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# `dataclasses` --- 数据类

源码： Lib/dataclasses.py

这个模块提供了一个装饰器和一些函数，用于自动添加生成的 special method，例如 `__init__()` 和 `__repr__()` 到用户定义的类。 它最初描述于 PEP 557 。

在这些生成的方法中使用的成员变量使用 PEP 526 类型注释定义。例如这段代码:

    from dataclasses import dataclass

    @dataclass
    class InventoryItem:
        """Class for keeping track of an item in inventory."""
        name: str
        unit_price: float
        quantity_on_hand: int = 0

        def total_cost(self) -> float:
            return self.unit_price * self.quantity_on_hand

除其他事情外，将添加 `__init__()` ，其看起来像:

    def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int = 0):
        self.name = name
        self.unit_price = unit_price
        self.quantity_on_hand = quantity_on_hand

请注意，此方法会自动添加到类中：而不是在如上所示的 `InventoryItem` 定义中被直接指定。

3.7 新版功能.

## 模块级装饰器、类和函数

`@``dataclasses.``dataclass`(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

  这个函数是 decorator ，用于将生成的 special method 添加到类中，如下所述。

  `dataclass()` 装饰器检查类以找到 `field`。 `field` 被定义为具有 类型标注 的类变量。除了下面描述的两个例外，在 `dataclass()` 中没有任何内容检查变量标注中指定的类型。

  这些字段在所有生成的方法中的顺序，都是它们在类定义中出现的顺序。

  `dataclass()` 装饰器将向类中添加各种“dunder”方法，如下所述。如果类中已存在任何添加的方法，则行为取决于参数，如下所述。装饰器返回被调用的同一个类；没有创建新类。

  如果 `dataclass()` 仅用作没有参数的简单装饰器，它将使用它的函数签名中的默认值。也就是说，这三种 `dataclass()` 用法是等价的：

      @dataclass
      class C:
          ...

      @dataclass()
      class C:
          ...

      @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
      class C:
         ...

  `dataclass()` 的参数有：

  - `init`: 如果为真值（默认），将生成一个 `__init__()` 方法。

    如果类已定义 `__init__()` ，则忽略此参数。

  - `repr` ：如果为真值（默认），将生成一个 `__repr__()` 方法。 生成的 repr 字符串将具有类名以及每个字段的名称和 repr ，按照它们在类中定义的顺序。不包括标记为从 repr 中排除的字段。 例如：`InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)`。

    如果类已定义 `__repr__()` ，则忽略此参数。

  - `eq` ：如果为true（默认值），将生成 `__eq__()` 方法。此方法将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。

    如果类已定义 `__eq__()` ，则忽略此参数。

  - `order` ：如果为真值（默认为 `False` ），则 `__lt__()` 、 `__le__()` 、 `__gt__()` 和 `__ge__()` 方法将生成。 这将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。如果 `order` 为真值并且 `eq` 为假值 ，则引发 `ValueError` 。

    如果类已经定义了 `__lt__()` 、 `__le__()` 、 `__gt__()` 或者 `__ge__()` 中的任意一个，将引发 `TypeError` 。

  - `unsafe_hash` ：如果为 `False` （默认值），则根据 `eq` 和 `frozen` 的设置方式生成 `__hash__()` 方法。

    `__hash__()` 由内置的 `hash()` 使用，当对象被添加到散列集合（如字典和集合）时。有一个 `__hash__()` 意味着类的实例是不可变的。可变性是一个复杂的属性，取决于程序员的意图， `__eq__()` 的存在性和行为，以及 `dataclass()` 装饰器中 `eq` 和 `frozen` 标志的值。

    默认情况下， `dataclass()` 不会隐式添加 `__hash__()` 方法，除非这样做是安全的。 它也不会添加或更改现有的明确定义的 `__hash__()` 方法。 设置类属性 `__hash__ = None` 对 Python 具有特定含义，如 `__hash__()` 文档中所述。

    如果 `__hash__()` 没有显式定义，或者它被设为 `None`，则 `dataclass()` 可能 会添加一个隐式 `__hash__()` 方法。 虽然并不推荐，但你可以用 `unsafe_hash=True` 来强制 `dataclass()` 创建一个 `__hash__()` 方法。 如果你的类在逻辑上不可变但却仍然可被修改那么可能就是这种情况。 这是一个特殊用例并且应当被仔细地考虑。

    以下是隐式创建 `__hash__()` 方法的规则。请注意，你不能在数据类中都使用显式的 `__hash__()` 方法并设置 `unsafe_hash=True` ；这将导致 `TypeError` 。

