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# [`dataclasses`](#module-dataclasses "dataclasses: Generate special methods on user-defined classes.") --- 数据类
**源码：** [Lib/dataclasses.py](https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/dataclasses.py) \[https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/dataclasses.py\]
- - - - - -
这个模块提供了一个装饰器和一些函数，用于自动添加生成的 [special method](../glossary.xhtml#term-special-method)s ，例如 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 和 [`__repr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__repr__ "object.__repr__") 到用户定义的类。 它最初描述于 [**PEP 557**](https://www.python.org/dev/peps/pep-0557) \[https://www.python.org/dev/peps/pep-0557\] 。
在这些生成的方法中使用的成员变量使用 [**PEP 526**](https://www.python.org/dev/peps/pep-0526) \[https://www.python.org/dev/peps/pep-0526\] 类型注释定义。例如这段代码:
```
@dataclass
class InventoryItem:
'''Class for keeping track of an item in inventory.'''
name: str
unit_price: float
quantity_on_hand: int = 0
def total_cost(self) -> float:
return self.unit_price * self.quantity_on_hand
```
除其他事情外，将添加 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") ，其看起来像:
```
def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int=0):
self.name = name
self.unit_price = unit_price
self.quantity_on_hand = quantity_on_hand
```
请注意，此方法会自动添加到类中：它不会在上面显示的 `InventoryItem` 定义中直接指定。
3\.7 新版功能.
## 模块级装饰器、类和函数
`@``dataclasses.``dataclass`(*\**, *init=True*, *repr=True*, *eq=True*, *order=False*, *unsafe\_hash=False*, *frozen=False*)这个函数是 [decorator](../glossary.xhtml#term-decorator) ，用于将生成的 [special method](../glossary.xhtml#term-special-method) 添加到类中，如下所述。
[`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器检查类以找到 `field`。 `field` 被定义为具有 [类型标注](../glossary.xhtml#term-variable-annotation) 的类变量。除了下面描述的两个例外，在 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 中没有任何内容检查变量标注中指定的类型。
所有生成的方法中的字段顺序是它们在类定义中出现的顺序。
[`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器将向类中添加各种“dunder”方法，如下所述。如果类中已存在任何添加的方法，则行为取决于参数，如下所述。装饰器返回被调用的同一个类；没有创建新类。
如果 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 仅用作没有参数的简单装饰器，它就像它具有此签名中记录的默认值一样。也就是说，这三种 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 用法是等价的:
```
@dataclass
class C:
...
@dataclass()
class C:
...
@dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False)
class C:
...
```
[`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 的参数有：
- `init`: 如果为真值（默认），将生成一个 `__ init__()` 方法。
如果类已定义 `__ init__()` ，则忽略此参数。
- `repr` ：如果为真值（默认），将生成一个 [`__repr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__repr__ "object.__repr__") 方法。 生成的 repr 字符串将具有类名以及每个字段的名称和 repr ，按照它们在类中定义的顺序。不包括标记为从 repr 中排除的字段。 例如：`InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0, quantity_on_hand=10)`。
如果类已定义 [`__repr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__repr__ "object.__repr__") ，则忽略此参数。
- `eq` ：如果为true（默认值），将生成 [`__eq__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__eq__ "object.__eq__") 方法。此方法将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。
如果类已定义 [`__eq__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__eq__ "object.__eq__") ，则忽略此参数。
- `order` ：如果为真值（默认为 `False` ），则 [`__lt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__lt__ "object.__lt__") 、 `__ le__()` 、 [`__gt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__gt__ "object.__gt__") 和 [`__ge__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__ge__ "object.__ge__") 方法将生成。 这将类作为其字段的元组按顺序比较。比较中的两个实例必须是相同的类型。如果 `order` 为真值并且 `eq` 为假值 ，则引发 [`ValueError`](exceptions.xhtml#ValueError "ValueError") 。
