为什么是`数据类.asdict(obj)`>比'obj.\uu dict\慢10倍()`

在大多数情况下 __dict__ dataclasses ,你应该继续使用 ,也许有一个 copy 打电话。 asdict 你可能并不真正想要的额外工作。这就是它的作用。

首先,从 docs

每个数据类都转换为其字段的dict,即name:value对。 数据类、dict、列表和元组被递归到。 例如:

@dataclass
class Point:
     x: int
     y: int

@dataclass
class C:
     mylist: List[Point]

p = Point(10, 20)
assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}

c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}

因此,如果您想要递归的数据类措辞,请使用 阿斯迪克特 ,然后将包含的对象的实现更改为 dataclass 将改变 阿斯迪克特 在外部物体上。

除此之外, 阿斯迪克特 __口述__ 直接访问对象的属性dict。的返回值 阿斯迪克特 不会受到重新分配原始对象字段的影响。也, 阿斯迪克特 使用 fields 阿斯迪克特 不包括他们。

最后,医生一点也没提,但是 阿斯迪克特 将 call deepcopy

else:
    return copy.deepcopy(obj)

(数据类对象、dict、列表和元组通过递归逻辑,它也构建了一个副本,只是应用了递归措辞。)

深度复制 memo 处理意味着 阿斯迪克特 可能会在非平凡对象图中创建共享对象的多个副本。请注意:

>>> from dataclasses import dataclass, asdict
>>> @dataclass
... class Foo:
...     x: object
...     y: object
... 
>>> a = object()
>>> b = Foo(a, a)
>>> c = asdict(b)
>>> b.x is b.y
True
>>> c['x'] is c['y']
False
>>> c['x'] is b.x
False