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description=Python Dataclasses erklärt: @dataclass-Dekorator, field()-Standardwerte, Sortierung, Unveränderlichkeit und Vererbung mit Beispielen.;

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methoden escape zeichen format strings globale variablen listen verbinden sets zusammenführen tuples verbinden list comprehension listen methoden dictionaries durchlaufen listen durchlaufen sets durchlaufen tuples durchlaufen strings modifizieren verschachtelte dictionaries ausgabevariablen python home python listen python sets python strings python tuples python variablen elemente entfernen listenelemente entfernen set elemente entfernen set methoden strings slicen listen sortieren string methoden tuple methoden tupel entpacken tuples aktualisieren variablennamen python einführung python erste schritte python syntax python kommentare python variablen python datentypen python zahlen python casting python strings python booleans python operatoren python listen python tupeln gruppieren python dictionaries python if else python while schleifen python for schleifen python funktionen python lambda python arrays python klassen objekte python vererbung python iteratoren python scope python module python datumsangaben python math python json python regex python pip python try except python benutzereingabe python string formatierung file handling python dateiverarbeitung python dateien lesen python dateien schreiben erstellen python dateien löschen python modules numpy tutorial pandas tutorial scipy tutorial django tutorial python matplotlib matplotlib einführung matplotlib erste schritte matplotlib pyplot matplotlib plotting matplotlib marker matplotlib linie matplotlib beschriftungen matplotlib grid matplotlib subplot matplotlib scatter matplotlib balken matplotlib histogramme matplotlib kreisdiagramme machine learning erste schritte mittelwert median modus standardabweichung perzentil datenverteilung normalverteilung von daten streudiagramm lineare regression polynomiale regression multiple regression skalierung train test entscheidungsbaum konfusionsmatrix hierarchisches clustering logistische regression grid search kategoriale daten k means bootstrap aggregation cross validation auc roc kurve k nearest neighbors python mysql mysql einstieg mysql datenbank erstellen mysql tabelle erstellen mysql insert mysql select mysql where mysql order by mysql delete mysql drop table mysql update mysql limit mysql join python mongodb mongodb erste schritte mongodb datenbank erstellen mongodb collection erstellen mongodb insert mongodb find mongodb query mongodb sort mongodb delete mongodb drop collection mongodb update mongodb limit intermediate python f strings type hints args kwargs decorators generatoren closures rekursion kontextmanager comprehensions enumerate zip map match anweisung advanced oop magic methods property static classmethod dataclasses polymorphismus kapselung abstrakte klassen enums python how to listen duplikate entfernen string umkehren zwei zahlen addieren error handling and the standard library ausnahmen auslösen collections itertools os sys random csv dateien concurrency in python asyncio threading python tooling and best practices virtuelle umgebungen pakete pytest http anfragen python dataclasses python dataclasses erklärt dataclass dekorator field standardwerte sortierung unveränderlichkeit und vererbung mit beispielen eine dataclass ist eine reguläre python klasse deren boilerplate __init__ __repr__ und __eq__ automatisch durch den dataclass dekorator generiert wird das ergebnis ist weniger code weniger tippfehler und klassen die sofort lesbar sind dieses kapitel behandelt warum dataclasses existieren und wann man sie verwendet den dataclass dekorator standardwerte für felder und den field helfer steuerung von gleichheit und sortierung unveränderliche dataclasses mit frozen true post initialisierungslogik mit __post_init__ vererbung mit dataclasses dataclasses vs namedtuple vs einfachen klassen bevor sie dieses kapitel lesen sollten sie sich mit python klassen und objekten und python vererbung vertraut gemacht haben warum dataclasses stellen sie sich eine klasse vor die ein produkt in einem online shop speichert ohne dataclasses schreiben sie die gleichen attributzuweisungen dreimal einmal in __init__ einmal in __repr__ und einmal in __eq__ class product def __init__ self name price stock self name name self price price self stock stock def __repr__ self return f product name self name r price self price stock self stock def __eq__ self other if not isinstance other product return notimplemented return self name self price self stock other name other price other stock kopieren der dataclass dekorator