如果类已经定义了 [`__lt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__lt__ "object.__lt__") 、 [`__le__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__le__ "object.__le__") 、 [`__gt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__gt__ "object.__gt__") 或者 [`__ge__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__ge__ "object.__ge__") 中的任意一个，将引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。
- `unsafe_hash` ：如果为 `False` （默认值），则根据 `eq` 和 `frozen` 的设置方式生成 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法。
[`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 由内置的 [`hash()`](functions.xhtml#hash "hash") 使用，当对象被添加到散列集合（如字典和集合）时。有一个 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 意味着类的实例是不可变的。可变性是一个复杂的属性，取决于程序员的意图， [`__eq__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__eq__ "object.__eq__") 的存在性和行为，以及 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器中 `eq` 和 `frozen` 标志的值。
默认情况下， [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 不会隐式添加 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法，除非这样做是安全的。 它也不会添加或更改现有的明确定义的 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法。 设置类属性 `__hash__ = None` 对 Python 具有特定含义，如 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 文档中所述。
如果 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 没有显式定义，或者它被设置为 `None` ，那么 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") *可以* 添加一个隐式 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法。虽然不推荐，但你可以强制 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 用 `unsafe_hash=True` 创建一个 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法。 如果你的类在逻辑上是不可变的但实际仍然可变，则可能就是这种情况。这是一个特殊的用例，应该仔细考虑。
以下是隐式创建 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法的规则。请注意，你不能在数据类中都使用显式的 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法并设置 `unsafe_hash=True` ；这将导致 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。
如果 `eq` 和 `frozen` 都是 true，默认情况下 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 将为你生成一个 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法。如果 `eq` 为 true 且 `frozen` 为 false ，则 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 将被设置为 `None` ，标记它不可用（因为它是可变的）。如果 `eq` 为 false ，则 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 将保持不变，这意味着将使用超类的 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法（如果超类是 [`object`](functions.xhtml#object "object") ，这意味着它将回到基于id的hash）。
- `frozen` ：如果为 true （默认值为 False ），则字段赋值将生成异常。这模拟了只读的冻结实例。如果 `__setattr __()` 或 [`__delattr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__delattr__ "object.__delattr__") 在类中定义，则 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 被引发。请参阅下面的讨论。
`field`s 可以选择使用普通的 Python 语法指定默认值:
```
@dataclass
class C:
a: int # 'a' has no default value
b: int = 0 # assign a default value for 'b'
```
在这个例子中， `a` 和 `b` 都将包含在添加的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法中，它们将被定义为:
```
def __init__(self, a: int, b: int = 0):
```
如果没有默认值的字段跟在具有默认值的字段后，将引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。当这发生在单个类中时，或者作为类继承的结果时，都是如此。
`dataclasses.``field`(*\**, *default=MISSING*, *default\_factory=MISSING*, *repr=True*, *hash=None*, *init=True*, *compare=True*, *metadata=None*)对于常见和简单的用例，不需要其他功能。但是，有些数据类功能需要额外的每字段信息。为了满足这种对附加信息的需求，你可以通过调用提供的 [`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 函数来替换默认字段值。例如:
```
@dataclass
class C:
mylist: List[int] = field(default_factory=list)
c = C()
c.mylist += [1, 2, 3]
```
如上所示， `MISSING` 值是一个 sentinel 对象，用于检测是否提供了 `default` 和 `default_factory` 参数。 使用此 sentinel 是因为 `None` 是 `default` 的有效值。没有代码应该直接使用 `MISSING` 值。
