数据类：@dataclass与NamedTuple

@dataclass装饰器

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float
    
    def distance_from_origin(self):
        return (self.x**2 + self.y**2)**0.5

p = Point(3, 4)
print(p)  # Point(x=3, y=4)
print(p.distance_from_origin())  # 5.0

默认值和字段选项

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int = 0
    hobbies: list = field(default_factory=list)

person = Person("Alice")
person.hobbies.append("Reading")
print(person)  # Person(name='Alice', age=0, hobbies=['Reading'])

NamedTuple

from typing import NamedTuple

class Point(NamedTuple):
    x: float
    y: float
    
    def distance(self):
        return (self.x**2 + self.y**2)**0.5

p = Point(3, 4)
print(p.x, p.y)  # 3 4
print(p[0], p[1])  # 3 4（也可以像元组一样访问）
# p.x = 5  # AttributeError（不可变）

dataclass vs NamedTuple vs 普通类

特性	dataclass	NamedTuple	普通类
可变性	可变	不可变	可变
类型注解	必须	必须	可选
自动生成__init__	是	是	否
自动生成__repr__	是	是	否
支持方法	是	是	是
元组解包	否	是	否

练习

1. Product类：用@dataclass实现商品类（name, price, quantity）。
2. 不可变Point：用@dataclass(frozen=True)实现不可变Point。
3. NamedTuple vs dataclass：比较两者的内存占用和性能。

答案：第四章答案

本章小结

第四章学习了Python的类与对象：类定义、继承、特殊方法、属性、数据类。

继续第五章学习异常与资源管理。

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