Python dataclass 实用指南：少写样板代码的 5 个技巧

写 Python 时，只负责存数据的类很常见。手写 __init__、__repr__、__eq__ 既啰嗦又容易漏。标准库的 dataclasses（Python 3.7+）可以自动生成这些方法。下面用可运行的例子讲 5 个常用技巧，示例在 Python 3.10+ 下验证过。

1. 基本用法与可变默认值

from dataclasses import dataclass, field, asdict

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int = 0
    tags: list = field(default_factory=list)

u = User("小明", 20)
u.tags.append("python")
print(u)          # User(name='小明', age=20, tags=['python'])
print(asdict(u))  # {'name': '小明', 'age': 20, 'tags': ['python']}

注意：列表、字典这类可变默认值不能直接写 tags: list = []，dataclass 会直接抛出 ValueError。必须用 field(default_factory=list)，这样每个实例都有独立的列表。

2. frozen=True：不可变且可哈希

@dataclass(frozen=True, order=True)
class Point:
    x: int
    y: int

a, b = Point(1, 2), Point(1, 3)
print(a < b)                 # True，order=True 按字段顺序比较
try:
    a.x = 5
except Exception as e:
    print(type(e).__name__)  # FrozenInstanceError
print({a: "ok"}[Point(1, 2)])  # ok，可作字典键

frozen=True 让实例创建后不能修改，同时会生成 __hash__，所以可以放进集合或当字典键。适合坐标、配置项、缓存键。

3. post_init：派生字段与校验

@dataclass
class Order:
    price: float
    qty: int
    total: float = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        if self.qty < 0:
            raise ValueError("qty 不能为负")
        self.total = self.price * self.qty

print(Order(2.5, 4))  # Order(price=2.5, qty=4, total=10.0)

field(init=False) 表示该字段不出现在构造参数里，由 __post_init__ 在初始化后计算。校验逻辑也放在这里。

4. slots=True：省内存、防拼错属性

Python 3.10 起可以写 @dataclass(slots=True)：

@dataclass(slots=True)
class S:
    a: int

print(hasattr(S(1), "__dict__"))  # False

实例不再有 __dict__，创建大量对象时更省内存，给不存在的属性赋值会直接报错，能提前发现拼写错误。

5. 常见陷阱

• 有默认值的字段必须放在没有默认值的字段后面，否则报 TypeError。需要打破限制时可用 kw_only=True（3.10+）。
• asdict 会递归拷贝嵌套的 dataclass、列表和字典，数据量大时有开销。
• 默认的 __eq__ 只在两个对象类型相同时才比较字段；eq=True 且非 frozen 时 __hash__ 会被置为 None，即不可哈希。
• 需要运行时类型校验时，dataclass 不会帮你做，类型注解只是提示，这时可以考虑 pydantic。

小结

dataclass 适合承载数据的轻量类：默认值用 default_factory，需要不可变就加 frozen=True，派生字段与校验放进 __post_init__，对象很多时考虑 slots=True。几行代码就能替代几十行样板，也更不容易出错。