在 Python 中，数据类（Data Classes）是通过 dataclasses 模块实现的，它在 Python 3.7+ 中引入。数据类是一种简洁的方式，用于创建主要用于存储数据的类，自动生成诸如 __init__、__repr__、__eq__ 等特殊方法。结合 typing 模块，数据类可以更优雅地定义类型安全的结构体。
以下是关于数据类的使用教程：
1. 基本概念
数据类通过装饰器 @dataclass 定义，减少样板代码。你只需要声明字段和类型，Python 会自动为你生成构造器和其他方法。
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
height: float
# 创建实例
p = Person("Alice", 25, 1.75)
print(p) # 输出: Person(name='Alice', age=25, height=1.75)
name: str表示字段name是字符串类型。@dataclass自动生成__init__，所以你可以直接传入参数创建对象。
2. 导入和基本用法
需要从 dataclasses 模块导入 dataclass：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int
p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(1, 2)
print(p1) # 输出: Point(x=1, y=2)
print(p1 == p2) # 输出: True（自动生成 __eq__）
3. 默认值
你可以为字段指定默认值：
@dataclass
class Student:
name: str
id: int = 0 # 默认值
grade: str = "A"
s = Student("Bob")
print(s) # 输出: Student(name='Bob', id=0, grade='A')
注意：带默认值的字段必须放在没有默认值的字段后面（与普通函数参数规则一致）。
4. 与 typing 结合
数据类可以与 typing 模块结合，支持复杂类型。
(1) 使用容器类型
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
@dataclass
class Team:
name: str
members: List[str]
scores: Dict[str, int]
leader: Optional[str] = None
t = Team("Alpha", ["Alice", "Bob"], {"Alice": 90, "Bob": 85})
print(t) # 输出: Team(name='Alpha', members=['Alice', 'Bob'], scores={'Alice': 90, 'Bob': 85}, leader=None)
(2) 使用 Union 或其他类型
from typing import Union
@dataclass
class Product:
id: Union[int, str]
price: float
p = Product("ABC123", 19.99)
print(p) # 输出: Product(id='ABC123', price=19.99)
5. 不可变数据类
通过设置 frozen=True，可以创建不可变（immutable）的数据类，防止字段被修改。
@dataclass(frozen=True)
class ImmutablePoint:
x: int
y: int
p = ImmutablePoint(1, 2)
# p.x = 3 # 会抛出 FrozenInstanceError
6. 自定义行为
(1) 添加方法
数据类仍然是普通的类，你可以添加自定义方法：
@dataclass
class Rectangle:
width: float
height: float
def area(self) -> float:
return self.width * self.height
r = Rectangle(3.0, 4.0)
print(r.area()) # 输出: 12.0
(2) 自定义 __post_init__
如果需要在初始化后执行额外逻辑，可以定义 __post_init__：
@dataclass
class Employee:
name: str
salary: float
bonus: float = 0.0
def __post_init__(self):
self.total_salary = self.salary + self.bonus
e = Employee("Alice", 50000, 5000)
print(e.total_salary) # 输出: 55000.0
7. 高级选项
@dataclass 接受一些参数来控制行为：
order=True：生成比较方法（如__lt__,__gt__），支持排序。frozen=True：使对象不可变。init=False：禁用自动生成__init__。repr=False：禁用自动生成__repr__。
示例：
@dataclass(order=True)
class Student:
name: str
score: int
s1 = Student("Alice", 90)
s2 = Student("Bob", 85)
print(s1 > s2) # 输出: True（基于字段顺序比较）
8. 与类型检查工具结合
数据类与 mypy 配合使用时，可以检测类型错误：
@dataclass
class Book:
title: str
pages: int
b = Book("Python Guide", "300") # 类型错误：pages 应为 int
运行 mypy script.py 会报错。
9. 与普通类的对比
普通类：
class Person:
def __init__(self, name: str, age: int):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"
def __eq__(self, other):
if isinstance(other, Person):
return self.name == other.name and self.age == other.age
return False
数据类：
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
数据类自动生成上述方法，代码更简洁。
10. 完整示例
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional
@dataclass
class Course:
title: str
students: List[str]
credits: int = 3
instructor: Optional[str] = None
def add_student(self, student: str) -> None:
self.students.append(student)
c = Course("Python 101", ["Alice", "Bob"])
c.add_student("Charlie")
print(c) # 输出: Course(title='Python 101', students=['Alice', 'Bob', 'Charlie'], credits=3, instructor=None)
11. 注意事项
- 数据类适用于简单的、主要用于存储数据的类。如果逻辑复杂，建议使用普通类。
- 类型注解是可选的，但推荐使用以提高可读性和工具支持。
- 默认值必须是不可变对象（如
int,str），避免使用list或dict作为默认值（可以用field解决，见下文）。
使用 field 指定默认工厂
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class Inventory:
items: List[str] = field(default_factory=list) # 使用工厂函数创建默认值
i = Inventory()
i.items.append("apple")
print(i) # 输出: Inventory(items=['apple'])
希望这个教程能帮你掌握数据类的用法！如果有更多问题或需要具体示例，请随时告诉我。