Python 3.7 提供了新的 dataclasses，它们具有预定义的特殊功能。
从总体上看，dataclasses 和 SimpleNamespace 都提供了很好的数据封装工具。
@dataclass
class MyData:
name:str
age: int
data_1 = MyData(name = 'JohnDoe' , age = 23)
data_2 = SimpleNamespace(name = 'JohnDoe' , age = 23)
很多时候我使用 SimpleNamespace 只是为了包装数据并移动它。
我什至将其子类化以添加特殊功能:
from types import SimpleNamespace
class NewSimpleNameSpace(SimpleNamespace):
def __hash__(self):
return some_hashing_func(self.__dict__)
对于我的问题:
SimpleNamespace 和 dataclasses 之间进行选择？SimpleNamespace 可以达到相同的效果时，为什么它们是必要的？dataclasses 迎合什么？最佳答案
Dataclasses 更像 namedtuple 和流行的 attrs包而不是 SimpleNamespace (the PEP 中甚至没有提到)。它们有两种不同的预期目的。
数据类
__init__、__hash__、__eq__ 等)编写大部分样板文件__slots__和方法简单命名空间
__slots__来自 SimpleNamespace 文档:
SimpleNamespace may be useful as a replacement for
class NS: pass. However, for a structured record type usenamedtuple()instead.
由于 @dataclass 应该替换 namedtuple 的很多用例，命名记录/结构应该用 @dataclass 来完成，而不是 SimpleNamespace。
您可能还想查看 this PyCon talk by Raymond Hettinger ，在那里他进入了 @dataclass 的背景故事以及它的用途。
关于Python 3.7 : Utility of Dataclasses and SimpleNameSpace，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51082418/
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