总览
这个问题已经解决。但是，此答案添加了一些实际示例以帮助对数据类进行基本了解。
python数据类到底是什么，什么时候最好使用它们？
- 代码生成器：生成样板代码；您可以选择在常规类中实现特殊方法，也可以让数据类自动实现它们。
- 数据容器：保存数据的结构（例如，元组和字典），通常具有点分，属性访问权限，例如类
namedtuple等。
“具有默认值的可变命名元组”
这是后一词的意思：
- mutable：默认情况下，可以重新分配数据类属性。您可以选择使它们不可变（请参见下面的示例）。
- namedtuple：您具有点分，属性访问权限，例如
namedtuple或常规类。
- default：您可以为属性分配默认值。
与普通类相比，您主要节省键入样板代码的费用。
特征
这是数据类功能的概述（TL； DR？请参阅下一节的摘要表）。
你得到什么
这是默认情况下从数据类获得的功能。
属性+表示+比较
import dataclasses
@dataclasses.dataclass
#@dataclasses.dataclass() # alternative
class Color:
r : int = 0
g : int = 0
b : int = 0
通过将以下关键字自动设置为，可以提供这些默认值True：
@dataclasses.dataclass(init=True, repr=True, eq=True)
您可以开启什么
如果将适当的关键字设置为，则可以使用其他功能True。
订购
@dataclasses.dataclass(order=True)
class Color:
r : int = 0
g : int = 0
b : int = 0
现在实现了排序方法（重载运算符< > <= >=：），类似于functools.total_ordering更强大的相等性测试。
散列，可变
@dataclasses.dataclass(unsafe_hash=True) # override base `__hash__`
class Color:
...
尽管对象可能是可变的（可能是不希望的），但仍实现了哈希。
可哈希，不可变
@dataclasses.dataclass(frozen=True) # `eq=True` (default) to be immutable
class Color:
...
现在实现了哈希，并且不允许更改对象或分配给属性。
总体而言，如果unsafe_hash=True或，则该对象是可哈希的frozen=True。
另请参阅原始哈希逻辑表。
你没有得到什么
要获得以下功能，必须手动实施特殊方法：
开箱
@dataclasses.dataclass
class Color:
r : int = 0
g : int = 0
b : int = 0
def __iter__(self):
yield from dataclasses.astuple(self)
优化
@dataclasses.dataclass
class SlottedColor:
__slots__ = ["r", "b", "g"]
r : int
g : int
b : int
现在减小了对象大小：
>>> imp sys
>>> sys.getsizeof(Color)
1056
>>> sys.getsizeof(SlottedColor)
888
在某些情况下，__slots__还可以提高创建实例和访问属性的速度。另外，插槽不允许默认分配；否则，将ValueError引发a。
在此博客文章中查看有关广告位的更多信息。
汇总表
+----------------------+----------------------+----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
| Feature | Keyword | Example | Implement in a Class |
+----------------------+----------------------+----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
| Attributes | init | Color().r -> 0 | __init__ |
| Representation | repr | Color() -> Color(r=0, g=0, b=0) | __repr__ |
| Comparision* | eq | Color() == Color(0, 0, 0) -> True | __eq__ |
| | | | |
| Order | order | sorted([Color(0, 50, 0), Color()]) -> ... | __lt__, __le__, __gt__, __ge__ |
| Hashable | unsafe_hash/frozen | {Color(), {Color()}} -> {Color(r=0, g=0, b=0)} | __hash__ |
| Immutable | frozen + eq | Color().r = 10 -> TypeError | __setattr__, __delattr__ |
| | | | |
| Unpacking+ | - | r, g, b = Color() | __iter__ |
| Optimization+ | - | sys.getsizeof(SlottedColor) -> 888 | __slots__ |
+----------------------+----------------------+----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
+这些方法不会自动生成，需要在数据类中手动实现。
* __ne__不需要，因此也没有实现。
附加功能
后初始化
@dataclasses.dataclass
class RGBA:
r : int = 0
g : int = 0
b : int = 0
a : float = 1.0
def __post_init__(self):
self.a : int = int(self.a * 255)
RGBA(127, 0, 255, 0.5)
# RGBA(r=127, g=0, b=255, a=127)
遗产
@dataclasses.dataclass
class RGBA(Color):
a : int = 0
转换次数
递归将数据类转换为元组或字典：
>>> dataclasses.astuple(Color(128, 0, 255))
(128, 0, 255)
>>> dataclasses.asdict(Color(128, 0, 255))
{r: 128, g: 0, b: 255}
局限性
参考资料
- R.赫廷杰的谈话对数据类：代码生成器来结束所有的代码生成器
- T. Hunner 关于更简单类的演讲：Python类无所不包
- Python 有关散列细节的文档
- 关于Python 3.7中的数据类最终指南的 Real Python 指南
- A. Shaw的博客帖子上的Python 3.7数据类的简要介绍
- E.Smith关于数据类的github存储库
namedtuples是不可变的，不能具有属性的默认值，而数据类是可变的并且可以具有它们。