Python数据类实战：5个高效替代传统类的技巧

1. 基础数据类定义

替代传统类定义方式：

from dataclasses import dataclass

# 传统类定义
class PointOld:
    def __init__(self, x: float, y: float):
        self.x = x
        self.y = y
    
    def __repr__(self):
        return f"PointOld(x={self.x}, y={self.y})"

# 数据类定义
@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float

# 使用对比
p1 = PointOld(1.5, 2.5)  # 传统方式
p2 = Point(1.5, 2.5)     # 数据类方式
print(p1)  # 需要手动实现__repr__
print(p2)  # 自动生成__repr__

2. 默认值与类型提示

定义带默认值的字段：

from dataclasses import field
from typing import List

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int = 18  # 带默认值的字段
    hobbies: List[str] = field(default_factory=list)  # 可变默认值
    
    def greet(self):
        return f"Hello, I'm {self.name}, {self.age} years old"

# 使用示例
user1 = User("Alice")
user2 = User("Bob", 25, ["reading", "swimming"])
print(user1.greet())
print(user2)

3. 不可变数据类

创建不可变实例：

@dataclass(frozen=True)
class ImmutablePoint:
    x: float
    y: float
    
    def distance(self, other):
        return ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5

p1 = ImmutablePoint(1.0, 2.0)
p2 = ImmutablePoint(4.0, 6.0)
print(p1.distance(p2))  # 5.0

# p1.x = 3.0  # 会抛出FrozenInstanceError

4. 后初始化处理

使用__post_init__方法：

@dataclass
class Rectangle:
    width: float
    height: float
    area: float = field(init=False)  # 不包含在__init__中
    
    def __post_init__(self):
        self.area = self.width * self.height

rect = Rectangle(3.0, 4.0)
print(rect)  # Rectangle(width=3.0, height=4.0, area=12.0)

5. 高级应用：数据类继承

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

@dataclass
class Employee(Person):
    employee_id: str
    department: str
    salary: float = field(default=5000.0, repr=False)  # 不显示在repr中

# 使用示例
emp = Employee("Alice", 30, "E1001", "Engineering", 7500.0)
print(emp)  # Employee(name='Alice', age=30, employee_id='E1001', department='Engineering')

合理使用数据类可以大幅减少Python中的样板代码，使你的代码更加简洁、易读且易于维护，特别适合数据密集型的应用场景。