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偶遇的有趣的 Python 库。

attrs

attrs 将为你找回编写类（classes）的乐趣，能够减轻大量的 dunder methods。我们写出的类型的代码会更简洁，更少出错。

日常应用

  • 类型标注：编写自文档代码，如借助于 attr.ib。
  • 类型初始化
  • Hashing
  • …

声明 attributes 后，可以获得：

  • a concise and explicit overview of class’s attribs
  • a nice human-readable __repr__
  • comparison methods (equality and ordering)
  • an initializer
  • …

自 Python 3.6 开始，还可以不使用 attr.ib 而是直接用 type annotations，当然，前提是你希望将标注所有的属性。

借助于 attrs，可在代码中方便地使用自定义类型而非 tuples，以及令人困惑的 namedtuples。之所以使用 tuples，往往是为了方便省事儿，但有了 attrs，写个自定义类型也不麻烦了。

attrs 不是什么

attrs 不会偷偷地使用 meta classes、runtime introspection 以及 interdependencies。它所做的是：

  • 使用你的声明
  • 为你定义 dunder methods
  • 将这些方法 attach 到你的类型

因此不会有任何的性能损失。

attr.s 与 attr.ib

它们看起来很不自然？把 . 去掉试试。

既然已经有了…，为何还要用 attrs？

tuples

  • 可读性：无须赘述
  • 可扩展性：增加元素，会导致一系列代码失效

namedtuples

If you want a tuple with names, by all means: go for a namedtuple. 5 But if you want a class with methods, you’re doing yourself a disservice by relying on a pile of hacks that requires you to employ even more hacks as your requirements expand.

Data Class

attrs 与 Data Class 很像，但 attrs 有功能更多，演进更快速。Data Class 只能用于 py37 之后。

dicts

如果把值看作kv 对，tuples 可看作是隐藏了 keys；dict 看起来更完备一些，但是此时的 keys 往往是 str。

if your dict has a fixed and known set of keys, it is an object, not a hash. So if you never iterate over the keys of a dict, you should use a proper class.

Data Class

在了解了 attrs 后，感觉Data Class可能更可取，因为它属于标准库，更可靠，而且一般不需要考虑py37 之前的版本。

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from dataclasses import dataclass

@dataclass
class DataClassCard:
    rank: str
    suit: str

# init: positional, keywords
queen_of_hearts = DataClassCard('Q', suit='Hearts')
# repr
print(queen_of_hearts)
# eq
print(queen_of_hearts == DataClassCard('Q', 'Hearts'))

通过这个简单的例子可以看到 dataclass 比常规自定义类型多做的三件事情，同时也优于用作数据容器的 tuple、dict。

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