Lezioni del modulo (2/4)
dataclass: classi-dati senza boilerplate
Il decoratore @dataclass (modulo dataclasses) genera automaticamente
__init__, __repr__ e __eq__ per classi che servono solo a contenere
dati. Meno boilerplate, codice più chiaro.
Senza dataclass (boilerplate)
class Punto:
def __init__(self, x: float, y: float) -> None:
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self) -> str:
return f"Punto(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other) -> bool:
if not isinstance(other, Punto):
return NotImplemented
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)Con dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Punto:
x: float
y: float
p = Punto(3, 4)
p # Punto(x=3, y=4) ← __repr__ gratis
Punto(3, 4) == Punto(3, 4) # True ← __eq__ gratis
p.x, p.y # 3, 4Il pattern: dichiari i campi come annotazioni di classe (nome: tipo),
opzionalmente con valore di default. @dataclass genera il resto.
Default e default_factory
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class Articolo:
nome: str
prezzo: float = 0.0
tag: list[str] = field(default_factory=list)frozen=True: immutabili
@dataclass(frozen=True)
class Coordinata:
lat: float
lon: float
c = Coordinata(45.4, 9.2)
c.lat = 99 # FrozenInstanceError!I dataclass frozen sono anche hashable: puoi usarli come chiavi di dict
o elementi di set.
order=True: confronti automatici
@dataclass(order=True)
class Voto:
valore: int
Voto(10) < Voto(20) # True
sorted([Voto(30), Voto(10), Voto(20)])Genera __lt__, __le__, __gt__, __ge__ confrontando i campi nell'ordine
di dichiarazione.
Metodi normali
I dataclass restano classi a tutti gli effetti: puoi aggiungere metodi.
import math
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Punto:
x: float
y: float
def distanza_dall_origine(self) -> float:
return math.hypot(self.x, self.y)
Punto(3, 4).distanza_dall_origine() # 5.0dataclass immutabili ed efficienti
Puoi rendere una dataclass immutabile passando l'argomento frozen=True al decoratore: @dataclass(frozen=True). In questo modo, i tentativi di modificare un attributo dopo la creazione solleveranno un errore, rendendo gli oggetti sicuri per contesti concorrenti o per essere usati come chiavi nei dizionari.
Prova tu
Crea un dataclass `Book` con campi `title: str` e `pages: int`. Istanzialo come `l = Book('Moby Dick', 635)`. Valuta `l == Book('Moby Dick', 635)`.
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@dataclass genera __eq__ comparando campo per campo.
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi
Esercizio di ripasso
Crea un dataclass `Basket` con campo `items: list[str]` con default_factory=list. Istanzia `c1 = Basket()` e `c2 = Basket()`, aggiungi 'mela' a c1.items. Valuta `(c1.items, c2.items)` per verificare che NON siano la stessa lista.
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field(default_factory=list) garantisce una lista nuova per istanza.
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi
Sfida aggiuntiva
Importa `dataclass` da `dataclasses`. Crea una dataclass `Point` che contenga due coordinate float `x` e `y`. Istanzia un punto con `x=1.5` e `y=2.5` salvandolo in `p`. Valuta infine `p`.
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Usa @dataclass sopra la classe Point, e dichiara x: float e y: float.
Soluzione disponibile dopo 3 tentativi