generiert all das obige aus einer einzigen annotierten feldliste from dataclasses import dataclass dataclass class product name str price float stock int kopieren beide versionen verhalten sich identisch die dataclass version ist kürzer schwieriger falsch zu machen und vermittelt sofort dass diese klasse in erster linie ein datenbehälter ist der dataclass dekorator importieren sie dataclass aus dem standardbibliotheksmodul dataclasses und wenden sie es auf ihre klasse an jedes feld wird als typannotierte klassenvariable deklariert from dataclasses import dataclass dataclass class point x float y float p point 1 5 2 0 print p point x 1 5 y 2 0 print p x 1 5 p2 point 1 5 2 0 print p p2 true __eq__ compares field by field kopieren der dekorator generiert methode was sie tut __init__ akzeptiert jedes feld als parameter und weist es self zu __repr__ gibt einen lesbaren string zurück wie z b point x 1 5 y 2 0 __eq__ vergleicht zwei instanzen feld für feld typannotationen sind erforderlich werden aber zur laufzeit nicht durchgesetzt felddeklarationen erfordern eine typannotation x float python überprüft den typ zur laufzeit nicht sie können trotzdem einen string übergeben wo ein float erwartet wird die annotation ist metadaten die von typprüfern wie mypy und vom dataclasses mechanismus selbst verwendet werden zur laufzeit typvalidierung siehe python type hints standardwerte weisen sie einem feld direkt einen standardwert zu um es in __init__ optional zu machen from dataclasses import dataclass dataclass class config host str localhost port int 8080 debug bool false c1 config print c1 config host localhost port 8080 debug false c2 config host example com port 443 print c2 config host example com port 443 debug false kopieren felder mit standardwerten müssen nach feldern ohne standardwerte stehen genau dieselbe regel wie bei regulären funktionsparametern veränderliche standardwerte und field sie können kein veränderbares object eine liste ein dict oder ein set als einfachen standardwert verwenden python würde eine liste unter allen instanzen teilen was zu subtilen fehlern führt from dataclasses import dataclass this raises a valueerror at class definition time dataclass class bag items list valueerror mutable default is not allowed kopieren verwenden sie stattdessen field default_factory um für jede instanz ein frisches object zu erstellen from dataclasses import dataclass field dataclass class bag items list field default_factory list b1 bag b2 bag b1 items append apple print b1 items apple print b2 items b2 has its own separate list kopieren default_factory akzeptiert jeden nullargumentigen callable einschließlich lambdas und eigener funktionen der field helfer field gibt ihnen feingranulare kontrolle über einzelne felder die nützlichsten parameter sind parameter zweck default ein einfacher standardwert nur skalare typen default_factory ein callable der den standardwert erzeugt repr false um dieses feld aus __repr__ auszuschließen compare false um dieses feld aus __eq__ und der sortierung auszuschließen init false um dieses feld aus __init__ auszuschließen from dataclasses import dataclass field import time dataclass class logentry message str level str info timestamp float field default_factory time time repr false compare false entry logentry server started print entry logentry message server started level info timestamp exists but is hidden from repr and ignored in comparisons print entry timestamp 0 true kopieren sortierung standardmäßig unterstützen dataclasses gleichheit aber keine sortierung aktivieren sie die sortierung indem sie order true an den dekorator übergeben from dataclasses import dataclass dataclass order true class version major int minor int patch int v1 version 1 2 0 v2 version 1 3 0 v3 version 1 2 0 print v1 v2 true print v1 v3 true print v2 v1 true versions version 2 0 0 version 1 9 1 version 1 2 3 print sorted versions version major 1 minor 2 patch 3 version major 1 minor 9 patch 1 version major 2 minor 0 patch 0 kopieren python generiert die vergleichsmethoden indem es die felder in der reihenfolge ihrer deklaration tupel artig vergleicht sie können ein feld mit field compare false von vergleichen ausschließen unveränderliche dataclasses mit frozen true übergeben sie frozen true um alle felder nach der erstellung schreibgeschützt zu machen jeder versuch ein feld zu ändern löst einen frozeninstanceerror aus from dataclasses import dataclass dataclass frozen true class coordinate lat float lon float london coordinate 51 5074 0 1278 print london coordinate lat 51 5074 lon 0 1278 london lat 0 0 frozeninstanceerror cannot assign to field lat kopieren eingefrorene dataclasses sind auch hashbar sie implementieren __hash__ sodass sie sie als dictionary schlüssel