Python3.7以上のデータ格納はdataclassを活用しよう - Qiita
はじめに Pythonでデータを格納する際に辞書や普通のクラスを使っていませんか？Python3.7からはデータ格納に便利なdataclassデコレータが用意されています。 この記事では公式ドキュメントやPEP557の説明ではいまいち掴めない、どういった時に便利で、なぜ使うべきなのかという点に触れつつ、使い方を説明していきます。 なお、以前のバージョンではPython3.6に限りpip install dataclassesによって使えるようになります。執筆時点ではGoogle Colaboratoryの環境がPython3.6.9ですが、デフォルトでdataclassesがインストールされています。 想定読者 dataclassの存在を知ったが何なのかよく分からない人 可読性高くデータを扱いたい人 「前はこんな機能なかったし、自分は別に使わなくて良いよ・・・」と思っている人 よく見かける
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
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