    如果 `eq` 和 `frozen` 都是 true，默认情况下 `dataclass()` 将为你生成一个 `__hash__()` 方法。如果 `eq` 为 true 且 `frozen` 为 false ，则 `__hash__()` 将被设置为 `None` ，标记它不可用（因为它是可变的）。如果 `eq` 为 false ，则 `__hash__()` 将保持不变，这意味着将使用超类的 `__hash__()` 方法（如果超类是 `object` ，这意味着它将回到基于id的hash）。

  - `frozen`: 如为真值 (默认值为 `False`)，则对字段赋值将会产生异常。 这模拟了只读的冻结实例。 如果在类中定义了 `__setattr__()` 或 `__delattr__()` 则将会引发 `TypeError`。 参见下文的讨论。

  可以用普通的 Python 语法为各个 `field` 指定默认值：

      @dataclass
      class C:
          a: int       # 'a' has no default value
          b: int = 0   # assign a default value for 'b'

  在这个例子中， `a` 和 `b` 都将包含在添加的 `__init__()` 方法中，它们将被定义为:

      def __init__(self, a: int, b: int = 0):

  如果没有默认值的字段跟在具有默认值的字段后，将引发 `TypeError` 。当这发生在单个类中时，或者作为类继承的结果时，都是如此。

`dataclasses.``field`(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)

  大多数时候，对于简单常见的用途，前述的功能已经足够了。而有些功能需要字段提供额外的信息来启用。为了满足这种对附加信息的需求，你可以通过调用提供的 `field()` 函数来替换字段默认值。例如：

      @dataclass
      class C:
          mylist: List[int] = field(default_factory=list)

      c = C()
      c.mylist += [1, 2, 3]

  如上所示， `MISSING` 值是一个 sentinel 对象，用于检测是否提供了 `default` 和 `default_factory` 参数。 使用此 sentinel 是因为 `None` 是 `default` 的有效值。没有代码应该直接使用 `MISSING` 值。

  `field()` 的形参有：

  - `default`：如果提供，这将是该字段的默认值。设计这个形参是因为 `field()` 调用将会占据原来用来提供默认值的位置。

  - `default_factory`：如果提供，它必须是一个需要零个参数的可调用对象，当该字段需要一个默认值时，它将被调用。这能解决当默认值是可变对象时会带来的问题，如下所述。同时指定 `default` 和 `default_factory` 将产生错误。

  - `init` ：如果为true（默认值），则该字段作为参数包含在生成的 `__init__()` 方法中。

  - `repr` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的 `__repr__()` 方法返回的字符串中。

  - `compare` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的相等性和比较方法中（ `__eq__()` ， `__gt__()` 等等）。

  - `hash` ：这可以是布尔值或 `None` 。如果为true，则此字段包含在生成的 `__hash__()` 方法中。如果为 `None` （默认值），请使用 `compare` 的值，这通常是预期的行为。如果字段用于比较，则应在 hash 中考虑该字段。不鼓励将此值设置为 `None` 以外的任何值。

    设置 `hash=False` 但 `compare=True` 的一个合理情况是，一个计算哈希值的代价很高的字段是检验等价性需要的，且还有其他字段可以用于计算类型的哈希值。可以从哈希值中排除该字段，但仍令它用于比较。

  - `metadata`：可以是映射或 None。None 被视为一个空的字典。这个值将被包装在 `MappingProxyType()` 中，使其只读，并暴露在 `Field` 对象上。数据类不使用它——它是作为第三方扩展机制提供的。多个第三方可以各自拥有自己的键，以用作元数据中的命名空间。

  如果通过调用 `field()` 指定字段的默认值，则该字段对应的类属性的值将最终被替换为指定的 `default` 值。如果没有提供 `default`，那么将删除该字段对应的类属性。目的是在 `dataclass()` 装饰器运行之后，类属性将包含字段的默认值，和直接指定了默认值一样。例如，在运行如下代码之后：

      @dataclass
      class C:
          x: int
          y: int = field(repr=False)
          z: int = field(repr=False, default=10)
          t: int = 20

  类属性 `C.z` 将是 `10`，类属性 `C.t` 将是 `20`，类属性 `C.x` 和 `C.y` 将不设置。

class `dataclasses.``Field`

  `Field` 对象描述每个已定义的字段。这些对象在内部被创建，并由 `fields()` 模块级方法返回（见下）。用户永远不应该直接实例化 `Field` 对象。它的下列属性的含义是由文档规定的：

  > - `name`：字段的名称。

  > - `type`：字段的类型。

  > - `default` 、 `default_factory` 、 `init` 、 `repr` 、 `hash` 、 `compare` 以及 `metadata` 与具有和 `field()` 声明中相同的意义和值。

  可能存在其他属性，但它们是私有的。用户不应检查或依赖于这些属性。

`dataclasses.``fields`(class_or_instance)

