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一.介绍
在本文中，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(title='2022', author='Head First Python', pages=328, price=9.99)
True
print(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。