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在本文中#xff0c;我们将了解数据类。Python 3.7 引入了数据类#xff0c;这是一个强大的功能#xff0c;它简化了创建主要用于存储数据的类的过程。数据类减少了样板代码并提供有用的默认行为#xff0c;使您的代码更简洁、更高效。
二.为什么要使用数据类我们将了解数据类。Python 3.7 引入了数据类这是一个强大的功能它简化了创建主要用于存储数据的类的过程。数据类减少了样板代码并提供有用的默认行为使您的代码更简洁、更高效。
二.为什么要使用数据类
减少样板自动生成诸如 init()、repr() 和 eq() 之类的方法。提高可读性类结构一目了然。默认行为提供开箱即用的比较和散列方法。不可变性选项轻松创建不可变实例。继承支持与类继承配合良好。
让我们使用数据类创建一个简单的 Book 类。
from dataclasses import dataclass
dataclass
class Book:title: strauthor: strpages: intprice: float
# Creating an instance
book Book(2022, Head First Python, 328, 9.99)
# Printing the instance
print(book)
# Comparing instances
book2 Book(2022, Head First Python, 328, 9.99)
print(book book2)上述代码创建了一个具有四个属性的 Book 类。dataclass 装饰器会自动生成几个方法。
init()用给定的属性初始化对象。repr()提供对象的字符串表示形式。eq()允许实例之间进行相等性比较。
上述代码的输出将是
Book(title2022, authorHead First Python, pages328, price9.99)
Trueprint(book) 语句使用自动生成的 repr() 方法。相等性比较 (book book2) 返回 True因为数据类默认实现基于值的相等性。
三.概括
Python 中的数据类提供了一种简洁的方式来创建专注于存储数据的类。它们降低了代码复杂性提高了可读性并提供了有用的默认行为。虽然数据类并不适合每种情况但它是许多常见编程任务的绝佳工具尤其是在处理以数据为中心的应用程序时。
