主要给大家介绍了关于Python 3.7新功能之dataclass装饰器的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
在Python 3.7中，dataclass装饰器是一个非常实用的新特性，它简化了创建数据存储类的过程。数据类主要用于存储数据，它们通常包含了多个属性，而这些属性的设置、比较和序列化等功能往往需要手动编写。dataclass装饰器则可以自动生成这些常见方法，如`__init__`, `__repr__`, `__eq__`, `__hash__`等，极大地提高了开发效率。
让我们看看什么是数据类。在Python编程中，数据类是一种特殊的类，它的主要目的是存储和管理数据。传统的做法是定义一个类，并在`__init__`方法中初始化属性，如以下示例所示：
```python
class MyClass:
def __init__(self, var_a, var_b):
self.var_a = var_a
self.var_b = var_b
```
使用dataclass装饰器，我们可以简化这个过程：
```python
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class MyClass:
var_a: str
var_b: str
```
在这个例子中，dataclass装饰器会自动为`MyClass`生成`__init__`方法，同时根据变量类型（str）生成`__repr__`方法，以及其他一些默认的方法。
接下来，我们通过星球大战API的例子来进一步了解dataclass的用法。假设我们从API获取到一个电影的数据字典，我们可以创建一个数据类来封装这些信息：
```python
import datetime
from typing import List
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class StarWarsMovie:
title: str
episode_id: int
opening_crawl: str
director: str
producer: str
release_date: datetime
characters: List[str]
planets: List[str]
starships: List[str]
vehicles: List[str]
species: List[str]
created: datetime
edited: datetime
url: str
```
在这个数据类中，我们定义了电影的各种属性，包括字符串、整数和日期等类型。dataclass会为每个属性生成相应的默认构造方法，使得我们可以轻松地将API返回的字典转换为StarWarsMovie对象。
```python
response = requests.get('https://swapi.co/api/films/1/')
movie_dict = response.json()
movie = StarWarsMovie(**movie_dict)
```
这里，`**movie_dict`使用了解包操作符，将字典中的键值对映射到`StarWarsMovie`的构造方法中，自动填充类的属性。
dataclass还可以与其他装饰器结合使用，如`@classmethod`或`@staticmethod`，以便在类中添加额外的功能。此外，数据类支持继承，你可以创建一个基类，然后定义子类以扩展功能或覆盖默认行为。
Python 3.7引入的dataclass装饰器使得创建数据存储类变得更加简洁，减少了重复代码，提高了代码的可读性和维护性。对于那些主要用来存储数据的类，dataclass是一个非常实用的工具，值得在日常开发中广泛采用。