oder mitglieder von sets verwenden können from dataclasses import dataclass dataclass frozen true class coordinate lat float lon float cities coordinate 51 5074 0 1278 london coordinate 48 8566 2 3522 paris print cities coordinate 51 5074 0 1278 london kopieren reguläre veränderliche dataclasses sind standardmäßig nicht hashbar python setzt __hash__ auf none wenn __eq__ ohne frozen true definiert wird post initialisierungslogik mit __post_init__ manchmal müssen sie den wert eines feldes aus anderen feldern ableiten oder die eingabe nach dem ausführen von __init__ validieren definieren sie eine __post_init__ methode sie wird automatisch am ende des generierten __init__ aufgerufen from dataclasses import dataclass field import math dataclass class circle radius float def __post_init__ self if self radius 0 raise valueerror f radius must be positive got self radius property def area self return math pi self radius 2 c circle 5 print round c area 4 78 5398 circle 1 valueerror radius must be positive got 1 kopieren sie können auch ein abgeleitetes feld berechnen markieren sie es mit field init false damit es nicht in __init__ erscheint und setzen sie es dann innerhalb von __post_init__ from dataclasses import dataclass field dataclass class rectangle width float height float area float field init false repr true def __post_init__ self self area self width self height r rectangle 4 6 print r rectangle width 4 height 6 area 24 print r area 24 kopieren vererbung mit dataclasses eine dataclass kann von einer anderen dataclass erben das __init__ der kindklasse enthält felder aus beiden klassen elternfelder zuerst in der reihenfolge ihrer deklaration from dataclasses import dataclass dataclass class animal name str age int dataclass class dog animal breed str rex dog name rex age 3 breed labrador print rex dog name rex age 3 breed labrador kopieren achtung wenn eine elternklasse ein feld mit einem standardwert hat müssen alle kindfelder ebenfalls standardwerte haben dies ist dieselbe regel die für reguläre python funktionssignaturen gilt ein parameter ohne standardwert kann keinem mit standardwert folgen from dataclasses import dataclass dataclass class animal name str age int 0 has a default dataclass class dog animal breed str typeerror non default argument breed follows default argument kopieren umgehen sie dies indem sie dem kindfeld ebenfalls einen standardwert geben oder die hierarchie so umstrukturieren dass felder mit standardwerten zuletzt kommen dekoratorparameter auf einen blick dataclass init true generate __init__ default true repr true generate __repr__ default true eq true generate __eq__ default true order false generate default false frozen false make fields immutable default false class myclass kopieren in den meisten fällen müssen sie die wenigsten dieser parameter ändern die gängigsten sind order true und frozen true hilfsfunktionen das dataclasses modul bietet auch drei praktische funktionen fields gibt ein tupel von field objekten zurück die jedes feld in der klasse beschreiben from dataclasses import dataclass fields dataclass class point x float y float for f in fields point print f name f type x class float y class float kopieren asdict konvertiert eine dataclass instanz in ein einfaches dictionary rekursiv from dataclasses import dataclass asdict dataclass class address street str city str dataclass class person name str address address p person alice address 10 downing st london print asdict p name alice address street 10 downing st city london kopieren dies ist nützlich beim serialisieren in json oder beim senden von daten an eine api astuple konvertiert in ein tupel rekursiv from dataclasses import dataclass astuple dataclass class point x float y float p point 3 0 4 0 print astuple p 3 0 4 0 kopieren dataclasses vs namedtuple vs einfache klassen merkmal einfache klasse namedtuple dataclass auto __init__ nein ja ja auto __repr__ nein ja ja auto __eq__ nein ja nach wert ja nach wert veränderlich ja nein ja standard hashbar nein wenn __eq__ definiert ja nur mit frozen true sortierung manuell ja order true vererbung ja eingeschränkt ja isinstance prüfung ja ja auch tuple ja entpacken a b obj nein ja nein verwenden sie eine dataclass wenn sie veränderliche daten mit optionaler unveränderlichkeit möchten sie vererbung oder post init logik benötigen sie feingranulare feldkontrolle wünschen field verwenden sie namedtuple wenn sie einen unveränderlichen datensatz wünschen der sich auch wie ein tupel verhält positionelles entpacken csv zeilen sie kompatibilität mit code benötigen der tupel erwartet verwenden sie eine einfache klasse wenn die klasse erhebliches verhalten und sehr wenige reine daten hat sie ein benutzerdefiniertes __init__ benötigen das...