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是 Python 3.7 引入的一个装饰器,用于方便地定义符合数据类协议的类。数据类是一种只包含数据的简单类,通常用于存储数据而不包含任何业务逻辑。
使用装饰器可以自动为类生成各种方法,例如、、等,这样可以更方便地创建和操作数据类。
以下是一个简单的使用装饰器的示例代码:- from dataclasses import dataclass
- @dataclass
- class Person:
- name: str
- age: int
- city: str
复制代码 在这个示例中,我们定义了一个名为的数据类,并使用装饰器来修饰该类。该类有三个属性:、和。由于使用了装饰器,Python 会自动生成构造函数、方法等。
你可以通过以下方式使用类:- person = Person(name="Alice", age=28, city="Beijing")
- print(person) # 输出: Person(name='Alice', age=28, city='Beijing')
复制代码 在这个示例中,我们创建了一个对象,并打印其字符串表示形式。由于 Python 自动生成了方法,因此打印结果显示了对象的属性值。- from dataclasses import dataclass, field
- @dataclass
- class Result:
- sub: dict = field(default_factory=dict)
复制代码- sub: dict = field(default_factory=dict)
复制代码 这一行定义了一个类属性 sub,类型为 dict,并使用函数指定使用 dict 类型,并设置默认工厂函数为 dict(),即创建一个空字典。
field 是 dataclasses 模块提供的一个函数,用于定义数据类(data class)中属性的元数据。field 函数可以帮助我们对属性进行更精细的设置和配置。
具体来说,有几个常用的参数可以使用:
- default: 指定属性的默认值。
- default_factory: 指定一个工厂函数,用来生成属性的默认值。
- init: 控制属性是否出现在方法中,如果设置为 False,则不会被包含在构造函数参数列表中。
- repr: 控制属性在 repr 字符串中的显示方式。
- compare: 控制属性是否参与对象比较。
- hash: 控制属性是否参与对象哈希计算。
在上面的代码中,field(default_factory=dict) 的作用是定义了一个属性,并设置了默认工厂函数为 dict(),
这意味着每次创建一个新的 AsyncCallResult 对象时,该属性都会被初始化为一个空字典。
总的来说,field 函数让我们可以更加灵活地定义数据类属性的行为,使得数据类的使用更加方便和简洁。
到此这篇关于python3中@dataclass的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关python3 @dataclass内容请搜索脚本之家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脚本之家!
来源:https://www.jb51.net/python/3161480jn.htm
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