"dataclass"是从"Python3.7"版本开始，作为标准库中的模块被引入。

随着"Python"版本的不断更新，"dataclass"也逐步发展和完善，为"Python"开发者提供了更加便捷的数据类创建和管理方式。

"dataclass"的主要功能在于帮助我们简化数据类的定义过程。 本文总结了几个我平时使用较多"dataclass"技巧。

1.传统的类定义方式

• 首先，从平时量化分析的场景中简化一个关于"币交易"的类用来演示。

• 简化之后，这里只保留5个字段，分别是"交易ID"、“交易对”、“价格”、“是否成功"和"参与交易的地址列表”。

class CoinTrans:
    def __init__(
        self,
        id: str,
        symbol: str,
        price: float,
        is_success: bool,
        addrs: list,
    ) -> None:
        self.id = id
        self.symbol = symbol
        self.price = price
        self.addrs = addrs
        self.is_success = is_success

• "Python"传统定义类的方式，如上通过"init"函数来初始化对象的各个属性。

• 通过这个类构造对象并打印：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

• 运行结果：

<__main__.CoinTrans object at 0x0000022A891FADD0>

• 这里只是打印出对象的地址，并没有按照我们期望的那样打印对象各个属性的值。

• 传统的类中，我们如果希望打印出可读的结果，需要自己去实现"str"函数。

# 在上面的 CoinTrans 类中添加下面的方法
def __str__(self) -> str:
    return f"交易信息：{self.id}, {self.symbol}, {self.price}, {self.addrs}, {self.is_success}"

• 再次运行，结果如下：

交易信息：id01, BTC/USDT, 71000, ['0x1111', '0x2222'], True

2.dataclass装饰器定义类

• 下面看看使用"dataclass"装饰器来定义上面同样的类有多简单。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str
    symbol: str
    price: float
    is_success: bool
    addrs: list

• 再次运行：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans("id01", "BTC/USDT", "71000", True, ["0x1111", "0x2222"])
    print(coin_trans)

• 得到如下结果：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222'])

• 不需要"init"，也不需要"str"，只要通过"@dataclass"装饰之后，就可以打印出对象的具体内容。

2.1默认值

• "dataclass’装饰器的方式来定义类，设置默认值很简单，直接在定义属性时就可以设置。

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = ["0x1111", "0x2222"]

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

• 运行之后发现，在"addrs"属性那行会报错：

ValueError: mutable default <class 'list'> for field addrs is not allowed: use default_factory

• 大概的意思就是，"list"作为一种可变的类型（引用类型，会有被其他对象意外修改的风险），不能直接作为默认值，需要用工厂方法来产生默认值。

• 其他字符串，数值，布尔类型的数据则没有这个问题。

• 我们只要定义个函数来产生此默认值即可。

def gen_list():
    return ["0x1111", "0x2222"]

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = True
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list)

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(coin_trans)

• 再次运行，可以正常执行：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8', is_success=True, addrs=['0x1111', '0x2222']

2.2隐藏敏感信息

• 我们打印对象信息的时候，有时执行打印其中几个属性的信息，涉及敏感信息的属性不希望打印出来。

• 比如，上面的对象，如果不想打印出"is_success"和"addrs"的信息，可以设置"repr=False"。

@dataclass
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    symbol: str = "BTC/USDT"
    price: float = "71000.8"
    is_success: bool = field(default=True, repr=False)
    addrs: list[str] = field(default_factory=gen_list, repr=False)

• 再次运行后显示：

CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')

2.3只读对象

• 数据分析时，大部分下情况下，原始数据读取之后是不能修改的。

• 这种情况下，我们可以用"dataclass"的"frozen"属性来设置数据类只读，防止不小心篡改了数据。

• 未设置"frozen"属性之前，可以随意修改对象的属性，比如：

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(f"修改前: {coin_trans}")
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    print(f"修改后: {coin_trans}")

• 运行结果：

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
修改后: CoinTrans(id='id01', symbol='ETH/USDT', price='71000.8')

• 设置"frozen"属性之后，看看修改属性值会怎么样：

@dataclass(frozen=True)
class CoinTrans:
    id: str = "id01"
    #... 省略 ...

• 再次运行，会发现修改属性会触发异常。

修改前: CoinTrans(id='id01', symbol='BTC/USDT', price='71000.8')
Traceback (most recent call last):
  File "D:\projects\python\samples\data_classes\main.py", line 66, in <module>
    coin_trans.symbol = "ETH/USDT"
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "<string>", line 4, in __setattr__
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'symbol'

2.4转化为元组和字典

• 最后，“dataclasses"模块还提供了两个函数可以很方便的将"数据类"转换为"元组"和"字典”。

• 这在和其他分析程序交互时非常有用，因为和其他程序交互时，参数一般都用"元组"或者"字典"这种简单通用的结构，

• 而不会直接用自己定义的数据类。

from dataclasses import dataclass, field, astuple, asdict

if __name__ == "__main__":
    coin_trans = CoinTrans()
    print(astuple(coin_trans))
    print(asdict(coin_trans))

• 运行结果：

('id01', 'BTC/USDT', '71000.8', True, ['0x1111', '0x2222'])
{'id': 'id01', 'symbol': 'BTC/USDT', 'price': '71000.8', 'is_success': True, 'addrs': ['0x1111', '0x2222']}

3.总结

• 在"Python"中，数据类主要用于存储数据，并通常包含属性和方法来操作这些数据。

• 然而，在定义数据类时，我们通常需要编写一些重复性的代码，如构造函数、属性访问器和字符串表示等。

• "dataclass"装饰器的出现，使得这些通用方法的生成变得自动化，从而极大地简化了数据类的定义过程。

• 总的来说，"dataclass"通过简化数据类的创建和管理过程，提高了开发效率，是我们在数据分析时的一个非常有用的工具。

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