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python中的 @dataclass

news 2025/7/31 21:43:57

今天写日志模块时，需求需要将常见的.log格式转为.jsonl格式。由于是封装的标准库logging的东西，原来是简单的字符串formatter格式，现在要转为json格式，同时要传入不同字段并以特定顺序进行打印。

转json-formatter容易，只需要封装logging.Formatter类即可。但是将配置以特定字段顺序打印却很繁琐，要么需要实现类，要么以Dict＋大量硬编码实现，同时也伴随着需求的不断变化。最后找到了@dataclass＋ asdict方法进行处理，极大的简化了开发效率。

@dataclass是Python3.7引入的标准库功能，位于模块dataclasses中，是用来简化数据类定义的装饰器。

传统上，定义一个只用来存储数据的类时，需要手动实现__init__、__repr__、__eq__等方法。而使用@dataclass能自动生成这些方法。

传统上：

class Person:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = age

使用@dataclass：

@dataclass
class Person:name: strage: int
# 等价于
class Person:def __init__(self, name: str, age: int):self.name = nameself.age = agedef __repr__(self):return f'Person(name={self.name!r}, age={self.age!r})'def __eq__(self, other):return isinstance(other, Person) and self.name == other.name and self.age == other.age

@dataclass的一些参数：

init=True：是否自动生成 __init__（默认是）
repr=True：是否自动生成 __repr__（默认是）
eq=True：是否自动生成 __eq__（默认是）
order=True：是否添加比较运算符，如 <、>=（需字段支持）
frozen=True：是否生成“不可变类”（类似 namedtuple）
slots=True：是否使用 __slots__ 限定字段。

同时也带默认值和字段控制

@dataclass
class Config:host: strport: int = 8080debug: bool = field(default=False)

@dataclass装饰器要求必须字段必须在可选字段的前面

@dataclass
class LogEntry:# 必选a: strb: strc: str# 可选d: Optional[str] = Nonee: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)

赋值完数据后，使用asdict将其转换为Dict

from dataclasses import asdict, dataclass, field
from typing import Dict, Any, Optional
@dataclass
class LogEntry:# 必选a: strb: strc: str# 可选d: Optional[str] = Nonee: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
logentry = LogEntry(a='a',b='b',c='c',
)
logentry_dict = asdict(logentry)
print(logentry_dict)

在赋值时，由于存在可选字段没有进行赋值，还是默认值，如果想要去掉默认的可选字段可以使用字典变量：

filtered_log_data = {k: v for k, v in logentry_dict.items() if (v is not None and v != {})}

完整：

from dataclasses import asdict, dataclass, field
from typing import Dict, Any, Optional
@dataclass
class LogEntry:# 必选a: strb: strc: str# 可选d: Optional[str] = Nonee: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
logentry = LogEntry(a='a',b='b',c='c',
)
logentry_dict = asdict(logentry)
filtered_log_data = {k: v for k, v in logentry_dict.items() if (v is not None and v != {})}
print(filtered_log_data)