Modül dersleri (2/4)
veri sınıfı: standart olmayan veri sınıfları
@dataclass dekoratörü (dataclasses modülü) otomatik olarak oluşturur
Tek işi beklemek olan sınıflar için __init__, __repr__ ve __eq__
veriler. Daha az standart, daha net kod.
Veri sınıfı olmadan (ortak metin)
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)Veri sınıfı ile
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, 4Kalıp: alanları sınıf ek açıklamaları (name: type) olarak bildirin,
isteğe bağlı olarak varsayılan bir değerle. @dataclass geri kalanını oluşturur.
Varsayılan ve default_factory
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class Articolo:
nome: str
prezzo: float = 0.0
tag: list[str] = field(default_factory=list)dondurulmuş=Doğru: değişmez
@dataclass(frozen=True)
class Coordinata:
lat: float
lon: float
c = Coordinata(45.4, 9.2)
c.lat = 99 # FrozenInstanceError!frozen veri sınıfları da hash edilebilir: bunları dict anahtarları olarak kullanabilirsiniz
veya öğeleri ayarlayın.
sipariş=Doğru: otomatik karşılaştırmalar
@dataclass(order=True)
class Voto:
valore: int
Voto(10) < Voto(20) # True
sorted([Voto(30), Voto(10), Voto(20)])Sıradaki alanları karşılaştırarak __lt__, __le__, __gt__, __ge__ oluşturur
ilan edildiler.
Normal yöntemler
Veri sınıfları normal sınıflar olarak kalır: yöntemler ekleyebilirsiniz.
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() # 5.0Değişmez ve verimli veri sınıfları
frozen=True argümanını dekoratöre ileterek bir veri sınıfını değişmez hale getirebilirsiniz: @dataclass(frozen=True). Bu, örneklemeden sonra öznitelikleri değiştirmeye yönelik herhangi bir girişimde hataya neden olur ve örnekleri eşzamanlı ortamlar için veya sözlük anahtarları olarak kullanım için güvenli hale getirir.
Kendin dene
'title: str' ve 'pages: int' alanlarıyla bir 'Kitap' veri sınıfı oluşturun. Bunu `l = Book('Moby Dick', 635)` olarak örnekleyin. `l == Book('Moby Dick', 635)` değerini değerlendirin.
İpucu göster
@dataclass, alanları alanlarla karşılaştırarak __eq__ üretir.
3 denemeden sonra çözüm mevcut
Alıştırmayı gözden geçirin
default_factory=list ile 'items: list[str]' alanıyla bir 'Basket' veri sınıfı oluşturun. `c1 = Basket()` ve `c2 = Basket()` örneklerini oluşturun, c1.items'e 'mela'yı ekleyin. Aynı liste OLMADIĞINI doğrulamak için `(c1.items, c2.items)` ifadesini değerlendirin.
İpucu göster
field(default_factory=list) örnek başına yeni bir listeyi garanti eder.
3 denemeden sonra çözüm mevcut
Ek zorluk
Import `dataclass` from `dataclasses`. Create a dataclass `Point` containing two float coordinates `x` and `y`. Instantiate a point with `x=1.5` and `y=2.5` storing it in `p`. Finally, evaluate `p`.
İpucu göster
Point sınıfının üzerinde @dataclass kullanın ve x: float ve y: float'ı bildirin.
3 denemeden sonra çözüm mevcut