Python数据类实战：5个高效数据建模技巧

1. 基础数据类

创建简单的用户数据模型：

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    email: str = ""  # 默认值
    friends: List[str] = None  # 可变默认值需要特殊处理
    
    def __post_init__(self):
        if self.friends is None:
            self.friends = []

# 使用
user = User(name="张三", age=30, email="zhangsan@example.com")
print(user)  # 自动生成__repr__

2. 不可变数据类

创建不可变的数据对象：

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

# 使用
p1 = Point(1.0, 2.0)
p2 = Point(4.0, 6.0)
print(p1.distance(p2))  # 5.0
# p1.x = 3.0  # 报错: frozen实例不可修改

3. 数据类继承

实现数据类的继承关系：

@dataclass
class Product:
    id: int
    name: str
    price: float

@dataclass
class DiscountedProduct(Product):
    discount_rate: float = 0.1
    
    @property
    def discounted_price(self):
        return self.price * (1 - self.discount_rate)

# 使用
product = DiscountedProduct(id=1, name="Python书", price=99.0, discount_rate=0.2)
print(f"折后价: {product.discounted_price}")

4. 数据类与模式匹配

Python 3.10+的结构模式匹配：

@dataclass
class Command:
    action: str
    data: str

def handle_command(cmd: Command):
    match cmd:
        case Command(action="create", data=data):
            print(f"创建资源: {data}")
        case Command(action="delete", data=data):
            print(f"删除资源: {data}")
        case _:
            print("未知命令")

# 使用
handle_command(Command("create", "user"))

5. 数据类转换

from dataclasses import asdict, astuple
import json

@dataclass
class Book:
    title: str
    author: str
    year: int

book = Book("Python编程", "Guido", 2023)

# 转为字典
book_dict = asdict(book)
print(json.dumps(book_dict))

# 转为元组
print(astuple(book))

# 从字典创建
data = {"title": "机器学习", "author": "Andrew", "year": 2022}
book2 = Book(**data)

Python数据类(dataclass)为数据建模提供了简洁高效的解决方案，特别适合DTO、配置对象等需要清晰数据结构定义的场景。