Python中有哪些數據類(lèi)

本篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中有哪些數據類(lèi)，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話(huà)不多說(shuō)，跟著(zhù)小編一起來(lái)看看吧。

創(chuàng )建第一個(gè)數據類(lèi)

創(chuàng )建一個(gè)數據類(lèi)，該數據類(lèi)表示三維坐標系中的一個(gè)點(diǎn)。

@dataclass裝飾器用于創(chuàng )建數據類(lèi)。x，y和z是數據類(lèi)中的字段。注意要使用類(lèi)型注釋來(lái)指定字段的數據類(lèi)型，但是類(lèi)型注釋不是靜態(tài)類(lèi)型聲明，這意味著(zhù)仍然可以為x，y或z字段傳遞除int之外的任何數據類(lèi)型。

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classCoordinate:               x: int               y: int               z: int

默認情況下，數據類(lèi)附帶有init、repr和  eq方法，因此我們不必自己實(shí)現。但是如果init、repr和eq沒(méi)有在Coordinate類(lèi)中實(shí)現，有了數據類(lèi)，我們仍然可以使用這些方法，這樣非常節省時(shí)間。

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classCoordinate:               x: int               y: int               z: int              a =Coordinate(4, 5, 3)            print(a)  # output: Coordinate(x=4, y=5, z=3)

字段的默認值

編碼者可以為字段分配默認值。如下所示，數據類(lèi)中的pi字段被分配了默認值：

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classCircleArea:               r: int               pi: float =3.14                  @property               defarea(self):                    return self.pi * (self.r **2)              a =CircleArea(2)            print(repr(a))  # output: CircleArea(r=2, pi=3.14)            print(a.area)  # output: 12.56

自定義字段和數據類(lèi)

設置dataclass裝飾器或field函數的參數可以自定義字段和數據類(lèi)。自定義過(guò)程將用例子進(jìn)行說(shuō)明，本文結尾也會(huì )給出字段和數據類(lèi)的所有參數。

數據類(lèi)可變還是不可變?

默認情況下，數據類(lèi)是可變的，這意味著(zhù)可以為字段分配值。但我們可以通過(guò)將frozen參數設置為T(mén)rue來(lái)使其不可變

可變示例：

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classCircleArea:               r: int               pi: float =3.14                  @property               defarea(self):                    return self.pi * (self.r **2)              a =CircleArea(2)            a.r =5            print(repr(a))  # output: CircleArea(r=5, pi=3.14)            print(a.area)  # output: 78.5

不可變示例：

設置frozen為 True，將無(wú)法再為字段分配值。在下面的示例中可以看到異常輸出。

from dataclasses import dataclass              @dataclass(frozen=True)            classCircleArea:               r: int               pi: float =3.14                  @property               defarea(self):                    return self.pi * (self.r **2)              a =CircleArea(2)            a.r =5            # Exceptionoccurred: dataclasses.FrozenInstanceError:            # cannot assign tofield 'r'

比較數據類(lèi)

假設要創(chuàng )建一個(gè)表示Vector的數據類(lèi)并進(jìn)行比較，你會(huì )怎么做?當然需要使用諸如lt或gt之類(lèi)的方法啦。

默認情況下，數據類(lèi)的order參數為 False。將其設置為T(mén)rue，會(huì )自動(dòng)為數據類(lèi)生成  lt、le、gt和ge方法。因此，可以按順序比較對象，就像它們是其字段的元組一樣。

研究下面的示例：將order設置為T(mén)rue就可以比較v2和v1。這里存在一個(gè)邏輯比較的問(wèn)題。當v2>  v1時(shí)，它將比較這兩個(gè)向量，例如(8，15)>(7，20)。因此，v2> v1的輸出將為T(mén)rue。

回想一下，元組比較是逐個(gè)按照順序進(jìn)行的。首先將8和7進(jìn)行比較，結果為T(mén)rue，那么比較結果就為T(mén)rue。如果它們相等，則比較15>  20，結果為False：

from dataclasses import dataclass,field                            @dataclass(order=True)            classVector:               x: int               y: int              v1 =Vector(8, 15)            v2 =Vector(7, 20)            print(v2 > v1)

顯然這種比較沒(méi)有任何意義。筆者最初想通過(guò)向量的大小來(lái)比較它們。但問(wèn)題是，不可能在創(chuàng )建每個(gè)實(shí)例時(shí)，都要自己計算Vector的大小。

在這種情況下，field函數和post_init方法更有用。field函數能自定義magnitude字段。而post_init方法則會(huì )確定初始化后該矢量的大小。

