Python3.7引進了dataclass。 dataclass裝飾器可以宣告Python類別為資料類別；資料類別適合用來儲存數據，一般而言它具有以下特徵：
資料類別表示某種資料類型，資料物件代表一種特定類別的實體，包含了實體的屬性。
同類型的物件之間可以進行比較；如，大於、小於或等於。
就其本質而言，資料類別並沒有什麼特別之處，只是@dataclass裝飾器自動產生__repr__，init，__eq__等一系列方法。定義資料類別：
from dataclasses import dataclass @dataclass class A: normal: str defVal: int = 0
dataclass完整形式為（True為產生對應方法，False將不產生；若類別中已定義對應方法，則忽略此參數）：
@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)：
init：預設會生成__init__方法;
repr：預設將產生__repr__方法；repr字串包含類別名稱、每個欄位名稱和其repr（按其類別中定義順序）；
eq：預設會產生__eq__方法；如果傳入False，那麼__eq__方法將不會被dataclass添加，但會繼承object.__eq__（比較id）；
order：預設不產生__gt__、__ge__、__lt__、__le__方法；
unsafe_hash：如果是False（預設），則根據eq和frozen的設定方式產生__hash__()方法（由內建的hash()使用）。
如果eq和frozen都為真，預設情況會產生一個__hash__()方法；
如果eq為真而frozen為假，則__hash__()將被設定為None，將其標記為不可散列（確實如此，因為它是可變的）；
如果eq為假，則__hash__()將保持不變，這表示將使用超類別的__hash__()方法（如果超類別是object，將回退到基於id的雜湊）。
frozen：如果為true，實例初始化後屬性將無法修改；
dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, repr=True, hash=None, init=True, compare=True, metadata=None)：
from dataclasses import dataclass, field
import random
def build_marks() -> list:
return [random.randint(0, 1000) for i in range(5)]
@dataclass(order=True)
class RandMark:
marks: list = field(default_factory=build_marks)
r = RandMark() # 使用build_marks生成默认值
print(r)透過compare=False，可設定不用於比較的欄位：
@dataclass(order=True)
class Student:
name: str = field(compare=False)
score: float
s = [Student("mike", 90),
Student("steven", 80),
Student("orange", 70)
]
print(sorted(s)) # 只根据score排序from dataclasses import dataclass
@dataclass
class FloatNumber:
val: float
decimal: float = 0
integer: float = 0
def __post_init__(self):
self.decimal, self.integer = math.modf(self.val)
f = FloatNumber(1.2) # decimal与integer自动赋值以上是Python中的資料類別是如何使用的？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
