了解 Python 中常规类和数据类之间的差异

介绍

在python中定义数据结构可以通过各种方法来完成。两种常用的方法是常规类和数据类。了解这两种方法之间的差异有助于为给定任务选择最合适的选项。本文对常规类和数据类进行了比较分析，强调了它们各自的特点和适当的用例。

常规课程

python 中的常规类是创建对象的传统方式。它需要对各种方法和属性进行显式定义。其中包括初始化方法 (init)、字符串表示方法 (repr) 和相等比较方法 (eq) 等等。

class person:    def __init__(self, name, age):        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

优点

当您选择常规课程时，您将获得满足复杂和定制需求的几个关键优势：

缺点

然而，这种程度的控制和灵活性也带来了一系列挑战：

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数据类

python 3.7 中引入的数据类装饰器简化了主要用于数据存储的类的创建。它自动生成 init、repr、eq 等常用方法，从而减少样板代码量

from dataclasses import dataclass@dataclassclass Person:    name: str    age: int

优点

选择数据类会带来几个显着的好处，特别是在处理简单的数据管理任务时：

缺点

虽然数据类提供了许多优点，但它也有一定的局限性：

选择合适的方法

何时使用常规课程：

何时使用数据类：

最后的想法

常规类和数据类在使用 python 编程中都发挥着重要作用。常规类提供了广泛的控制和灵活性，而数据类提供了处理简单数据结构的高效且简化的方法。通过了解每个开发人员的独特优势和局限性，可以做出明智的决策来优化他们的编码实践并提高代码的可维护性。