Python 我应该使用课堂还是字典？

我有一个只包含字段而不包含方法的类，如下所示：

class Request(object):

    def __init__(self, environ):
        self.environ = environ
        self.request_method = environ.get('REQUEST_METHOD', None)
        self.url_scheme = environ.get('wsgi.url_scheme', None)
        self.request_uri = wsgiref.util.request_uri(environ)
        self.path = environ.get('PATH_INFO', None)
        # ...

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这可以很容易地转换为dict。该类对于将来的添加更加灵活，并且可以使用

\uuuuuu插槽\uuuuu

实现快速。那么使用dict会有好处吗？听写会比上课快吗？而且比带插槽的类更快？

除非需要类的额外机制，否则请使用字典。您也可以使用一个混合方法：

>>> from collections import namedtuple
>>> request = namedtuple("Request", "environ request_method url_scheme")
>>> request
<class '__main__.Request'>
>>> request.environ = "foo"
>>> request.environ
'foo'

>>从集合导入名为tuple的
>>>request=namedtuple（“request”、“environrequest\u方法url\u方案”）
>>>请求
>>>request.environ=“foo”
>>>请求环境
“福”

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这里的性能差异将是最小的，尽管如果字典没有更快的话，我会感到惊讶。

python中的类就是下面的dict。类行为确实会带来一些开销，但如果没有探查器，您将无法注意到这一点。在这种情况下，我相信您会从课程中受益，因为：

• 所有逻辑都存在于一个函数中
• 它易于更新并保持封装状态
• 如果以后更改了任何内容，可以很容易地保持界面不变

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我推荐一个类，因为它是与请求相关的各种信息。如果使用字典，我希望存储的数据在性质上更相似。我倾向于遵循的一条准则是，如果我想循环整个键->值对集合并做一些事情，我会使用字典。否则，数据显然比基本的键->值映射具有更多的结构，这意味着类可能是更好的选择

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因此，坚持上课。

你为什么要把这本书变成字典？有什么好处？如果以后要添加一些代码，会发生什么？你的

\uuuu init\uuuu

代码会去哪里

类用于绑定相关数据（通常是代码）

字典用于存储键值关系，通常键值都是同一类型，所有值也都是同一类型。有时，当密钥/属性名称事先不完全已知时，它们对于绑定数据很有用，但这通常表明您的设计有问题

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保持这一类。

我同意@adw。我永远不会用字典来表示一个“对象”（在面向对象的意义上）。字典聚合名称/值对。类表示对象。我见过用字典表示对象的代码，但不清楚对象的实际形状。当某些名称/值不存在时会发生什么？是什么限制了客户将任何东西放入。或者想把什么都弄出来。事物的形状应该总是被清楚地定义

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在使用Python时，遵守规则是很重要的，因为该语言允许作者通过多种方式攻击自己。

也可以吃蛋糕。换句话说，您可以创建同时提供类和字典实例功能的东西。请参阅ActiveState的配方和方法说明

如果您决定使用常规类而不是子类，我发现这个配方（由Alex Martelli编写）非常灵活，对于您正在做的事情非常有用（即创建一个相对简单的信息聚合器）。由于它是一个类，您可以通过添加方法轻松地进一步扩展其功能

最后需要注意的是，类成员的名称必须是合法的Python标识符，但字典键不是这样，因此字典在这方面提供了更大的自由度，因为键可以是任何可散列的（甚至不是字符串的东西）

更新

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Python3.3模块中添加了一个名为（确实有一个）的类（没有

\u dict\u

）子类，这是另一种选择。

如果您想要实现的只是语法糖果，比如

obj.bla=5

，而不是

obj['bla']=5

，特别是如果您必须重复多次，您可能希望使用一些简单的容器类，如martineaus建议中所述。然而，那里的代码非常臃肿，速度慢得不必要。你可以这样简单：

class AttrDict(dict):
    """ Syntax candy """
    __getattr__ = dict.__getitem__
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

切换到

namedtuple

s或具有

插槽的类的另一个原因可能是内存使用。Dicts比列表类型需要更多的内存，所以这可能是一个值得考虑的问题

无论如何，在您的特定情况下，似乎没有任何动机来改变您当前的实现。您似乎没有维护数百万个这样的对象，因此不需要列表派生类型。它实际上在
\uuu init\uuuu
中包含了一些函数逻辑，所以你也不应该使用
AttrDict
，我认为每个函数的用法都太主观了，我无法理解，所以我还是坚持数字

我比较了创建和更改dict中的变量、新的\u样式类和带有插槽的新\u样式类所需的时间

下面是我用来测试它的代码（虽然有点凌乱，但它可以完成这项工作）

这是输出

创建。。。
正在更改变量。。。
所以，如果你只是存储变量，你需要速度，而且不需要你做很多计算，我建议你使用dict（你总是可以做一个看起来像方法的函数）。但是，如果您确实需要类，请记住-始终使用\uuuuuuu插槽\uuuuu

注:
我用新的和旧的类来测试“类”。事实证明，旧的_风格的类创建速度更快，但修改速度较慢（如果您在一个紧密的循环中创建了大量的类，则不会有太多，但意义重大（提示：您做错了））

另外，由于我的电脑又旧又慢，所以在你的电脑上创建和更改变量的时间可能会有所不同。文科硕士
import timeit

class Foo(object):

    def __init__(self):

        self.foo1 = 'test'
        self.foo2 = 'test'
        self.foo3 = 'test'

def create_dict():

    foo_dict = {}
    foo_dict['foo1'] = 'test'
    foo_dict['foo2'] = 'test'
    foo_dict['foo3'] = 'test'

    return foo_dict

class Bar(object):
    __slots__ = ['foo1', 'foo2', 'foo3']

    def __init__(self):

        self.foo1 = 'test'
        self.foo2 = 'test'
        self.foo3 = 'test'

tmit = timeit.timeit

print 'Creating...\n'
print 'Dict: ' + str(tmit('create_dict()', 'from __main__ import create_dict'))
print 'Class: ' + str(tmit('Foo()', 'from __main__ import Foo'))
print 'Class with slots: ' + str(tmit('Bar()', 'from __main__ import Bar'))

print '\nChanging a variable...\n'

print 'Dict: ' + str((tmit('create_dict()[\'foo3\'] = "Changed"', 'from __main__ import create_dict') - tmit('create_dict()', 'from __main__ import create_dict')))
print 'Class: ' + str((tmit('Foo().foo3 = "Changed"', 'from __main__ import Foo') - tmit('Foo()', 'from __main__ import Foo')))
print 'Class with slots: ' + str((tmit('Bar().foo3 = "Changed"', 'from __main__ import Bar') - tmit('Bar()', 'from __main__ import Bar')))

Dict: 0.817466186345
Class: 1.60829183597
Class_with_slots: 1.28776730003

Dict: 0.0735140918748
Class: 0.111714198313
Class_with_slots: 0.10618612142

class Foo(dict):
    pass

class ClassWithSlotBase:
    __slots__ = ('a', 'b',)

def __init__(self):
    self.a: str = "test"
    self.b: float = 0.0


def test_type_hint(_b: float) -> None:
    print(_b)


class_tmp = ClassWithSlotBase()

test_type_hint(class_tmp.a)