from dataclasses import dataclass, field, asdict from typing import List, Optional from datetime import datetime @dataclass class RawSalesRecord: transaction_id: str product_id: str quantity: str # 原始数据中可能是字符串 price: str date: str customer_id: Optional[str] = None @dataclass clas...
举个例子,对于list,当复制它时只是复制了一份引用,所以像dataclass里那样直接复制给实例的做法的危险而错误的,为了保证使用list时的安全性,应该这样做: @dataclass class C: mylist: List[int] = field(default_factory=list) 当初始化C的实例时就会调用list()而不是直接复制一份list的引用: >>> c1 = C(...
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。 2.1. 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。 @dataclassclassCoinTrans:id:str="id01"symbol:str="BTC/USDT"price:float="71000.8"is_success:bool=Trueaddrs:list[...
>>> c2.mylist []数据污染得到了避免。init参数如果设置为False,表示不为这个field生成初始化操作,dataclass提供了hook——__post_init__供我们利用这一特性:@dataclass class C: a: int b: int c: int = field(init=False) def __post_init__(self): self.c = self.a + self.b_...
我们可以给一个属性一个默认值。如果在初始化过程中没有给出,属性将被赋予默认值。 此外,默认的“值”不限于一个值,它也可以是一个函数。 @dataclass 员工: 名字:str 姓氏:str 技能:list = dc.field(default_factory=list) employee_no:str = dc.field(default='00000') ...
>>> c1 = C()>>> c1.mylist += [1,2,3]>>> c1.mylist[1, 2, 3]>>> c2 = C()>>> c2.mylist[] AI代码助手复制代码 数据污染得到了避免。 init参数如果设置为False,表示不为这个field生成初始化操作,dataclass提供了hook——__post_init__供我们利用这一特性: ...
根据定义一个dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”,广义的定义就是有一个类,它的属性均可公开访问,可以带有默认值并能被修改,而且类中含有与这些属性相关的类方法,那么这个类就可以称为dataclass,再通俗点讲,dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器。
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 ...
当然在 Python 3.6 版本也可以使用这个功能,不过需要安装 dataclasses 这个库,使用 pip install dataclasses 命令就可以轻松安装, Github地址: dataclass (在 Python 3.7 版本中 dataclasses 已经作为一个标准库存在了) dataclass 类带有已实现的基本功能。 例如,你可以直接实例化,打印和比较数据类实例。
实际上,dataclass试图阻止您这样做,并且上面的代码将引发ValueError。相反,dataclass会使用default_factory来处理可变默认值。使用default_factory,我们可以使用field()来专门指定默认字段: from dataclasses import dataclass, field from typing import List @dataclass ...