'

在这个例子中，如果我们不为“Person”对象的“age”和“gender”属性指定初始值，那么它们将分别被自动初始化为“18”和“Unknown”。

数据类还提供了“可变性”和“不可变性”的选项。默认情况下，数据类是可变的，这意味着我们可以更改对象的属性值。例如，我们可以这样做：

p1.age = 23  # 改变对象的属性值

但是，如果我们将数据类设置为不可变的，我们将无法更改对象的属性值。我们可以通过使用“frozen=True”来将数据类设置为不可变的。例如：

@dataclass(frozen=True)
class Person:
    name: str
    age: int
    gender: str

在这个例子中，“Person”类被设置为不可变的。这意味着我们无法更改对象的属性值，如果我们尝试这样做，Python将抛出一个“TypeError”。

数据类还提供了一些其他有用的装饰器和选项，例如：

1. “field()”装饰器：可以为数据类属性添加元数据。

2. “init()”、“repr()”和“eq()”选项：可以控制初始化方法、描述方法和相等性比较方法的自动生成行为。

3. “asdict()”方法：自动生成可以将对象转换为字典格式的方法。

总之，数据类是一个非常有用的功能，它可以大大简化数据类的定义，并自动生成一些常用方法，使代码更加简洁、易读和可维护。