在dataclass中,我们可以使用default_factory参数为属性设置一个默认值。这个默认值是一个带有callable特性的函数或类方法。当我们创建实例时,如果没有指定这个属性的值,那么默认会调用default_factory来生成一个默认值。 default_factory的用法 首先,我们需要导入dataclass装饰器和field函数: fromdataclassesimportdataclass,...
对于可变类型(如列表或字典)的默认值,应该使用field函数和default_factory参数,以避免共享可变默认值带来的问题。 from dataclasses import dataclass, field from typing import List @dataclass class Inventory: items: List[str] = field(default_factory=list) inventory = Inventory() inventory.items.append("it...
id: int = field(init=False, default_factory=lambda: id(self)) # 不参与初始化,但参与比较 p1 = Person('Alice', 30) p2 = Person('Bob', 25) print(p1 < p2) # 比较基于name,不考虑age 通过上述介绍,我们深入学习了如何利用field函数来定制dataclass字段的属性 ,从而满足更加复杂和多样化的编程需求。
要使用default_factory字段,我们需要导入dataclasses模块。dataclasses模块是一个Python标准库中的模块,它提供了一种简化类定义的方法。 下面是一个使用default_factory字段的示例: fromdataclassesimportdataclass,fieldfromtypingimportList@dataclassclassPerson:name:strage:inthobbies:List[str]=field(default_factory=list...
@dataclass_field(default_factory=int) class Person: name: str = field(default_factory=str) age: int = field(default_factory=0) p = Person() print(p) # 输出:Person(name='张三', age=0) 在上面的代码中,我们定义了一个Person类,其中包含name和age两个属性。我们通过@dataclass_field(default_...
一般dataclass 的字段可以设置 default 或 default_factory 生成默认值,当传入参数时,默认值不会生效。但是,有些情况下受限于外部调用环境,某些参数缺失时,以 None 的形式存在,而非创建 dataclass 实例时不传入参数。这种情况下,可能会希望传入的 None 被识别到并转化为默认值。
@dataclassclassCoinTrans:id:str="id01"symbol:str="BTC/USDT"price:float="71000.8"is_success:bool= field(default=True,repr=False) addrs:list[str] = field(default_factory=gen_list,repr=False) 再次运行后显示: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8') ...
metadata:这可以是映射或None;None被视为一个空的字典。这个值包含在MappingProxyType()中,使其成为只读,并暴露在Field对象上(是作为第三方扩展机制提供的)。 使用default_factory生成默认值: from dataclasses import dataclass, field import random def build_marks() -> list: ...
官方文档链接:Data Classes 下面直接来看例子: 创建Dataclass from dataclasses import dataclass @dataclass class Position: name: str lon: float lat: float 可以发现,主要起作用的是装饰符@dataclass ,需要注意,如果想要使用dataclass,需要Python 3.7或更高版本 ...
但是,使用 Python Dataclass,它就像调用内置方法一样简单。我们可以从数据类对象中获取 Python 字典。dc.asdict(p1) 如果我们只对字段的值感兴趣,我们也可以得到一个包含所有字段的元组。这也将使我们能够轻松地将其转换为列表。dc.astuple(p1) 有时,我们可能想要定义许多类,并且某些字段或方法可能会被参数化。