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。...
dataclass允许我们轻松自定义这些行为: @dataclass(order=True) class Product: name: str price: float = field(compare=False) quantity: int = 0 # 自定义排序规则:按库存总价值排序 def __post_init__(self): # sort_index不会影响正常的类属性,仅用于排序 object.__setattr__(self, 'sort_index',...
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。
{{ }} {% endfor %} 类型: 全部 {% for type in types %} {{ type.1 }} {%
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...
from dataclasses import dataclass @dataclass class Person: name: str age: int 此写法不仅减少了手动编写__init__和__repr__的工作量 ,而且依然保留了类型提示功能。随着Python版本的迭代更新 ,Dataclasses逐渐成为了轻量级数据类的标准实现,成为现代Python项目中不可或缺的一部分。接下来,我们将深入探讨Datacla...
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(',') ...
fromdataclassesimportdataclass@dataclassclassPoint:x:inty:intz:intdef__post_init__(self):self.sum=self.x+self.y+self.z p=Point(1,2,3)print(p.sum)# 输出 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 在这个示例中,我们定义了一个数据类Point,它有三个属性x、y、z。在__...
@dataclass class C: a: int b: int c: int = field(init=False) def __post_init__(self): self.c = self.a + self.b__post_init__在__init__后被调用,我们可以在这里初始化那些需要前置条件的field。repr参数表示该field是否被包含进repr的输出,compare和hash参数表示field是否参与比较和计算hash...
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。