作者：沒有50CM手臂

這是 Python 最新的Dataclasses系列的第二部分內容。在第一部分裏，我介紹了dataclasses的一般用法。這篇博客主要介紹另一個特徵：dataclasses.field。

我們已經知道Dataclasses會生成他們自身的__init__方法。它同時把初始化的值賦給這些字段。以下是我們在上一篇博客裏定義的內容：

• 變量名
• 數據類型

這些內容僅給我們有限的dataclass字段使用範圍。讓我們討論一下這些侷限性，以及它們如何通過dataclass.field被解決。

複合初始化

考慮以下情形：你想要初始化一個變量為列表。你如何實現它呢？一種簡單的方式是使用__post_init__方法。

數據類Student產生了一個名為marks的列表。我們不傳遞marks的值，而是使用__post_init__方法初始化。這是我們定義的單一屬性。此外，我們必須在__post_init__裏調用get_random_marks函數。這些工作是額外的。

辛運的是，Python為我們提供了一個解決方案。我們可以使用dataclasses.field來定製化dataclass字段的行為以及它們在dataclass的影響。

仍然是上述的使用情形，讓我們從__post_init__裏去除get_random_marks的調用。以下是使用dataclasses.field的情形：

dataclasses.field接受了一個名為default_factory的參數，它的作用是：如果在創建對象時沒有賦值，則使用該方法初始化該字段。

default_factory必須是一個可以調用的無參數方法（通常為一個函數）。

這樣我們就可以使用複合形式初始化字段。現在，讓我們考慮另一個使用場景。

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使用全部字段進行數據比較

通過上篇博文，我們瞭解到，dataclass能夠自動生成<,=,>,<=和>=這些比較方法。但是這些比較方法的一個缺陷是，它們使用類中的所有字段進行比較，而這種情況往往不常見。更經常地，這種比較方法會給我們使用dataclasses造成麻煩。

考慮以下的使用情形：你有一個數據類用於存放用户的信息。現在，它可能存在以下字段：

• 姓名
• 年齡
• 身高
• 體重

你僅想比較用户對象的年齡、身高和體重。你不想比較姓名。這是後端開發者經常會遇到的使用情景。

自動生成的比較方法會比較一下的數組：

這將會破壞我們的意圖。我們不想讓姓名（name）用於比較。那麼，如何使用dataclasses.field來實現我們的想法呢？

下面是具體步驟：

默認情況下，所用的字段都用於比較，因此我們僅僅需要指定哪些字段用於比較，而實現方法是直接把不需要的字段定義為filed（compare=False）。

一個更為簡單的應用情形也可以被討論。讓我們定義一個數據類，它被用來存儲一個數字激起字符串表示。我們想讓比較僅僅發生在該數字的值，而不是他的字符串表示。

現在，我們有更大的自由來控制 dataclasses 的行為。看起來很棒！

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使用全部字段進行數據表示

自動生成的__repr__方法使用所有的字段用於表示。當然，這也不是大多數情形下的理想選擇，尤其是當你的數據類有大量的字段時。單個對象的表示會變得異常臃腫，對調試來説也不利。

想象一下在你的日誌裏看到這樣的表示吧，然後還要寫一個正則表達式來搜索它。太可怕了，對吧？

當然，我們也能夠個性化這種行為。考慮一個類似的使用場景，也許最合適的用於表示的屬性是姓名（name）。那麼對__repr__，我們僅使用它：

這樣看起來就很棒了。調試很方便，比較也有意義！

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從初始化中省略字段

目前為止我們看到的所有例子，都有一個共同特點——即我們需要為所有被聲明的字段傳遞值，除了有默認值之外。在那種情形下（指有默認值的情況下），我們可以選擇傳遞值，也可以不傳遞。

但是，還有一種情形：我們可能不想在初始化時設定某個字段的值。這也是一種常見的使用場景。也許你在追蹤一個對象的狀態，並且希望它在初始化時一直被設為False。更一般地，這個值在初始化時不能夠被傳遞。

那麼，我們如何實現上述想法呢？以下是具體內容：

瞧啊！我們現在對dataclasses的使用有了更大的靈活性。

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總結

希望上兩篇博文能夠幫助你理解dataclass，希望你能儘快在項目中使用它們！