Python 3.7：Dataclasses和SimpleNameSpace的實用程序

Question

Python 3.7提供了具有預定義特殊功能的新dataclasses 。

從概述的角度來看， dataclasses和SimpleNameSpace都提供了很好的數據封裝功能。

@dataclass
class MyData:
    name:str
    age: int

data_1 = MyData(name = 'JohnDoe' , age = 23)

data_2 = SimpleNameSpace(name = 'JohnDoe' , age = 23)

很多時候我使用SimpleNameSpace來包裝數據並移動它。

我甚至將它子類化為添加特殊功能：

from types import SimpleNameSpace

class NewSimpleNameSpace(SimpleNameSpace):
    def __hash__(self):
        return some_hashing_func(self.__dict__)

對於我的問題：

1. 有人如何在SimpleNameSpace和dataclasses之間SimpleNameSpace選擇？
2. 為什么它們是必要的，當擴展SimpleNameSpace可以實現相同的效果？
3. 所有其他用例dataclasses適合什么？

Answer 1

數據類更像是多少namedtuple和流行的attrs包比SimpleNamespace （其中甚至沒有提到的PEP ）。 它們有兩種不同的用途。

數據類

• 結構化的
• 鍵入（默認情況下，但可選）
• 寫最樣板的基本dunder方法（ __init__ ， __hash__ ， __eq__ ，等等）
• 為屬性的默認值提供簡單的機制
• 可以輕松添加__slots__和方法

SimpleNamespace

• “抓包”數據結構
• 用於需要多個字典但少於一個類的地方
• 不打算用__slots__東西

從SimpleNamespace文檔：

SimpleNamespace可以用作class NS: pass的替代class NS: pass 。 但是，對於結構化記錄類型，請使用namedtuple() 。

由於@dataclass應該更換了很多的用例namedtuple ，命名為記錄/結構應該與做@dataclass ，不SimpleNamespace 。

您可能還想看看Raymond Hettinger的這個PyCon演講 ，在那里他進入了@dataclass的背景故事並且它正在使用。

Answer 2

簡短的回答是PEP 557全部涵蓋了這一點。 稍微提問你的問題......

為什么？

1. 利用PEP 526提供一種定義此類的簡單方法。
2. 支持靜態類型的檢查器。

如何選擇何時使用它們？

PEP非常清楚它們不是替代品，並期望其他解決方案有自己的位置。

與任何其他設計決策一樣，您需要確切地確定您關心的功能。 如果包含以下內容，您絕對不需要數據類。

哪里不適合使用數據類？

需要API與元組或dicts的兼容性。 需要超出PEP 484和526提供的類型驗證，或者需要進行值驗證或轉換。

也就是說，SimpleNameSpace也是如此，那么我們還能看到什么呢？ 讓我們仔細看看數據類提供的額外功能......

SimpleNameSpace的現有定義如下：

一個簡單的對象子類，提供對其命名空間的屬性訪問，以及有意義的repr。

然后python文檔繼續說它提供了一個簡單的__init__ ， __init__ __repr__和__eq__實現。 與PEP 557相比，數據類還為您提供以下選項：

• 排序 - 按順序比較類，就好像它是字段的元組一樣。
• 不變性 - 分配給字段將產生異常
• 控制散列 - 盡管不建議這樣做。

顯然，如果您關心訂購或不可變性（或需要利基散列控制），您應該使用數據類。

其他用例？

沒有我能看到的，雖然你可以說最初的“為什么？” 涵蓋其他用例。