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{{tag>cours python dev dataclass decorateur}}

====== Python: les dataclasses ======

Python 3.7 introduit une nouveauté pour simplifier la définition de classes dites "de données"; ce type de classes s'applique pour des objets qui sont  essentiellement un assemblage de quelques champs de données.

La raison d'être de **dataclass** est de fournir un autre moyen de définir des classes d'enregistrements.

Voici par exemple comment on pourrait définir une classe Personne:

<code python>
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Personne:
    nom: str
    age: int
    email: str = ""

p = Personne(nom='jean', age=12)
print(p)
</code>

===== Instances non mutables =====

Le décorateur dataclass accepte divers arguments pour choisir le comportement de certains aspects de la classe. Reportez-vous à la documentation pour une liste complète, mais voici un exemple qui utilise %%frozen=True%% et qui illustre la possibilité de créer des instances non mutables. Nous retrouvons ici le même scénario d'ensemble de points que nous avons déjà rencontré plusieurs fois :

<code python>
from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Point:
    x: float
    y: float

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

    def __hash__(self):
        return (11 * self.x + self.y) // 16
        
p1, p2, p3 = Point(1, 1), Point(1, 1), Point(1, 1)

s = {p1, p2}
len(s)
1

p3 in s
True

try:
    p1.x = 10
except Exception as e:
    print(f"OOPS {type(e)}")

OOPS <class 'dataclasses.FrozenInstanceError'>
</code>

===== Complément =====

  * [[https://www.python.org/dev/peps/pep-0557/|PEP 557]] qui a abouti au consensus;
  * La [[https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html|documentation officielle]] du module.

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