Python 数据类：一种更好的数据存储方式

Python 数据类是具有 @dataclass 的常规 Python 类装饰师。它是专门为保存数据而创建的。从 Python 3.7 版开始，Python 通过名为 dataclass 的内置模块提供数据类 .与我们将在本文中探讨的常规 Python 类相比，有几个优点。我们还将查看示例代码和您可能希望对数据类执行的一些常见操作。

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使用数据类的优势
Python 数据类示例
默认值
将数据类转换为 JSON
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使用数据类的优势

为什么要使用数据类而不是常规的 Python 类？首先，让我们看看 Python 数据类必须提供的一些优势。

需要最少的代码

@dataclass 装饰器在不添加任何可见代码的情况下为类添加了很多功能。这使您的数据类非常紧凑，同时仍提供许多有用的功能。您需要做的就是定义保存数据的字段。你不需要定义任何函数。

比较

两个Python数据类可以用==比较因为所谓的dunder方法__eq__是自动实现的。一般来说，我们可以将任何实现此特殊方法的 Python 对象与其他相同类型的对象进行比较。

打印数据类

同样，因为 __repr__ 实现后，您可以打印数据类并获得它的良好表示。这对调试特别有用。

数据类需要类型提示

数据类是围绕 Python 提供的新（ish）类型系统构建的。使用类型提示可以减少代码中出现错误和意外行为的机会。您基本上声明了应该存储在变量中的数据类型。

Python 数据类示例

下面是一个工作中的数据类示例：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Card:
    rank: str
    suit: str
    
card1 = Card("Q", "hearts")
card2 = Card("Q", "hearts")

print(card1 == card2)
# True

print(card1.rank)
# 'Q'

print(card1)
Card(rank='Q', suit='hearts')

默认值

数据类可以有默认值。分配默认值就像为变量分配值一样简单。例如，要让我们的 Card 类具有红桃皇后的默认值，我们可以这样做：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Card:
    rank: str = 'Q'
    suit: str = 'hearts'

将数据类转换为 JSON

一个常见的用例是将结构良好的数据类转换为 JSON。例如，如果您想将数据导出到数据库，或将其发送到浏览器。坏消息是：没有将数据类转换为 JSON 的内置方法。

好消息是，有一个名为 dataclasses-json 的 Python 包可以简化任务。但是，它需要一个额外的装饰器。您需要使用 pip install 命令或 Pipenv 之类的命令安装软件包，最好是在虚拟环境中。例如：

$ pip install dataclasses-json

以下是如何使用该包的示例：

from dataclasses import dataclass
from dataclasses_json import dataclass_json

@dataclass_json
@dataclass
class Card:
    rank: str = 'Q'
    suit: str = 'hearts'

card = Card()
print(card.to_json())

{"rank": "Q", "suit": "hearts"}

另一种方法是使用 Python 继承并从 JSONEncoder 类继承来创建自己的自定义编码器。这里的优点是您不需要安装外部包。您可以在这篇博文中了解如何执行此操作。

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