Un aperçu des nouveautés de Python 3.7 : le décorateur @dataclass

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
98
Mois de parution
septembre 2018
Domaines


Résumé
Comme à chaque nouvelle version de Python, un lot de nouveautés fait son apparition. Je vous propose dans cet article de nous attarder sur l'ajout du décorateur @dataclass dans Python 3.7.

Vous l'aurez noté, Python 3.7 est sorti il y a très peu de temps… Mais j'ai commencé à écrire cet article en testant les dataclasses sur la première release candidate de Python 3.7 (la version 3.7 RC 1)…

Pour tester simplement une version de Python en cours de développement, vous pouvez utiliser Pyenv [1]. Par exemple ici, puisque Python 3.7 n'était pas sorti au début de l'écriture de cet article, j'ai utilisé :

$ pyenv install 3.7-dev

$ pyenv virtualenv 3.7-dev dataclass

$ mkdir test_python3.7

$ cd test_python3.7

$ pyenv local dataclass

(dataclass) $

Les dataclasses vont permettre de simplifier la déclaration de classes en Python en générant de manière automatique le constructeur. Comment ? C'est ce que nous allons voir…

1. Déclaration classique de classe

Pour comprendre l'intérêt des dataclasses, il faut repartir de la définition d'une classe en Python. Nous prendrons ici un exemple classique d'une personne définie par un nom, un prénom et un âge :

01: class...

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