このアドベントカレンダーでも何度か登場している dataclassデコレータの引数 をまとめます。

目次

dataclassデコレータの引数紹介
init
repr
eq
order
unsafe_hash
frozen
おまけ

対象

dataclassデコレータを使ってみたい人
dataclassデコレータを使ってるけど、引数をいじったことがない人

dataclassデコレータの引数紹介

引数は、6つ。

引数名	デフォルト値
init	True
repr	True
eq	True
order	False
unsafe_hash	False
frozen	False

init

init ()の記述なしでインスタンス化できる

sample.py

@dataclass()
class UserStatus:
    username: str
    address: str

if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya")
    print(user_status)

# => UserStatus(username='kota', address='Nagoya')

initを`False`に変更する

sample.py

@dataclass(init=False)
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int # インスタンス変数を追加

    def __init__(self, username, address):
        self.username = username
        self.address = address

if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus(username="kota", address="Nagoya")

dataclassのインスタンス変数の定義の仕方に従って、ageという変数を追加した。そして、インスタンス化時にageを渡さないとどうなるでしょうか。
実行結果は、TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'age'のエラーにはなりません。

そこで、インスタンスのageプロパティを呼ぶとどうなるだろう。

sample.py

print(user_status.age)
# AttributeError: 'UserStatus' object has no attribute 'age'

つまり、インスタンス化はできるが、ageプロパティがないと怒られます。

ここからわかることは、init=Falseにすると、クラス名の直下に定義されている、インスタンス変数「username: str」「address: str」「age: int」は、無視されているようです。

repr

クラス名、各プロパティ名が、クラス内で定義された順序で並びます。

sample.py

@dataclass()
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)

    print("__repr__(): ", user_status.__repr__())
    # => __repr__():  UserStatus(username='kota', address='Nagoya', age=23)

引数内でrepr=Falseとすると、__repr__(): <__main__.UserStatus object at 0x1073be6a0>と表示され、プロパティは表示されません。

eq

インスタンス同士やインスタンス変数同士が等しいかどうかを比較することができます。

sample.py

@dataclass()
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)
    user_status_2 = UserStatus("yuki", "Nagoya", 24)

    print(user_status.__eq__(user_status_2))
    # => False
    print(user_status.address.__eq__(user_status_2.address))
    # => True

デフォルト値を`False`に変更する

sample.py

@dataclass(eq=False)
class UserStatus:
    # 省略

if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)
    user_status_2 = UserStatus("yuki", "Nagoya", 24)

    print(user_status.__eq__(user_status_2))
    # => NotImplemented
    print(user_status.address.__eq__(user_status_2.address))
    # => True

eqのデフォルト値をFalseに変更して、先程と同内容を比較する。
すると、インスタンス変数同士の比較は、正しく行ってくれるが、インスタンス同士の比較は、行われずにNotImplementedと出力されます。

「公式ドキュメントのデータモデル」には、このように書かれています。

拡張比較メソッドは与えられた引数のペアに対する演算を実装していないときに、シングルトン NotImplemented を返すかもしれません。

なので、dataclassでeq=Falseの状態で、インスタンス同士の比較をしたい際は、自分で実装しないといけないです。だったら、デフォルト値のままにしておいて、比較できる状態にしておく方が、便利ですよねw

order

orderがデフォルト値のまま、less thanやgreater thanを使って比較してみます。

sample.py

@dataclass()
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)
    user_status_2 = UserStatus("yuki", "Nagoya", 24)

    print("UserStatusインスタンス同士の比較: ", user_status.__lt__(user_status_2))
    # => UserStatusインスタンス同士の比較:  NotImplemented
    print("age同士の比較: ", user_status.age.__gt__(user_status_2.age))
    # => age同士の比較:  False

上記と同じ理由で、インスタンス同士の比較はうまくできません。そこで、order=Trueにしてみます。

デフォルト値を`True`に変更する

sample.py

@dataclass(order=True)
class UserStatus:
    # 省略

if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)
    user_status_2 = UserStatus("yuki", "Nagoya", 24)

    print("UserStatusインスタンス同士の比較: ", user_status.__lt__(user_status_2))
    # => UserStatusインスタンス同士の比較:  True

今度は正常に比較してくれました。orderはTrueの方が便利な場面が多そうです。

unsafe_hash

eq と frozen が両方とも真だった場合、デフォルトでは dataclass() は __ hash __ () メソッドを生成します。 eq が真で frozen が偽の場合、__ hash __ () は None に設定され、(可変なので) ハッシュ化不可能とされます。 eq が偽の場合は、 __ hash __ () は手を付けないまま、つまりスーパークラスの __ hash __ () メソッドが使われることになります (スーパークラスが object だった場合は、 id に基づいたハッシュ化にフォールバックするということになります)。

デフォルトだと、eqとfrozenの値で__hash__()が生成されるかが決まるようですが、ミュータブルな状態では、__hash__()は生成されません。

sample.py

@dataclass(eq=True, frozen=False)
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)

    print(user_status.__hash__())
    # => TypeError: 'NoneType' object is not callable

__ hash __() があるということはそのクラスのインスタンスが不変 (イミュータブル) であることを意味します。

なので、下記のように、ミュータブルな状態で、unsafe_hash=Trueとして、__hash__()を生成するのは、安全ではない使用方法です。

sample.py

@dataclass(eq=True, frozen=False, unsafe_hash=True)
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)

    print(user_status.__hash__())
    # => 69849991143891

frozen

frozen=Trueにすると、プロパティの書き換えができなくなります。値オブジェクトを作る際にクラスをイミュータブルにしたいなら、これを使うべきです。

sample.py

@dataclass(frozen=True)
class UserStatus:
    username: str
    address: str
    age: int


if __name__ == "__main__":
    user_status = UserStatus("kota", "Nagoya", 23)

    user_status.address = "Tokyo"
    # => dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'address'

おまけ

少しでも皆さんのお役に立てれば、幸いです。

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