[`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 参数有：
- `default` ：如果提供，这将是该字段的默认值。这是必需的，因为 [`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 调用本身会替换一般的默认值。
- `default_factory` ：如果提供，它必须是一个零参数可调用对象，当该字段需要一个默认值时，它将被调用。除了其他目的之外，这可以用于指定具有可变默认值的字段，如下所述。 同时指定 `default` 和 `default_factory` 将产生错误。
- `init` ：如果为true（默认值），则该字段作为参数包含在生成的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法中。
- `repr` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的 [`__repr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__repr__ "object.__repr__") 方法返回的字符串中。
- `compare` ：如果为true（默认值），则该字段包含在生成的相等性和比较方法中（ [`__eq__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__eq__ "object.__eq__") ， [`__gt__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__gt__ "object.__gt__") 等等）。
- `hash` ：这可以是布尔值或 `None` 。如果为true，则此字段包含在生成的 [`__hash__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__hash__ "object.__hash__") 方法中。如果为 `None` （默认值），请使用 `compare` 的值，这通常是预期的行为。如果字段用于比较，则应在 hash 中考虑该字段。不鼓励将此值设置为 `None` 以外的任何值。
设置 `hash=False` 但 `compare=True` 的一个可能原因是，如果一个计算 hash 的代价很高的字段是检验等价性需要的，但还有其他字段可以计算类型的 hash 。 即使从 hash 中排除某个字段，它仍将用于比较。
- `metadata` ：这可以是映射或 None 。 None 被视为一个空的字典。这个值包含在 `MappingProxyType()` 中，使其成为只读，并暴露在 [`Field`](#dataclasses.Field "dataclasses.Field") 对象上。数据类根本不使用它，它是作为第三方扩展机制提供的。多个第三方可以各自拥有自己的键值，以用作元数据中的命名空间。
如果通过调用 [`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 指定字段的默认值，则该字段的类属性将替换为指定的 `default` 值。如果没有提供 `default` ，那么将删除类属性。目的是在 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器运行之后，类属性将包含字段的默认值，就像指定了默认值一样。例如，之后:
```
@dataclass
class C:
x: int
y: int = field(repr=False)
z: int = field(repr=False, default=10)
t: int = 20
```
类属性 `C.z` 将是 `10` ，类属性 `C.t` 将是 `20`，类属性 `C.x` 和 `C.y` 将不设置。
*class* `dataclasses.``Field`[`Field`](#dataclasses.Field "dataclasses.Field") 对象描述每个定义的字段。这些对象在内部创建，并由 [`fields()`](#dataclasses.fields "dataclasses.fields") 模块级方法返回（见下文）。用户永远不应该直接实例化 [`Field`](#dataclasses.Field "dataclasses.Field") 对象。 其有文档的属性是：
> - `name` ：字段的名字。
> - `type` ：字段的类型。
> - `default` 、 `default_factory` 、 `init` 、 `repr` 、 `hash` 、 `compare` 以及 `metadata` 与具有和 [`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 声明中相同的意义和值。
可能存在其他属性，但它们是私有的，不能被审查或依赖。
`dataclasses.``fields`(*class\_or\_instance*)返回 [`Field`](#dataclasses.Field "dataclasses.Field") 对象的元组，用于定义此数据类的字段。 接受数据类或数据类的实例。如果没有传递一个数据类或实例将引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。 不返回 `ClassVar` 或 `InitVar` 的伪字段。
`dataclasses.``asdict`(*instance*, *\**, *dict\_factory=dict*)将数据类 `instance` 转换为字典（使用工厂函数 `dict_factory` ）。每个数据类都转换为其字段的字典，如 `name: value` 对。数据类、字典、列表和元组被递归。例如:
```
@dataclass
class Point:
x: int
y: int
@dataclass
class C:
mylist: List[Point]
p = Point(10, 20)
assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}
c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}
```
引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 如果 `instance` 不是数据类实例。
`dataclasses.``astuple`(*instance*, *\**, *tuple\_factory=tuple*)将数据类 `instance` 转换为元组（通过使用工厂函数 `tuple_factory` ）。每个数据类都转换为其字段值的元组。数据类、字典、列表和元组被递归。
继续前一个例子:
```
assert astuple(p) == (10, 20)
assert astuple(c) == ([(0, 0), (10, 4)],)
```
引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 如果 `instance` 不是数据类实例。
