数据类与类型。命名了两个主要用例

Question

PEP-557在Python标准库中引入了数据类，基本上可以充当与< code > collections . named tuple 和< code>typing相同的角色。命名元组。现在我想知道如何区分命名元组仍然是更好的解决方案的用例。

当然，如果我们需要:

• 可变对象
• 继承支持
• 属性装饰器，可管理属性
• 生成的现成方法定义或可自定义的方法定义

数据类的优点在同一个PEP中简要说明：为什么不直接使用命名。

但是对于namedtuple，有一个相反的问题：为什么不直接使用数据类呢？我想从性能的角度来看，namedtuple可能更好，但还没有得到证实。

让我们考虑以下情况:

我们将在一个小容器中存储页面维度，该容器具有静态定义的字段、类型提示和命名访问。不需要进一步的散列、比较等等。

命名方法：

from typing import NamedTuple

PageDimensions = NamedTuple("PageDimensions", [('width', int), ('height', int)])

DataClass方法：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class PageDimensions:
    width: int
    height: int

哪种解决方案更可取，为什么？

另外，这个问题无论如何都不是那个问题的副本，因为我在这里问的是namedtuple更好的情况，而不是区别（我在问之前已经查看了文档和来源）

Answer 1

我也有同样的问题，所以做了一些测试，并记录在这里:https://shayallenhill.com/python-struct-options/

总结:

• 命名图普尔更适合解压缩、分解和调整大小。
• 数据类更快、更灵活。
• 差异并不大，我不会重构稳定的代码来从一个移动到另一个。
• NamedTuple 也非常适合软键入，当你希望能够传递元组时。

为此，请定义从其继承的类型。。。

class CircleArg(NamedTuple):
    x: float
    y: float
    radius: float

…然后将其解压缩到函数中。不要使用。attributes，您将得到一个很好的“类型提示”，而不需要为调用者提供任何PITA。

*focus, radius = circle_arg_instance  # or tuple

Answer 2

一般来说，在编程中，任何可以是不可变的东西都应该是不可变的。我们得到两件事：

1. 更容易阅读程序——我们不需要担心值会改变，一旦实例化，它就永远不会改变（namedtuple）
2. 奇怪虫子的机会更少

这就是为什么，如果数据是不可变的，您应该使用命名元组而不是数据类

我在评论中写了它，但我会在这里提到它：你绝对是对的，有一个重叠，特别是在数据类中冻结=True - 但仍然有一些功能，例如解压缩属于命名的tuples，它总是不可变的 - 我怀疑他们会删除这样的命名图普尔

Answer 3

这取决于您的需求。他们每个人都有自己的好处。

以下是对2018年PyCon上的Dataclasses的一个很好的解释，Raymond Hettinger-Dataclasses:结束所有代码生成器的代码生成器

在Dataclass中，所有实现都是用Python编写的，而在NamedTuple中，所有这些行为都是免费的，因为NamedTuple继承自tuple。而且因为tuple结构是用C编写的，所以标准方法在NamedTuple（哈希、比较等）中更快。

另请注意，Dataclass基于dict，而NamedTupleNamedTuple基于tuple。因此，使用这些结构有优点也有缺点。例如，NamedTuple占用的空间较少，但Dataclass>的时间访问更快。

请看我的实验：

In [33]: a = PageDimensionsDC(width=10, height=10)

In [34]: sys.getsizeof(a) + sys.getsizeof(vars(a))
Out[34]: 168

In [35]: %timeit a.width
43.2 ns ± 1.05 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

In [36]: a = PageDimensionsNT(width=10, height=10)

In [37]: sys.getsizeof(a)
Out[37]: 64

In [38]: %timeit a.width
63.6 ns ± 1.33 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

但是随着 NamedTuple 属性数量的增加，访问时间仍然很小，因为对于每个属性，它都会创建一个具有该属性名称的属性。例如，对于我们的例子，新类的命名空间部分将如下所示：

from operator import itemgetter

class_namespace = {
...
    'width': property(itemgetter(0, doc="Alias for field number 0")),
    'height': property(itemgetter(0, doc="Alias for field number 1"))**
}

在哪些情况下，命名的存根仍然是更好的选择？

当您的数据结构需要/可以是不可变的、可哈希的、可迭代的、可解压缩的、可比较的时，您可以使用NamedTuple。如果您需要更复杂的东西，例如，数据结构的继承可能性，那么请使用Dataclass。