  返回一个能描述此数据类所包含的字段的元组，元组的每一项都是 `Field` 对象。接受数据类或数据类的实例。如果没有传递一个数据类或实例将引发 `TypeError`。不返回 `ClassVar` 或 `InitVar` 等伪字段。

`dataclasses.``asdict`(instance, *, dict_factory=dict)

  将数据类 `instance` 转换为字典（使用工厂函数 `dict_factory` ）。每个数据类都转换为其字段的字典，如 `name: value` 对。数据类、字典、列表和元组被递归。例如:

      @dataclass
      class Point:
           x: int
           y: int

      @dataclass
      class C:
           mylist: List[Point]

      p = Point(10, 20)
      assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}

      c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
      assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}

  引发 `TypeError` 如果 `instance` 不是数据类实例。

`dataclasses.``astuple`(instance, *, tuple_factory=tuple)

  将数据类 `instance` 转换为元组（通过使用工厂函数 `tuple_factory` ）。每个数据类都转换为其字段值的元组。数据类、字典、列表和元组被递归。

  继续前一个例子：

      assert astuple(p) == (10, 20)
      assert astuple(c) == ([(0, 0), (10, 4)],)

  引发 `TypeError` 如果 `instance` 不是数据类实例。

`dataclasses.``make_dataclass`(cls_name, fields, *, bases=(), namespace=None, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)

  创建一个名为 `cls_name` 的新数据类，字段为 `fields` 中定义的字段，基类为 `bases` 中给出的基类，并使用 `namespace` 中给出的命名空间进行初始化。 `fields` 是一个可迭代的元素，每个元素都是 `name` 、 `(name, type)` 或 `(name, type, Field)` 。 如果只提供``name`` ， `type` 为 `typing.Any` 。 `init` 、 `repr` 、 `eq` 、 `order` 、 `unsafe_hash` 和 `frozen` 的值与它们在 `dataclass()` 中的含义相同。

  此函数不是必需的，因为任何用于创建带有 `__annotations__` 的新类的 Python 机制都可以进一步用 `dataclass()` 函数将创建的类转换为数据类。提供此函数是为了方便。例如：

      C = make_dataclass('C',
                         [('x', int),
                           'y',
                          ('z', int, field(default=5))],
                         namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})

  等价于：

      @dataclass
      class C:
          x: int
          y: 'typing.Any'
          z: int = 5

          def add_one(self):
              return self.x + 1

`dataclasses.``replace`(instance, **changes)

  创建一个 `instance` 相同类型的新对象，用 `changes` 中的值替换字段。如果 `instance` 不是数据类，则引发 `TypeError` 。如果 `changes` 中的值没有指定字段，则引发 `TypeError` 。

  新返回的对象通过调用数据类的 `__init__()` 方法创建。这确保了如果存在 `__post_init__()` ，其也被调用。

  如果存在没有默认值的仅初始化变量，必须在调用 `replace()` 时指定，以便它们可以传递给 `__init__()` 和 `__post_init__()` 。

  `changes` 包含任何定义为 `init=False` 的字段是错误的。在这种情况下会引发 `ValueError` 。

  提前提醒， 字段在 `replace()` 被调用时的行为是，当它们被初始化时，不是从源对象直接复制，而是在 `__post_init__()` 中初始化。除非保持审慎，否则 `init=False` 字段大概很少能被正确地使用。如果有使用 `init=False` 的字段，那么使用另外的类构造器，或自定义 `replace()` 方法（或类似名称的方法）来复制实例，可能会更好。

`dataclasses.``is_dataclass`(class_or_instance)

  如果其形参为数据类，或其实例，返回 `True`，否则返回 `False`。

  如果你需要知道一个类是否是一个数据类的实例（而不是一个数据类本身），那么再添加一个 `not isinstance(obj, type)` 检查：

      def is_dataclass_instance(obj):
          return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)

## 初始化后处理

生成的 `__init__()` 代码将调用一个名为 `__post_init__()` 的方法，如果在类上已经定义了 `__post_init__()` 。它通常被称为 `self.__post_init__()` 。但是，如果定义了任何 `InitVar` 字段，它们也将按照它们在类中定义的顺序传递给 `__post_init__()` 。 如果没有 `__init__()` 方法生成，那么 `__post_init__()` 将不会被自动调用。

在其他用途中，这允许初始化依赖于一个或多个其他字段的字段值。例如:

    @dataclass
    class C:
        a: float
        b: float
        c: float = field(init=False)

        def __post_init__(self):
            self.c = self.a + self.b

有关将参数传递给 `__post_init__()` 的方法，请参阅下面有关仅初始化变量的段落。另请参阅关于 `replace()` 处理 `init=False` 字段的警告。

