Le choix des classes de données Python ou une classe traditionnelle dépend du scénario d'utilisation. Si vous stockez principalement des données, réduisez le code de la baillit et ne nécessitez pas de logique complexe, vous donnerez la priorité aux classes de données; Si vous avez besoin de fonctionnalités avancées telles que l'initialisation personnalisée, la logique commerciale complexe ou l'héritage, choisissez une classe ordinaire. La base de jugement spécifique est la suivante: 1. DataClasses est un modèle de données qui convient à un type de champ clair et à une méthode par défaut pour répondre aux besoins; 2. La classe normale prend en charge les fonctions avancées telles que les méthodes magiques personnalisées, le contr?le de l'état d'objet et le polymorphisme; 3. 4. Notez que le champ DataClasses est public par défaut, ce qui peut apporter des problèmes de sécurité. Le choix final devrait peser les besoins de commodité et de contr?le.

Lors de la rédaction de structures de données dans Python, de nombreuses personnes seront confondues quant à l'utilisation dataclasses ou class traditionnelles. En fait, les deux peuvent effectuer des taches, mais les scénarios applicables sont différents. Autrement dit: si vous essayez principalement de stocker des données et que vous ne souhaitez pas écrire un tas de code de chauffeur, donnez la priorité aux classes de données; Si vous avez besoin de plus de contr?le ou de logique complexe, il est plus approprié d'utiliser une classe ordinaire .

Les aspects suivants peuvent vous aider à déterminer plus clairement quand utiliser lequel.

Que sont les classes de données et quels problèmes résout-il?

dataclasses de Python sont un module introduit depuis 3,7. L'objectif principal est de simplifier la définition de la classe "conteneur de données". Par exemple, vous souhaitez définir une classe qui stocke les informations utilisateur, qui contient plusieurs champs tels que le nom, l'age et le courrier électronique. La fa?on traditionnelle d'écriture vous oblige à écrire __init__ par vous-même, et vous devrez peut-être également ajouter __repr__ ou __eq__ .
Et après avoir utilisé le décorateur @dataclass , ceux-ci peuvent être automatiquement faits pour vous.

Par exemple:

 à partir des classes de données importent la classe de données

@dataclass
Utilisateur de classe:
    Nom: Str
    ?ge: int
    e-mail: str

De cette fa?on, vous pouvez l'utiliser directement et il prend en charge la comparaison, l'impression et d'autres opérations par défaut.

Convient aux scénarios:

• Principalement utilisé pour stocker des données
• Aucune logique d'initialisation complexe requise
• Vous souhaitez réduire le code passe-partout (passe-partout)

Quels sont les avantages que la classe ordinaire n'a pas?

Bien que les classes de données soient très pratiques, ce ne sont qu'une paquet de classes après tout, pas omnipotent. Dans certains cas, vous devez toujours utiliser une classe normale:

• Vous souhaitez personnaliser __init__ ou d'autres méthodes magiques
  Par exemple, vous souhaitez effectuer un traitement supplémentaire lors de la création d'un objet (tel que la vérification de l'entrée), ou vous souhaitez contr?ler la méthode d'attribut d'attribut.

• Vous devez hériter et réécrire de nombreux comportements
  Si votre classe nécessite des classes de base abstraites polymorphes, des métaclases et d'autres fonctions, la classe ordinaire est plus flexible.

• Vous souhaitez contr?ler pleinement l'état interne de l'objet
  Par exemple, vous souhaitez que certaines propriétés soient en lecture seule, chargement retardée ou propriétés calculées dynamiquement.

Par exemple:

 Produit de classe:
    Def __init __ (soi, nom, prix):
        self._name = nom
        self._price = prix
        self.validate ()

    Def Valider (soi):
        Si self._price <= 0:
            augmenter ValueError ("Le prix doit être positif")

Cette classe avec logique de vérification ne convient pas aux classes de données à moins que vous ne remplaciez manuellement __post_init__ .

Différences de performances et de lisibilité

En termes de performances, l'écart entre les deux est fondamentalement négligeable. Parce que la couche sous-jacente est implémentée en fonction de la classe.

Mais dataclasses sont généralement meilleures en termes de lisibilité et de maintenance . Surtout pour les modèles de données simples, le code semble plus propre et il est plus facile de voir en un coup d'?il à quoi cette classe est utilisée.

Cependant, vous devez également noter qu'une fois que vous avez ajouté trop d'utilisations avancées telles que __post_init__ , field(default_factory=...) à la classe de données, cela rendra le code compliqué. Pour le moment, il vaut mieux écrire honnêtement des cours ordinaires.

Comment choisir? Quelques suggestions

Pour résumer, vous pouvez décider lequel utiliser en fonction de ces points:

• ? Utilisez dataclasses si:

  • Les classes sont principalement utilisées pour stocker des données
  • Le type d'attribut est clair
  • Je n'ai pas besoin de beaucoup de logique personnalisée

• ? Utilisez class normale si:

  • Besoin d'une méthode d'initialisation ou magique personnalisée
  • Avoir une logique commerciale complexe ou un contr?le de l'état
  • Impliquez des modèles de conception tels que l'héritage et la mise en ?uvre de l'interface

• ?? Remarque:

  • Les champs des classes de données sont publiques par défaut et sont facilement modifiés par erreur
  • Si vous utilisez une bibliothèque tierce (comme Pydontic), vous pouvez avoir vos propres règles et ne pas nécessairement copier les classes de données

Fondamentalement, c'est tout. Les deux fa?ons d'écrire ne sont pas difficiles, la clé est de savoir si vous souhaitez économiser des ennuis et si vous avez des besoins spéciaux.

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