attrs 19.1.0

attrs：没有样板的类

attrs是一个python包，它将通过减轻实现对象协议（也称为dunder方法）的繁重工作，使joy恢复writing类的joy。

它的主要目标是帮助您编写concertive和correct软件，而不会降低代码速度。

为此，它提供了一个类装饰器和一种声明性地定义该类上的属性的方法：

>>> importattr>>> @attr.s... classSomeClass(object):... a_number=attr.ib(default=42)... list_of_numbers=attr.ib(factory=list)...... defhard_math(self,another_number):... returnself.a_number+sum(self.list_of_numbers)*another_number>>> sc=SomeClass(1,[1,2,3])>>> scSomeClass(a_number=1, list_of_numbers=[1, 2, 3])

>>> sc.hard_math(3)19
>>> sc==SomeClass(1,[1,2,3])True
>>> sc!=SomeClass(2,[3,2,1])True

>>> attr.asdict(sc){'a_number': 1, 'list_of_numbers': [1, 2, 3]}

>>> SomeClass()SomeClass(a_number=42, list_of_numbers=[])

>>> C=attr.make_class("C",["a","b"])>>> C("foo","bar")C(a='foo', b='bar')

在声明您的属性attrs之后，您将得到：

• 类属性的简明而明确的概述，
• 很好的可读性__repr__，
• 一整套比较方法，
• 初始值设定项，
• 还有更多，

without一次又一次地编写枯燥的样板代码，without运行时性能惩罚。

在python 3.6及更高版本中，您甚至可以通过使用type annotations来放弃对attr.ib()的调用。

这使您能够将实际类与代码中的实际类型一起使用，而不是混淆tuples或confusingly behavingnamedtuples。 这反过来又鼓励您编写small类来完成one thing well。 再也不要因为实现__init__et al是一个痛苦的拖累而违反single responsibility principle。