小白的Python学习笔记（十五）面向对象编程知识总结《5》

Dataclasses

你们好，这一期我主要记录一下个人Dataclasses的学习过程。

上一期简单回顾了attrs的用法，这一期来看更简洁的自带写类神器：dataclasses

官方文档连接： Data Classes 下面直接来看例子：

建立Dataclass

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float
    lat: float

复制代码

能够发现，主要起做用的是装饰符@dataclass ，须要注意，若是想要使用dataclass，须要Python 3.7或更高版本 使用dataclass的好处是能够节省书写__init()__等一些经常使用的实例方法

这里建立一个Position类，用来显示一个地点的位置

• name：地点的名字
• lon：经度
• lat：纬度

新建一个实例来看看:

>>> pos = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> print(pos)
Position(name='Oslo', lon=10.8, lat=59.9)
>>> pos.lat
59.9
>>> print(f'{pos.name} is at {pos.lat}°N, {pos.lon}°E')
Oslo is at 59.9°N, 10.8°E
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除了这种方法，还要一种相似建立namedtuple的方式也能够：

from dataclasses import make_dataclass

Position = make_dataclass('Position', ['name', 'lat', 'lon'])
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默认值

让咱们看看如何给类的属性添加默认值：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0
复制代码

效果和普通的类设定初始值的效果是同样的：

>>> Position('Null Island')
Position(name='Null Island', lon=0.0, lat=0.0)
>>> Position('Greenwich', lat=51.8)
Position(name='Greenwich', lon=0.0, lat=51.8)
>>> Position('Vancouver', -123.1, 49.3)
Position(name='Vancouver', lon=-123.1, lat=49.3)

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输入提示

你们能够发现咱们的Positon类规定了三个属性的类型：

• name：str
• lon：float
• lat：float

如今若是想要开放限制，容许任意的数据类型，能够这么作:

from dataclasses import dataclass
from typing import Any

@dataclass
class WithoutExplicitTypes:
    name: Any
    value: Any = 42
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这样运行的时候不会报错，哪怕瞎传参：

>>> Position(3.14, 'pi day', 2018)
Position(name=3.14, lon='pi day', lat=2018)
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添加一个方法

如今咱们想要计算两个地点的距离，能够参考以下公式：

根据这个公式为类添加一个.distance_to()方法

from dataclasses import dataclass
from math import asin, cos, radians, sin, sqrt

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0

    def distance_to(self, other):
        r = 6371  # Earth radius in kilometers
        lam_1, lam_2 = radians(self.lon), radians(other.lon)
        phi_1, phi_2 = radians(self.lat), radians(other.lat)
        h = (sin((phi_2 - phi_1) / 2)**2
             + cos(phi_1) * cos(phi_2) * sin((lam_2 - lam_1) / 2)**2)
        return 2 * r * asin(sqrt(h))
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实验一下：

>>> oslo = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> vancouver = Position('Vancouver', -123.1, 49.3)
>>> oslo.distance_to(vancouver)
7181.7841229421165
复制代码

更加灵活的应用

目前为止咱们已经看到了dataclass的基础用法，如今咱们看看根据实际须要，有哪些其余灵活的应用方式。

如今建立两个类，纸牌类和牌库类，纸牌类的属性包括花色和数字，牌库是List类型，包含纸牌类的一些实例

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class PlayingCard:
    rank: str
    suit: str

@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard]

复制代码

如今向牌库添加红桃Q和黑桃A的操做能够这样:

>>> queen_of_hearts = PlayingCard('Q', 'Hearts')
>>> ace_of_spades = PlayingCard('A', 'Spades')
>>> two_cards = Deck([queen_of_hearts, ace_of_spades])
Deck(cards=[PlayingCard(rank='Q', suit='Hearts'),
 PlayingCard(rank='A', suit='Spades')])
复制代码

如今咱们能够建立一套完整的扑克牌牌库，注意这里使用了符号表示花色，建议在实际环境中改换为字符串：

RANKS = '2 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K A'.split()
SUITS = '♣ ♢ ♡ ♠'.split()

def make_french_deck():
    return [PlayingCard(r, s) for s in SUITS for r in RANKS]

>>> make_french_deck()
[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), ...
 PlayingCard(rank='K', suit='♠'), PlayingCard(rank='A', suit='♠')]
复制代码

理论上，咱们能够把这个方法做为Deck类的初始变量，可是根本不行，由于它可变：

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class Deck:  # Will NOT work
    cards: List[PlayingCard] = make_french_deck()
复制代码

面对这种状况，dataclass的解决方案是使用default_factory函数做为field的参数来指明：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck)
复制代码