`dataclasses.``make_dataclass`(*cls\_name*, *fields*, *\**, *bases=()*, *namespace=None*, *init=True*, *repr=True*, *eq=True*, *order=False*, *unsafe\_hash=False*, *frozen=False*)创建一个名为 `cls_name` 的新数据类，字段为 `fields` 中定义的字段，基类为 `bases` 中给出的基类，并使用 `namespace` 中给出的命名空间进行初始化。 `fields` 是一个可迭代的元素，每个元素都是 `name` 、 `(name, type)` 或 `(name, type, Field)` 。 如果只提供``name`` ， `type` 为 `typing.Any` 。 `init` 、 `repr` 、 `eq` 、 `order` 、 `unsafe_hash` 和 `frozen` 的值与它们在 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 中的含义相同。
此函数不是严格要求的，因为用于任何创建带有 `__annotations__` 的新类的 Python 机制都可以应用 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 函数将该类转换为数据类。提供此功能是为了方便。例如:
```
C = make_dataclass('C',
[('x', int),
'y',
('z', int, field(default=5))],
namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})
```
等价于
```
@dataclass
class C:
x: int
y: 'typing.Any'
z: int = 5
def add_one(self):
return self.x + 1
```
`dataclasses.``replace`(*instance*, *\*\*changes*)创建一个 `instance` 相同类型的新对象，用 `changes` 中的值替换字段。如果 `instance` 不是数据类，则引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。如果 `changes` 中的值没有指定字段，则引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。
新返回的对象通过调用数据类的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法创建。这确保了如果存在 `__post_init__()` ，其也被调用。
如果存在没有默认值的仅初始化变量，必须在调用 [`replace()`](#dataclasses.replace "dataclasses.replace") 时指定，以便它们可以传递给 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 和 `__post_init__()` 。
`changes` 包含任何定义为 `init=False` 的字段是错误的。在这种情况下会引发 [`ValueError`](exceptions.xhtml#ValueError "ValueError") 。
提前提醒 `init=False` 字段在调用 [`replace()`](#dataclasses.replace "dataclasses.replace") 时的工作方式。如果它们完全被初始化的话，它们不是从源对象复制的，而是在 `__post_init__()` 中初始化。估计 `init=False` 字段很少能被正确地使用。如果使用它们，那么使用备用类构造函数或者可能是处理实例复制的自定义 `replace()` （或类似命名的）方法可能是明智的。
`dataclasses.``is_dataclass`(*class\_or\_instance*)如果其参数是数据类或数据类实例，则返回 True ，否则返回 False 。
如果你需要知道一个类是否是一个数据类的实例（而不是一个数据类本身），那么再添加一个 `not isinstance(obj, type)` 检查:
```
def is_dataclass_instance(obj):
return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)
```
## 初始化后处理
生成的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 代码将调用一个名为 `__post_init__()` 的方法，如果在类上已经定义了 `__post_init__()` 。它通常被称为 `self.__post_init__()` 。但是，如果定义了任何 `InitVar` 字段，它们也将按照它们在类中定义的顺序传递给 `__post_init__()` 。 如果没有 `__ init__()` 方法生成，那么 `__post_init__()` 将不会被自动调用。
在其他用途中，这允许初始化依赖于一个或多个其他字段的字段值。例如:
```
@dataclass
class C:
a: float
b: float
c: float = field(init=False)
def __post_init__(self):
self.c = self.a + self.b
```
有关将参数传递给 `__post_init__()` 的方法，请参阅下面有关仅初始化变量的段落。另请参阅关于 [`replace()`](#dataclasses.replace "dataclasses.replace") 处理 `init=False` 字段的警告。
## 类变量
两个地方 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 实际检查字段类型的之一是确定字段是否是如 [**PEP 526**](https://www.python.org/dev/peps/pep-0526) \[https://www.python.org/dev/peps/pep-0526\] 所定义的类变量。它通过检查字段的类型是否为 `typing.ClassVar` 来完成此操作。如果一个字段是一个 `ClassVar` ，它将被排除在考虑范围之外，并被数据类机制忽略。这样的 `ClassVar` 伪字段不会由模块级的 [`fields()`](#dataclasses.fields "dataclasses.fields") 函数返回。
## 仅初始化变量
另一个 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 检查类型注解地方是为了确定一个字段是否是一个仅初始化变量。它通过查看字段的类型是否为 `dataclasses.InitVar` 类型来实现。如果一个字段是一个 `InitVar` ，它被认为是一个称为仅初始化字段的伪字段。因为它不是一个真正的字段，所以它不会被模块级的 [`fields()`](#dataclasses.fields "dataclasses.fields") 函数返回。仅初始化字段作为参数添加到生成的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法中，并传递给可选的 `__post_init__()` 方法。数据类不会使用它们。
例如，假设一个字段将从数据库初始化，如果在创建类时未提供其值:
```
@dataclass
class C:
i: int
j: int = None
database: InitVar[DatabaseType] = None
def __post_init__(self, database):
if self.j is None and database is not None:
self.j = database.lookup('j')
c = C(10, database=my_database)
```
在这种情况下， [`fields()`](#dataclasses.fields "dataclasses.fields") 将返回 `i` 和 `j` 的 [`Field`](#dataclasses.Field "dataclasses.Field") 对象，但不包括 `database` 。