## 类变量

两个地方 `dataclass()` 实际检查字段类型的之一是确定字段是否是如 PEP 526 所定义的类变量。它通过检查字段的类型是否为 `typing.ClassVar` 来完成此操作。如果一个字段是一个 `ClassVar` ，它将被排除在考虑范围之外，并被数据类机制忽略。这样的 `ClassVar` 伪字段不会由模块级的 `fields()` 函数返回。

## 仅初始化变量

另一个 `dataclass()` 检查类型注解地方是为了确定一个字段是否是一个仅初始化变量。它通过查看字段的类型是否为 `dataclasses.InitVar` 类型来实现。如果一个字段是一个 `InitVar` ，它被认为是一个称为仅初始化字段的伪字段。因为它不是一个真正的字段，所以它不会被模块级的 `fields()` 函数返回。仅初始化字段作为参数添加到生成的 `__init__()` 方法中，并传递给可选的 `__post_init__()` 方法。数据类不会使用它们。

例如，假设在创建类时没有为某个字段提供值，初始化时将从数据库中取值:

    @dataclass
    class C:
        i: int
        j: int = None
        database: InitVar[DatabaseType] = None

        def __post_init__(self, database):
            if self.j is None and database is not None:
                self.j = database.lookup('j')

    c = C(10, database=my_database)

在这种情况下， `fields()` 将返回 `i` 和 `j` 的 `Field` 对象，但不包括 `database` 。

## 冻结的实例

无法创建真正不可变的 Python 对象。但是，通过将 `frozen=True` 传递给 `dataclass()` 装饰器，你可以模拟不变性。在这种情况下，数据类将向类添加 `__setattr__()` 和 `__delattr__()` 方法。 些方法在调用时会引发 `FrozenInstanceError` 。

使用 `frozen=True` 时会有很小的性能损失： `__ init__()` 不能使用简单的赋值来初始化字段，并必须使用 `object.__setattr__()`。

## 继承

当数据类由 `dataclass()` 装饰器创建时，它会按反向 MRO 顺序（即，从 `object` 开始）查看它的所有基类，并且将找到的每个数据类的字段添加到一个有序映射中。添加完所有基类字段后，它会将自己的字段添加到这个有序映射中。所有生成的方法都将使用这个有序映射。字段会遵守它们被插入的顺序，因此派生类会重写基类。一个例子：

    @dataclass
    class Base:
        x: Any = 15.0
        y: int = 0

    @dataclass
    class C(Base):
        z: int = 10
        x: int = 15

最后的字段列表依次是 `x` 、 `y` 、 `z` 。 `x` 的最终类型是 `int` ，如类 `C` 中所指定的那样。

为 `C` 生成的 `__init__()` 方法看起来像:

    def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):

## 默认工厂函数

> 如果一个 `field()` 指定了一个 `default_factory` ，当需要该字段的默认值时，将使用零参数调用它。例如，要创建列表的新实例，请使用:

>     mylist: list = field(default_factory=list)

> 如果一个字段被排除在 `__init__()` 之外（使用 `init=False` ）并且字段也指定 `default_factory` ，则默认的工厂函数将始终从生成的 `__init__()` 函数调用。发生这种情况是因为没有其他方法可以为字段提供初始值。

## 可变的默认值

> Python 在类属性中存储默认成员变量值。思考这个例子，不使用数据类:

>     class C:
>         x = []
>         def add(self, element):
>             self.x.append(element)

>     o1 = C()
>     o2 = C()
>     o1.add(1)
>     o2.add(2)
>     assert o1.x == [1, 2]
>     assert o1.x is o2.x

> 请注意，类 `C` 的两个实例共享相同的类变量 `x` ，如预期的那样。

> 使用数据类，如果 此代码有效：

>     @dataclass
>     class D:
>         x: List = []
>         def add(self, element):
>             self.x += element

> 它生成的代码类似于:

>     class D:
>         x = []
>         def __init__(self, x=x):
>             self.x = x
>         def add(self, element):
>             self.x += element

>     assert D().x is D().x

> 这与使用类 `C` 的原始示例具有相同的问题。也就是说，在创建类实例时没有为 `x` 指定值的类 `D` 的两个实例将共享相同的 `x` 副本。由于数据类只使用普通的 Python 类创建，因此它们也会共享此行为。数据类没有通用的方法来检测这种情况。相反，如果数据类检测到类型为 `list` 、 `dict` 或 `set` 的默认参数，则会引发 `TypeError` 。这是一个部分解决方案，但它可以防止许多常见错误。

> 使用默认工厂函数是一种创建可变类型新实例的方法，并将其作为字段的默认值:

>     @dataclass
>     class D:
>         x: list = field(default_factory=list)

>     assert D().x is not D().x

## 异常

exception `dataclasses.``FrozenInstanceError`

  在使用 `frozen=True` 定义的数据类上调用隐式定义的 `__setattr__()` 或 `__delattr__()` 时引发。 这是 `AttributeError` 的一个子类。