使用Python数据类时，哪里是处理数据以初始化数据类的正确位置

Question

在Python中，

我正在使用一个名为“ MyDataClass”的数据类来存储http响应返回的数据。 假设响应内容是这样的json，而我只需要前两个字段 ：

{
    "name": "Test1",
    "duration": 4321,
    "dont_care": "some_data",
    "dont_need": "some_more_data"
}

现在我有两个选择：

选项1

resp: dict = The response's content as json
my_data_class: MyDataClass(name=resp['name'], duration=resp['duration'])

我利用dataclass的自动定义的init方法

要么

选项2

resp: dict = The response's content as json
my_data_class: MyDataClass(resp)

并将处理留给dataclass的init方法，如下所示：

def _ _ init _ _(self, resp: Response) -> None:
    self.name: str = resp['name']
    self.duration: int = resp['duration']

我更喜欢第二种选择，但我想知道是否有正确的方法。

谢谢。

Answer 1

你只需要对于现在的第一个2场。 直到您最终需要更多。 IMO可以更轻松地使用Dataclass的_ _init _ _（）方法来解决此问题。 否则，您将必须同时更改函数调用（MyDataClass（name = .....））和数据类init。 使用第二个选项，您只有一个地方需要干预。

除非不关心/不需要，这是巨大的，并且因此而使性能受到冲击……过早的优化是万恶之源。 因此，请尽可能保持其简单和灵活！

Answer 2

假设在将来，您想从response提取更多数据并将其存储在Dataclass ，在选项1中：您将需要增加__init__方法的参数以及初始化Dataclass所有位置。 因此，选项2是可取的，因为它减少了代码冗余并将数据提取逻辑保持在一个位置。

Answer 3

您应该绝对避免覆盖数据类的__init__函数。 有很多魔术会因覆盖而丢失。 除其他事项外，您将无法进行正确的__post_init__函数调用，除非您自己重写它。 这不是小事。

dataclass这种方式工作的原因是，它被认为是业务数据到程序结构的非常简单的一对一映射。 结果，您添加的每种与该核心思想无关的附加逻辑都失去了dataclass的用处。

因此，我建议您坚持选择1。

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如果手动写出想要的属性变得很麻烦，则可以考虑编写一个类方法，该方法为您过滤掉不需要的属性，并允许您像下面这样喷洒字典：

dataclass_instance = MyDataClass.from_request(**resp)

这是一篇说明如何执行此操作的帖子，随附的问题也涉及您的某些问题。