## 冻结的实例
无法创建真正不可变的 Python 对象。但是，通过将 `frozen=True` 传递给 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器，你可以模拟不变性。在这种情况下，数据类将向类添加 [`__setattr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__setattr__ "object.__setattr__") 和 [`__delattr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__delattr__ "object.__delattr__") 方法。 些方法在调用时会引发 [`FrozenInstanceError`](#dataclasses.FrozenInstanceError "dataclasses.FrozenInstanceError") 。
使用 `frozen=True` 时会有很小的性能损失： `__ init__()` 不能使用简单的赋值来初始化字段，并必须使用 `object.__ setattr__()` 。
## 继承
当数组由 [`dataclass()`](#dataclasses.dataclass "dataclasses.dataclass") 装饰器创建时，它会查看反向 MRO 中的所有类的基类（即从 [`object`](functions.xhtml#object "object") 开始 ），并且对于它找到的每个数据类， 将该基类中的字段添加到字段的有序映射中。添加完所有基类字段后，它会将自己的字段添加到有序映射中。所有生成的方法都将使用这种组合的，计算的有序字段映射。由于字段是按插入顺序排列的，因此派生类会重载基类。一个例子:
```
@dataclass
class Base:
x: Any = 15.0
y: int = 0
@dataclass
class C(Base):
z: int = 10
x: int = 15
```
最后的字段列表依次是 `x` 、 `y` 、 `z` 。 `x` 的最终类型是 `int` ，如类 `C` 中所指定的那样。
为 `C` 生成的 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 方法看起来像:
```
def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):
```
## 默认工厂函数
> 如果一个 [`field()`](#dataclasses.field "dataclasses.field") 指定了一个 `default_factory` ，当需要该字段的默认值时，将使用零参数调用它。例如，要创建列表的新实例，请使用:
>
>
> ```
> mylist: list = field(default_factory=list)
>
> ```
>
>
>
>
> 如果一个字段被排除在 [`__init__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__init__ "object.__init__") 之外（使用 `init=False` ）并且字段也指定 `default_factory` ，则默认的工厂函数将始终从生成的 `__ init__()` 函数调用。发生这种情况是因为没有其他方法可以为字段提供初始值。
## 可变的默认值
> Python 在类属性中存储默认成员变量值。思考这个例子，不使用数据类:
>
>
> ```
> class C:
> x = []
> def add(self, element):
> self.x.append(element)
>
> o1 = C()
> o2 = C()
> o1.add(1)
> o2.add(2)
> assert o1.x == [1, 2]
> assert o1.x is o2.x
>
> ```
>
>
>
>
> 请注意，类 `C` 的两个实例共享相同的类变量 `x` ，如预期的那样。
>
> 使用数据类， *如果* 此代码有效:
>
>
> ```
> @dataclass
> class D:
> x: List = []
> def add(self, element):
> self.x += element
>
> ```
>
>
>
>
> 它生成的代码类似于:
>
>
> ```
> class D:
> x = []
> def __init__(self, x=x):
> self.x = x
> def add(self, element):
> self.x += element
>
> assert D().x is D().x
>
> ```
>
>
>
>
> 这与使用类 `C` 的原始示例具有相同的问题。也就是说，在创建类实例时没有为 `x` 指定值的类 `D` 的两个实例将共享相同的 `x` 副本。由于数据类只使用普通的 Python 类创建，因此它们也会共享此行为。数据类没有通用的方法来检测这种情况。相反，如果数据类检测到类型为 `list` 、 `dict` 或 `set` 的默认参数，则会引发 [`TypeError`](exceptions.xhtml#TypeError "TypeError") 。这是一个部分解决方案，但它可以防止许多常见错误。
>
> 使用默认工厂函数是一种创建可变类型新实例的方法，并将其作为字段的默认值:
>
>
> ```
> @dataclass
> class D:
> x: list = field(default_factory=list)
>
> assert D().x is not D().x
>
> ```
## 异常
*exception* `dataclasses.``FrozenInstanceError`在使用 `frozen=True` 定义的数据类上调用隐式定义的 [`__setattr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__setattr__ "object.__setattr__") 或 [`__delattr__()`](../reference/datamodel.xhtml#object.__delattr__ "object.__delattr__") 时引发。
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- 新增模块
- 改进的模块
- CPython Implementation Changes
- 弃用
- 移除
- Porting to Python 3.4
- Changed in 3.4.3
- What's New In Python 3.3
- 摘要 - 发布重点
- PEP 405: Virtual Environments
- PEP 420: Implicit Namespace Packages
- PEP 3118: New memoryview implementation and buffer protocol documentation
- PEP 393: Flexible String Representation
- PEP 397: Python Launcher for Windows
- PEP 3151: Reworking the OS and IO exception hierarchy
- PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator
- PEP 409: Suppressing exception context
- PEP 414: Explicit Unicode literals
- PEP 3155: Qualified name for classes and functions
