Python 3.7 数据类终极指南

如果您是一名 Python 开发人员，并且正在寻找一种有效的方法来定义值对象，那么 Python 3.7 数据类便是您需要的解决方案！在本指南中，我们将提供对数据类的完整介绍，您将会学习到如何创建、使用和扩展这些数据类。

什么是数据类？

数据类（Data Classes）使用 @dataclass 装饰器将类转换为“值对象”（Value Object），让你的代码变得更易于阅读和维护，同时还能使你的代码更加高效。

如何定义一个数据类？

您可以使用 @dataclass 装饰器来定义一个数据类，示例如下所示

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

此类有两个实例变量 name 和 age，分别是 name 和 age 两个属性的类型（str 和 int）。这与定义类实例变量的方式非常相似，但避免了大量的属性定义。

如何使用一个数据类？

使用数据类非常简单，您可以像定义其他类一样创建它的实例：

person = Person(name="Lucy", age=28)
print(person.name, person.age)

此时，您将会看到输出 Lucy 28。

数据类有哪些特征？

在 Python 3.7 数据类中，您可以享受到以下特点：

• 自动创建 __init__ 和 __repr__ 方法。
• 自动比较实例。
• 更好的可读性和可维护性。
• 类型提示更加简单，准确。

如何扩展数据类？

在数据类中，您可以通过继承和方法重载来扩展数据类（Data Class）。此外，您还可以使用 __post_init__ 方法进行初始化和验证。

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

@dataclass
class Employee(Person):
    id: int
    department: str

在这个例子中，Employee 继承自 Person，你可以通过以下代码创建实例：

alice = Employee(name="Alice", age=28, id="1234", department="Sale")

Employee 类扩展了 Person 类，并添加了 id 和 department 两个实例变量。通过继承，Employee 类将获得 Person 类的属性、方法等。

数据类兼容的 PyDev 和 集成开发环境

Python 3.7 数据类可以同时支持 PyCharm、VS Code、Sublime Text 以及其他主流的集成开发环境。通过智能提示和类型检测，您将能够在开发过程中更加高效地使用数据类。

总结

Python 3.7 数据类为开发人员提供了更加快速、高效和可维护的代码。在这个指南中，我们为您介绍了数据类的基本用法，并提供了有关它们的扩展技术。 从现在开始，您将能够更加容易地编写出优秀的 Python 代码并提高代码质量。