在Python中,数据类(dataclass)是一种方便的类定义方式,它通过自动生成特殊方法(如__init__和__repr__)来减少样板代码。数据类是在Python 3.7中引入的,位于dataclasses模块中。 __post_init__方法是在数据类的实例被初始化之后立即调用的一个特殊方法。它允许你在实例创建之后执行一些额外的初始化逻辑。...
fromdataclassesimportdataclass, field @dataclass classPerson: name:str age:int=18 _id:int= field(repr=False, compare=False)# _id不会出现在repr和比较中 4.__post_init__方法 dataclass允许在初始化后自定义逻辑,使用__post_init__方法可以实现。例如,在初始化时做一些校验或处理。
全部 {% for type in types %} {{ type.1 }} {% endfor %} 查询结果 {% for article in article_obj %} {{ article.title
首先,我们要揭开@dataclass装饰器的神秘面纱,这个小巧却强大的工具能让我们的工作变得更加轻松。 2.1.1@dataclass装饰器的使用 想象一下,你正在设计一款角色扮演游戏,每个角色都有姓名和等级。以往 ,你需要手写__init__和其他一些特殊方法来完成类的定义。但是借助dataclasses,只需一行装饰器和属性声明即可: from da...
我正在尝试创建一个冻结的数据类,但我在设置__post_init__的值时遇到问题。在使用frozen=True设置时,有没有办法根据init param中的dataclass的值设置字段值? RANKS = '2,3,4,5,6,7,8,9,10,J,Q,K,A'.split(',') SUITS = 'H,D,C,S'.split(',') ...
一旦创建了对象,就会执行 post init 方法。我们可以测试它是否有效。 我之所以要将字段放在第一位,是为了让它成为比较标准。因此,矩形对象可以通过它们的面积进行比较。 概括 在本文中,我介绍了 Python 中的 Dataclass 模块。它从 3.7 版本开始内置,可以在很大程度上降低我们代码的复杂度,大大加快我们的开发速度。
dataclass的__init__()和__post_init__()方法。 和普通类不一样的是,被@dataclass装饰过的类,__init__()默认情况下是自动生成的,这也是为了避免去写那么一堆self.xxx = xxx的代码,如果你自己声明__init__()方法,那么它就不会自动产生这个方法,然后简洁的增加字段的dataclass的特色语法也就不存在了,所...
最激动人心的新功能之一是 dataclass 装饰器。 什么是 Data Class 大多数 Python 开发人员编写过很多像下面这样的类: class MyClass: def __init__(self, var_a, var_b): self.var_a = var_a self.var_b = var_b dataclass 可以为简单的情况自动生成方法,例如,一个__init__接受这些参数并将其分配...
辛运的是,Python为我们提供了一个解决方案。我们可以使用dataclasses.field来定制化dataclass字段的行为以及它们在dataclass的影响。 仍然是上述的使用情形,让我们从__post_init__里去除get_random_marks的调用。以下是使用dataclasses.field的情形: dataclasses.field接受了一个名为default_factory的参数,它的作用是:如...
Python 3.7 引入了一个新的模块,这个模块就是今天要试探的dataclass。 dataclass的用法和普通的类装饰器没有任何区别,它的作用是替换定义类的时候的: def __init__()我们来看看如何使用它 # 我们需要引入 dataclass 包 from dataclasses import dataclass ...