Модульні уроки (2/4)
dataclass: класи даних без шаблону
Декоратор @dataclass (модуль dataclasses) автоматично генерує
__init__, __repr__ та __eq__ для класів, єдиною задачею яких є утримання
дані. Менше шаблонного, чіткіший код.
Без класу даних (шаблонний)
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)З класом даних
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, 4Шаблон: оголосити поля як анотації класу (name: type),
необов'язково зі значенням за замовчуванням. @dataclass генерує решту.
Default і 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: незмінний
@dataclass(frozen=True)
class Coordinata:
lat: float
lon: float
c = Coordinata(45.4, 9.2)
c.lat = 99 # FrozenInstanceError!frozen класи даних також хешуються: ви можете використовувати їх як ключі dict
або набір елементів.
order=True: автоматичні порівняння
@dataclass(order=True)
class Voto:
valore: int
Voto(10) < Voto(20) # True
sorted([Voto(30), Voto(10), Voto(20)])Генерує __lt__, __le__, __gt__, __ge__ порівняння полів у порядку
вони були оголошені.
Нормальні методи
Класи даних залишаються звичайними класами: ви можете додавати методи.
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() # 5.0Незмінні та ефективні класи даних
Ви можете зробити клас даних незмінним, передавши аргумент frozen=True декоратору: @dataclass(frozen=True). Це викликає помилку під час будь-якої спроби змінити атрибути після створення екземпляра, роблячи екземпляри безпечними для паралельних середовищ або для використання як ключі словника.
Спробуйте самі
Створіть клас даних `Book` з полями `title: str` і `pages: int`. Створіть це як `l = Book('Moby Dick', 635)`. Оцініть `l == Book('Moby Dick', 635)`.
Показати підказку
@dataclass генерує __eq__, порівнюючи поле за полем.
Рішення доступне після 3 спроб
Повторна вправа
Створіть клас даних `Кошик` з полем `items: list[str]` з default_factory=list. Створіть екземпляр `c1 = Basket()` і `c2 = Basket()`, додайте 'mela' до c1.items. Оцініть `(c1.items, c2.items)`, щоб переконатися, що це НЕ той самий список.
Показати підказку
field(default_factory=list) гарантує новий список для кожного екземпляра.
Рішення доступне після 3 спроб
Додатковий виклик
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`.
Показати підказку
Використовуйте @dataclass над класом Point і оголосите x: float і y: float.
Рішення доступне після 3 спроб