- PEP 412: Key-Sharing Dictionary
- PEP 362: Function Signature Object
- PEP 421: Adding sys.implementation
- Using importlib as the Implementation of Import
- 其他语言特性修改
- A Finer-Grained Import Lock
- Builtin functions and types
- 新增模块
- 改进的模块
- 性能优化
- Build and C API Changes
- 弃用
- Porting to Python 3.3
- What's New In Python 3.2
- PEP 384: Defining a Stable ABI
- PEP 389: Argparse Command Line Parsing Module
- PEP 391: Dictionary Based Configuration for Logging
- PEP 3148: The concurrent.futures module
- PEP 3147: PYC Repository Directories
- PEP 3149: ABI Version Tagged .so Files
- PEP 3333: Python Web Server Gateway Interface v1.0.1
- 其他语言特性修改
- New, Improved, and Deprecated Modules
- 多线程
- 性能优化
- Unicode
- Codecs
- 文档
- IDLE
- Code Repository
- Build and C API Changes
- Porting to Python 3.2
- What's New In Python 3.1
- PEP 372: Ordered Dictionaries
- PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator
- 其他语言特性修改
- New, Improved, and Deprecated Modules
- 性能优化
- IDLE
- Build and C API Changes
- Porting to Python 3.1
- What's New In Python 3.0
- Common Stumbling Blocks
- Overview Of Syntax Changes
- Changes Already Present In Python 2.6
- Library Changes
- PEP 3101: A New Approach To String Formatting
- Changes To Exceptions
- Miscellaneous Other Changes
- Build and C API Changes
- 性能
- Porting To Python 3.0
- What's New in Python 2.7
- The Future for Python 2.x
- Changes to the Handling of Deprecation Warnings
- Python 3.1 Features
- PEP 372: Adding an Ordered Dictionary to collections
- PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator
- PEP 389: The argparse Module for Parsing Command Lines
- PEP 391: Dictionary-Based Configuration For Logging
- PEP 3106: Dictionary Views
- PEP 3137: The memoryview Object
- 其他语言特性修改
- New and Improved Modules
- Build and C API Changes
- Other Changes and Fixes
- Porting to Python 2.7
- New Features Added to Python 2.7 Maintenance Releases
- Acknowledgements
- Python 2.6 有什么新变化
- Python 3.0
- Changes to the Development Process
- PEP 343: The 'with' statement
- PEP 366: Explicit Relative Imports From a Main Module
- PEP 370: Per-user site-packages Directory
- PEP 371: The multiprocessing Package
- PEP 3101: Advanced String Formatting
- PEP 3105: print As a Function
- PEP 3110: Exception-Handling Changes
- PEP 3112: Byte Literals
- PEP 3116: New I/O Library
- PEP 3118: Revised Buffer Protocol
- PEP 3119: Abstract Base Classes
- PEP 3127: Integer Literal Support and Syntax
- PEP 3129: Class Decorators
- PEP 3141: A Type Hierarchy for Numbers
- 其他语言特性修改
- New and Improved Modules
- Deprecations and Removals
- Build and C API Changes
- Porting to Python 2.6
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.5
- PEP 308: Conditional Expressions
- PEP 309: Partial Function Application
- PEP 314: Metadata for Python Software Packages v1.1
- PEP 328: Absolute and Relative Imports
- PEP 338: Executing Modules as Scripts
- PEP 341: Unified try/except/finally
- PEP 342: New Generator Features
- PEP 343: The 'with' statement
- PEP 352: Exceptions as New-Style Classes
- PEP 353: Using ssize_t as the index type
- PEP 357: The 'index' method
- 其他语言特性修改
- New, Improved, and Removed Modules
- Build and C API Changes
- Porting to Python 2.5
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.4
- PEP 218: Built-In Set Objects
- PEP 237: Unifying Long Integers and Integers
- PEP 289: Generator Expressions
- PEP 292: Simpler String Substitutions
- PEP 318: Decorators for Functions and Methods