還可以使用數據類(lèi)中的field函數來(lái)自定義magnitude字段。通過(guò)將init設置為False，基本可以不需要init方法中的magnitude參數。因為初始化后才使用post_init方法來(lái)確定其值：

from dataclasses import dataclass, field              @dataclass(order=True)            classVector:               magnitude: float =field(init=False)               x: int               y: int                  def__post_init__(self):                    self.magnitude = (self.x **2+ self.y **2) **0.5              v1 =Vector(9, 12)            print(v1)  # output: Vector(magnitude=15.0, x=9,y=12)            v2 =Vector(8, 15)            print(v2)  # output: Vector(magnitude=17.0, x=8,y=15)            print(v2 > v1)  # output: True

將數據類(lèi)轉換為字典或元組

從元組或字典中獲取數據類(lèi)的屬性，只需要從數據類(lèi)中導入asdict和astuple函數：

from dataclasses import dataclass,asdict, astuple              @dataclass            classVector:               x: int               y: int               z: int              v =Vector(4, 5, 7)            print(asdict(v))  # output: {'x': 4, 'y': 5, 'z': 7}            print(astuple(v))  # output: (4, 5, 7)

繼承

可以像Python中的普通類(lèi)一樣對數據類(lèi)進(jìn)行子類(lèi)化：

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classEmployee:               name: str               lang: str              @dataclass            classDeveloper(Employee):               salary: int              Halil=Developer('Halil', 'Python', 5000)            print(Halil)  # Output: Developer(name='Halil',lang='Python', salary=5000)

使用繼承時(shí)經(jīng)常會(huì )忽視一點(diǎn)：默認情況下，當將lang字段設置為Python時(shí)，必須為lang字段之后的字段提供默認值：

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classEmployee:               name: str               lang: str ='Python'              @dataclass            classDeveloper(Employee):               salary: int              Halil=Developer('Halil', 'Python', 5000)            # Output:TypeError: non-default argument 'salary' follows default argument

原因在于init方法?；叵胍幌?，具有默認值的參數應該位于沒(méi)有默認值的參數之后：

def__init__(name: str,lang: str ='Python', salary: int):  ...

通過(guò)對sanlary字段設置默認值來(lái)對其進(jìn)行修復：

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classEmployee:               name: str               lang: str ='Python'              @dataclass            classDeveloper(Employee):               salary: int =0              Halil=Developer('Halil', 'Python', 5000)            print(Halil)  # output: Developer(name='Halil',lang='Python', salary=5000)

slots的好處

默認情況下，屬性存儲在字典中。使用slots可以更快地訪(fǎng)問(wèn)屬性并且內存占用更少。

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classEmployee:               name: str               lang: str              Halil=Employee('Halil', 'Python')            print(Halil.__dict__)  # name': 'Halil', 'lang': 'Python'}

slots內存占用更小，訪(fǎng)問(wèn)屬性更快。

from dataclasses import dataclass              @dataclass            classEmployee:               __slots__ = ('name', 'lang')               name: str               lang: str              Halil=Employee('Halil', 'Python')

數據類(lèi)參數

剛剛我們更改了數據類(lèi)裝飾器中的某些參數，以自定義數據類(lèi)。以下是參數列表：

• nit：如果為T(mén)rue，則在數據類(lèi)中生成init方法。(默認為T(mén)rue)

• repr：如果為T(mén)rue，則在數據類(lèi)中生成repr方法。(默認為T(mén)rue)

• eq：如果為T(mén)rue，則在數據類(lèi)中生成eq方法。(默認為T(mén)rue)

• order：如果為T(mén)rue，則在數據類(lèi)中生成lt，le，gt和ge方法。(默認為False)

• unsafe_hash：如果為T(mén)rue，則在數據類(lèi)中生成hash方法。(默認為False)

• frozen：如果為T(mén)rue，則不能給字段分配值。(默認為False。)

注意，如果order為T(mén)rue，eq必須也為T(mén)rue，否則將引發(fā)ValueError異常。

字段參數

• init：如果為T(mén)rue，則此字段包含在生成的init方法中。(默認為T(mén)rue)

• repr：如果為T(mén)rue，則此字段包含在生成的repr方法中。(默認為T(mén)rue)

• compare：如果為T(mén)rue，則此字段包含在生成的比較和相等方法中。(默認為T(mén)rue)

• hash：如果為T(mén)rue，則此字段包含在生成的hash方法中。(默認為None)

• default：這是此字段的默認值(如果提供)。

• default_factory：當該字段需要默認值時(shí)將調用該參數，此時(shí)該參數必須為零階可調用參數對象。

• metadata：可以是映射，也可以為空，為空則將其視為空字典。