理解Python数据类（上）

雷锋网按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 Understanding Python Dataclasses — Part 1 ，作者为  SHIVAM BANSAL 。

翻译 | 程添杰    整理 | 余杭

这是一个包含两部分的博文：

这一篇是 Dataclass 的特征概述

下一篇是

Dataclass fields 

的概述

引言

Dataclasses 是一些适合于存储数据对象（data object）的 Python 类。你可能会问，什么是数据对象？下面是一个并不详尽的用于定义数据对象的特征列表：

他们存储并表示特定的数据类型。例如：一个数字。对于那些熟悉对象关系映射（Object Relational Mapping，简称 ORM）的人来说，一个模型实例就是一个数据对象。它表示了一种特定类型的实体。它存储了用于定义或表示那种实体的属性。

他们能够被用于和同类型的其他对象进行比较。例如，一个数字可能大于，小于或等于另一个数字。

当然数据对象还有更多的特征，但上述内容足以帮助你理解关键部分。

为了理解 Dataclases，我们将实现一个简单的类。它能够存储一个数字，并允许我们执行上面提到的各种运算。

首先，我们将使用普通的类，然后我们使用 Dataclasses 来实现相同的结果。

但是在我们开始之前，还是要提一下 Dataclasses 的用法。

Python3.7 提供了一个装饰器 dataclass，用以把一个类转化为 dataclass。

你需要做的就是把类包裹进装饰器里：

现在，让我们进一步了解 dataclass 的用法，以及它能为我们改变什么。

初始化

使用 dataclass

以下是使用了 dataclass 装饰器之后的变化：

1. 不必定义__init__然后再赋值给 self, 装饰器会注意这一点

2.我们用一种更可读的方式定义成员属性，并带有类型提示（type hinting）。我们现在立刻就知道 val 的类型是 int。这种方式当然比通常的定义方法可读性更好。

Python 之道：可读性很重要

也可以定义默认值：

对象表示是一种对象的字符串表示法，在调试时非常有用。

默认的 Python 对象表示不是非常的有用：

这种表示法不能给我们对象用途的提示，同时将导致可怕的调试经历。

一种有意义的表示法可以通过在类定义里，添加一种__repr__方法实现。

现在我们就有了一种有意义的对象表示法：

dataclass 会自动添加一个__repr__函数，因此我们不必手动实现它了。

数据比较

通常，数据对象会伴随着相互比较的需要。两个对象'a'和'b'之间通常包含以下的运算：

a == b

在 Python 里，可以通过在类中定义一些方法来实现上述运算。为了保证整篇文章的简洁性，我将只实现 == 和>

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