替换数据类对象中的属性

这个 dataclasses 模块具有用于实例上的字段替换的辅助功能( docs )

from dataclasses import replace

用法不同于 collections.namedtuple ,其中功能是由生成的类型上的方法提供的( 旁注: namedtuple._replace 是文档化/公共API,在名称上使用下划线被作者称为“遗憾”,请参见答案末尾的链接)。

>>> from dataclasses import dataclass, replace
>>> @dataclass
... class V:
...     x: int
...     y: int
...     
>>> v = V(1, 2)
>>> v_ = replace(v, y=42)
>>> v
V(x=1, y=2)
>>> v_
V(x=1, y=42)

有关设计的更多背景信息,请参阅PyCon 2018年演讲- Dataclasses: The code generator to end all code generators 这个 replace 深入讨论了API,以及 namedtuple 和 数据类 ,并进行了一些性能比较。

我知道问题是关于 dataclass ,但如果您使用 attr.s 相反,您可以使用 attr.evolve 而不是 dataclasses.replace :

import attr

@attr.s(frozen=True)
class Foo:
    x = attr.ib()
    y = attr.ib()

foo = Foo(1, 2)
bar = attr.evolve(foo, y=3)

dataclass 只是自动创建特殊 __init__ 方法和许多其他基于类型注释属性的“样板”方法。

创建类后,它与其他类一样,可以覆盖其属性并复制实例,例如:。

import copy

v_ = copy.deepcopy(v)
v_.x = -1

根据属性的不同,您可能只需要 copy.copy 。

@dataclass()
class Point:
    x: float = dataclasses.Field(repr=True, default=0.00, default_factory=float, init=True, hash=True, compare=True,
                                 metadata={'x_axis': "X Axis", 'ext_name': "Point X Axis"})
    y: float = dataclasses.Field(repr=True, default=0.00, default_factory=float, init=True, hash=True, compare=True,
                                 metadata={'y_axis': "Y Axis", 'ext_name': "Point Y Axis"})

Point1 = Point(13.5, 455.25)
Point2 = dataclasses.replace(Point1, y=255.25)

print(Point1, Point2)