如今就没有任何问题了：

>>> Deck()
Deck(cards=[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), ...
 PlayingCard(rank='K', suit='♠'), PlayingCard(rank='A', suit='♠')])
复制代码

field

如今简单总结一下dataclass中使用field涉及到的关键参数：

• default: Default value of the field
• default_factory: Function that returns the initial value of the field
• init: Use field in .__init__() method? (Default is True.)
• repr: Use field in repr of the object? (Default is True.)
• compare: Include the field in comparisons? (Default is True.)
• hash: Include the field when calculating hash()? (Default is to use the same as for compare.)
• metadata: A mapping with information about the field

最后这个metadata有点像前端h5中的那个，就是能够为类的一个属性添加一个额外的描述信息：

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = field(default=0.0, metadata={'unit': 'degrees'})
    lat: float = field(default=0.0, metadata={'unit': 'degrees'})


复制代码

能够发现，传递的是一个dict，如今可使用fields来查看一个属性的附加信息了：

>>> from dataclasses import fields
>>> fields(Position)
(Field(name='name',type=<class 'str'>,...,metadata={}),
 Field(name='lon',type=<class 'float'>,...,metadata={'unit': 'degrees'}),
 Field(name='lat',type=<class 'float'>,...,metadata={'unit': 'degrees'}))
>>> lat_unit = fields(Position)[2].metadata['unit']
>>> lat_unit
'degrees'
复制代码

描述类（str,repr）

这里指的就是经常使用的repr(obj)和str(obj) 先看一下刚才的Deck()描述：

>>> Deck()
Deck(cards=[PlayingCard(rank='2', suit='♣'), PlayingCard(rank='3', suit='♣'), PlayingCard(rank='4', suit='♣'), PlayingCard(rank='5', suit='♣')...

复制代码

有些过长了，让咱们用传统的str或者repr来表达，首先从纸牌类PlayingCard开始：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class PlayingCard:
    rank: str
    suit: str

    def __str__(self):
        return f'{self.suit}{self.rank}'
复制代码

>>> ace_of_spades = PlayingCard('A', '♠')
>>> ace_of_spades
PlayingCard(rank='A', suit='♠')
>>> print(ace_of_spades)
♠A
复制代码

如今看上去好多了，如今再自定义下牌库类Deck的描述：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

@dataclass
class Deck:
    cards: List[PlayingCard] = field(default_factory=make_french_deck)

    def __repr__(self):
        cards = ', '.join(f'{c!s}' for c in self.cards)
        return f'{self.__class__.__name__}({cards})'
复制代码

这回看上去舒服多了：

>>> Deck()
Deck(♣2, ♣3, ♣4, ♣5, ♣6, ♣7, ♣8, ♣9, ♣10, ♣J, ♣Q, ♣K, ♣A,
 ♢2, ♢3, ♢4, ♢5, ♢6, ♢7, ♢8, ♢9, ♢10, ♢J, ♢Q, ♢K, ♢A,
 ♡2, ♡3, ♡4, ♡5, ♡6, ♡7, ♡8, ♡9, ♡10, ♡J, ♡Q, ♡K, ♡A,
 ♠2, ♠3, ♠4, ♠5, ♠6, ♠7, ♠8, ♠9, ♠10, ♠J, ♠Q, ♠K, ♠A)

复制代码

不可修改的Dataclass

其实这里和FrozenSet有点像，无非在装饰器中添加了一个参数frozen=True：

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0
复制代码

在这样一个frozen data class中，咱们不能随意赋值：

>>> pos = Position('Oslo', 10.8, 59.9)
>>> pos.name
'Oslo'
>>> pos.name = 'Stockholm'
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'name'

复制代码

继承

使用dataclass的继承也比较简单，和普通类的继承没有太大区别：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float
    lat: float

@dataclass
class Capital(Position):
    country: str

复制代码

>>> Capital('Oslo', 10.8, 59.9, 'Norway')
Capital(name='Oslo', lon=10.8, lat=59.9, country='Norway')
复制代码

这里能够发现，建立Capital类的实例时会自动继承了父类的属性，咱们只须要额外加入country这个新属性就能够了

假如父类初始化时有默认值：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float = 0.0
    lat: float = 0.0

@dataclass
class Capital(Position):
    country: str = 'Unknown'
    lat: float = 40.0
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简单优化

能够用我以前提到的slot方法进行优化：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class SimplePosition:
    name: str
    lon: float
    lat: float

@dataclass
class SlotPosition:
    __slots__ = ['name', 'lon', 'lat']
    name: str
    lon: float
    lat: float

复制代码

总结

此次我记录了dataclass的基础用法，是参考了别人的文章，若是想要了解更多，仍是要到官方文档去看

个人其余原创文章已经放到了Github上，若是感兴趣的朋友能够去看看，连接以下：

• Python 精品练习题100道
• Python 实用技巧汇总
• Python Pandas教程