Python 3.7 : Utility of Dataclasses and SimpleNameSpace

Question

Python 3.7 提供了新的 dataclasses，它们具有预定义的特殊功能。

从总体上看，dataclasses 和 SimpleNamespace 都提供了很好的数据封装工具。

@dataclass
class MyData:
    name:str
    age: int

data_1 = MyData(name = 'JohnDoe' , age = 23)

data_2 = SimpleNamespace(name = 'JohnDoe' , age = 23)

很多时候我使用 SimpleNamespace 只是为了包装数据并移动它。

我什至将其子类化以添加特殊功能:

from types import SimpleNamespace

class NewSimpleNameSpace(SimpleNamespace):
    def __hash__(self):
        return some_hashing_func(self.__dict__)

对于我的问题:

1. 人们如何在 SimpleNamespace 和 dataclasses 之间进行选择？
2. 当扩展 SimpleNamespace 可以达到相同的效果时，为什么它们是必要的？
3. 所有其他用例 dataclasses 迎合什么？

Answer 1

Dataclasses 更像 namedtuple 和流行的 attrs包而不是 SimpleNamespace (the PEP 中甚至没有提到)。它们有两种不同的预期目的。

数据类

• 结构化
• 键入(默认情况下，但可选)
• 为基本的 dunder 方法(__init__、__hash__、__eq__ 等)编写大部分样板文件
• 为属性的默认值提供简单的机制
• 可以轻松添加__slots__和方法

简单命名空间

• “抓包”数据结构
• 用于您需要的不仅仅是字典但不需要类的地方
• 不打算使用 __slots__
之类的东西

来自 SimpleNamespace 文档:

SimpleNamespace may be useful as a replacement for class NS: pass. However, for a structured record type use namedtuple() instead.

由于 @dataclass 应该替换 namedtuple 的很多用例，命名记录/结构应该用 @dataclass 来完成，而不是 SimpleNamespace。

您可能还想查看 this PyCon talk by Raymond Hettinger ，在那里他进入了 @dataclass 的背景故事以及它的用途。