Python3.7:Dataclasses和SimpleName的实用程序

Question

Python3.7提供了新的dataclasses，它们具有预定义的特殊函数。在

总而言之，dataclasses和{}都提供了很好的数据封装工具。在

@dataclass
class MyData:
    name:str
    age: int

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

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

很多时候，我使用SimpleNameSpace来包装数据并移动它。在

我甚至将其子类化以添加特殊函数：

^{pr2}$

对于我的问题：

1. 人们如何在SimpleNameSpace和dataclasses之间进行选择？在
2. 当扩展SimpleNameSpace可以达到同样的效果时，为什么它们是必要的？在
3. 所有其他用例dataclasses迎合了什么？在

Answer 1

简单的回答是，PEP 557涵盖了这一切。你的问题有点乱。。。在

为什么？

1. 利用pep526提供一种简单的方法来定义这些类。在
2. 支持静态类型检查程序。在

如何选择何时使用它们？

政治公众人物很清楚，他们不是替代者，并期望其他解决方案有自己的位置。在

与其他任何设计决策一样，您需要确切地决定您所关心的特性。如果这包括以下内容，那么您肯定不需要dataclasses。在

^{bq}$

也就是说，SimpleNameSpace也是如此，那么我们还可以看什么来决定呢？让我们仔细看看dataclasses提供的额外特性。。。在

SimpleNameSpace的现有定义如下：

A simple object subclass that provides attribute access to its namespace, as well as a meaningful repr.

python文档接着说它提供了一个简单的__init__、__repr__和{}实现。与PEP 557相比，dataclasses还提供了以下选项：

• 排序-将类作为其字段的元组按顺序进行比较。在
• 不变性-分配给字段将生成异常
• 控制散列-尽管不建议这样做。在

显然，如果您关心排序或不变性（或者需要小生境散列控件），您应该使用dataclasses。在

其他用例？

我看不到，尽管你可以说，最初的“为什么？”涵盖其他用例。在

Answer 2

数据类更像namedtuple和流行的attrs包，而不是SimpleNamespace（在the PEP中甚至没有提到）。它们有两个不同的目的。在

数据类

• 结构化
• 类型化（默认情况下，但可选）
• 编写基本dunder方法的大部分样板文件（__init__，__hash__，__eq__，等等）
• 为属性的默认值提供简单的机制
• 可以轻松添加__slots__和方法

SimpleNamespace

• “抓包”数据结构
• 当你需要一本字典而不是一个类时使用
• 不打算使用__slots__

来自SimpleNamespace文档：

^{bq}$

由于@dataclass应该替换namedtuple的许多用例，命名记录/结构应该用@dataclass完成，而不是SimpleNamespace。在

您可能还想看看this PyCon talk by Raymond Hettinger，在这里他进入了@dataclass的背景知识和它的用法。在