Data Classes vs typing.NamedTuple 主要用例

如何解决Data Classes vs typing.NamedTuple 主要用例

这取决于您的需求。他们每个人都有自己的好处。

这是 PyCon 2018 Raymond Hettinger 上 Dataclasses 的一个很好的解释 - Dataclasses: The code generator to end all code generators

在，而在中NamedTuple，所有这些行为都是免费的，因为NamedTuple继承自tuple. 而且由于，标准方法在NamedTuple（散列、比较等）方面更快。

另请注意，而。因此，您有使用这些结构的优点和缺点。例如，使用的空间使用较少NamedTuple，但使用的时间访问更快Dataclass。

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 卤 1.05 ns per loop (mean 卤 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 卤 1.33 ns per loop (mean 卤 std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

但是随着属性数量的增加NamedTuple访问时间仍然很小，因为它为每个属性创建了一个具有属性名称的属性。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，namedtuple 仍然是更好的选择？

当您的数据结构需要/可以是 . 如果您需要您的数据结构的继承可能性，请使用Dataclass.

解决方法

长话短说

PEP-557将数据类引入 Python
标准库，基本上可以扮演collections.namedtuple和typing.NamedTuple. 现在我想知道如何分离 namedtuple
仍然是更好的解决方案的用例。

数据类优于 NamedTuple

当然，dataclass如果我们需要，所有功劳都归于：

可变对象
继承支持
property装饰器，可管理的属性
开箱即用的生成方法定义或可自定义的方法定义

数据类的优势在同一个 PEP 中进行了简要说明：Why not just use
namedtuple。

问：在哪些情况下，namedtuple 仍然是更好的选择？

但是对于 namedtuples 有一个相反的问题：为什么不直接使用数据类呢？我猜从性能的角度来看，namedtuple 可能更好，但还没有发现任何确认。

例子

让我们考虑以下情况：

我们将把页面维度存储在一个带有静态定义字段、类型提示和命名访问的小容器中。不需要进一步的散列、比较等。

NamedTuple 方法：

from typing import NamedTuple

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

数据类方法：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class PageDimensions:
    width: int
    height: int