TrustWallet官网 一文详解python中dataclass的使用技巧

引言

dataclass是从Python3.7版本开始，作为标准库中的模块被引入。随着Python版本的不断更新，dataclass也逐步发展和完善，为Python开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式。

dataclass的主要功能在于帮助我们简化数据类的定义过程。本文总结了几个我平时使用较多dataclass技巧。

1. 传统的类定义方式

首先，从平时量化分析的场景中简化一个关于 币交易 的类用来演示。简化之后，这里只保留5个字段，分别是交易ID，交易对，价格，是否成功和参与交易的地址列表。

Python传统定义类的方式，如上通过__init__函数来初始化对象的各个属性。

通过这个类构造对象并打印：

运行结果：

<__main__.CoinTrans object at 0x0000022A891FADD0>

这里只是打印出对象的地址，并没有按照我们期望的那样打印对象各个属性的值。

传统的类中，我们如果希望打印出可读的结果，需要自己去实现__str__函数。

再次运行，结果如下：

交易信息：id01， BTC/USDT， 71000， ['0x1111'， '0x2222']， True

2. dataclass装饰器定义类

下面看看使用dataclass装饰器来定义上面同样的类有多简单。

再次运行：

得到如下结果：

CoinTrans(id='id01'， symbol='BTC/USDT'， price='71000'， is_success=True， addrs=['0x1111'， '0x2222'])

不需要__init__，也不需要__str__，只要通过 @dataclass装饰之后，就可以打印出对象的具体内容。

https://www.token-im.net.cn2.1. 默认值

dataclass装饰器的方式来定义类，设置默认值很简单，直接在定义属性时就可以设置。

运行之后发现，Trust钱包安卓版下载在addrs属性那行会报错：

ValueError: mutable default <class 'list'> for field addrs is not allowed: use default_factory

大概的意思就是， TrustWallet钱包下载安卓applist作为一种可变的类型（引用类型，会有被其他对象意外修改的风险），不能直接作为默认值，需要用工厂方法来产生默认值。其他字符串，数值，布尔类型的数据则没有这个问题。

我们只要定义个函数来产生此默认值即可。

再次运行，可以正常执行：

CoinTrans(id='id01'， symbol='BTC/USDT'， price='71000.8'， is_success=True， addrs=['0x1111'， '0x2222']

2.2. 隐藏敏感信息

我们打印对象信息的时候，有时执行打印其中几个属性的信息，涉及敏感信息的属性不希望打印出来。比如，上面的对象，如果不想打印出is_success和addrs的信息，可以设置repr=False。

再次运行后显示：

CoinTrans(id='id01'， symbol='BTC/USDT'， price='71000.8')

2.3. 只读对象

数据分析时，大部分下情况下，原始数据读取之后是不能修改的。这种情况下，我们可以用dataclass的frozen属性来设置数据类只读，防止不小心篡改了数据。

未设置frozen属性之前，可以随意修改对象的属性，比如：

运行结果：

修改前: CoinTrans(id='id01'， symbol='BTC/USDT'， price='71000.8')修改后: CoinTrans(id='id01'， symbol='ETH/USDT'， price='71000.8')

设置frozen属性之后，看看修改属性值会怎么样：

再次运行，会发现修改属性会触发异常。

2.4. 转化为元组和字典

最后，dataclasses模块还提供了两个函数可以很方便的将数据类转换为元组和字典。这在和其他分析程序交互时非常有用，因为和其他程序交互时，参数一般都用元组或者字典这种简单通用的结构，而不会直接用自己定义的数据类。

运行结果：

('id01'， 'BTC/USDT'， '71000.8'， True， ['0x1111'， '0x2222']){'id': 'id01'， 'symbol': 'BTC/USDT'， 'price': '71000.8'， 'is_success': True， 'addrs': ['0x1111'， '0x2222']}

3. 总结

在Python中，数据类主要用于存储数据，并通常包含属性和方法来操作这些数据。然而，在定义数据类时，我们通常需要编写一些重复性的代码，如构造函数、属性访问器和字符串表示等。dataclass装饰器的出现，使得这些通用方法的生成变得自动化，从而极大地简化了数据类的定义过程。

总的来说，dataclass通过简化数据类的创建和管理过程，提高了开发效率，是我们在数据分析时的一个非常有用的工具。

以上就是一文详解python中dataclass的使用技巧的详细内容，更多关于python dataclass使用的资料请关注脚本之家其它相关文章！