- PEP 322: Reverse Iteration
- PEP 324: New subprocess Module
- PEP 327: Decimal Data Type
- PEP 328: Multi-line Imports
- PEP 331: Locale-Independent Float/String Conversions
- 其他语言特性修改
- New, Improved, and Deprecated Modules
- Build and C API Changes
- Porting to Python 2.4
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.3
- PEP 218: A Standard Set Datatype
- PEP 255: Simple Generators
- PEP 263: Source Code Encodings
- PEP 273: Importing Modules from ZIP Archives
- PEP 277: Unicode file name support for Windows NT
- PEP 278: Universal Newline Support
- PEP 279: enumerate()
- PEP 282: The logging Package
- PEP 285: A Boolean Type
- PEP 293: Codec Error Handling Callbacks
- PEP 301: Package Index and Metadata for Distutils
- PEP 302: New Import Hooks
- PEP 305: Comma-separated Files
- PEP 307: Pickle Enhancements
- Extended Slices
- 其他语言特性修改
- New, Improved, and Deprecated Modules
- Pymalloc: A Specialized Object Allocator
- Build and C API Changes
- Other Changes and Fixes
- Porting to Python 2.3
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.2
- 概述
- PEPs 252 and 253: Type and Class Changes
- PEP 234: Iterators
- PEP 255: Simple Generators
- PEP 237: Unifying Long Integers and Integers
- PEP 238: Changing the Division Operator
- Unicode Changes
- PEP 227: Nested Scopes
- New and Improved Modules
- Interpreter Changes and Fixes
- Other Changes and Fixes
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.1
- 概述
- PEP 227: Nested Scopes
- PEP 236: future Directives
- PEP 207: Rich Comparisons
- PEP 230: Warning Framework
- PEP 229: New Build System
- PEP 205: Weak References
- PEP 232: Function Attributes
- PEP 235: Importing Modules on Case-Insensitive Platforms
- PEP 217: Interactive Display Hook
- PEP 208: New Coercion Model
- PEP 241: Metadata in Python Packages
- New and Improved Modules
- Other Changes and Fixes
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.0
- 概述
- What About Python 1.6?
- New Development Process
- Unicode
- 列表推导式
- Augmented Assignment
- 字符串的方法
- Garbage Collection of Cycles
- Other Core Changes
- Porting to 2.0
- Extending/Embedding Changes
- Distutils: Making Modules Easy to Install
- XML Modules
- Module changes
- New modules
- IDLE Improvements
- Deleted and Deprecated Modules
- Acknowledgements
- 更新日志
- Python 下一版
- Python 3.7.3 最终版
- Python 3.7.3 发布候选版 1
- Python 3.7.2 最终版
- Python 3.7.2 发布候选版 1
- Python 3.7.1 最终版
- Python 3.7.1 RC 2版本
- Python 3.7.1 发布候选版 1
- Python 3.7.0 正式版
- Python 3.7.0 release candidate 1
- Python 3.7.0 beta 5
- Python 3.7.0 beta 4
- Python 3.7.0 beta 3
- Python 3.7.0 beta 2
- Python 3.7.0 beta 1
- Python 3.7.0 alpha 4
- Python 3.7.0 alpha 3
- Python 3.7.0 alpha 2
- Python 3.7.0 alpha 1
- Python 3.6.6 final
- Python 3.6.6 RC 1
- Python 3.6.5 final
- Python 3.6.5 release candidate 1
- Python 3.6.4 final
- Python 3.6.4 release candidate 1
- Python 3.6.3 final
- Python 3.6.3 release candidate 1
- Python 3.6.2 final
- Python 3.6.2 release candidate 2
- Python 3.6.2 release candidate 1
- Python 3.6.1 final
- Python 3.6.1 release candidate 1
- Python 3.6.0 final
- Python 3.6.0 release candidate 2
- Python 3.6.0 release candidate 1
- Python 3.6.0 beta 4
- Python 3.6.0 beta 3
- Python 3.6.0 beta 2
- Python 3.6.0 beta 1
- Python 3.6.0 alpha 4
- Python 3.6.0 alpha 3
- Python 3.6.0 alpha 2
- Python 3.6.0 alpha 1
- Python 3.5.5 final
- Python 3.5.5 release candidate 1
- Python 3.5.4 final
- Python 3.5.4 release candidate 1
- Python 3.5.3 final
- Python 3.5.3 release candidate 1
- Python 3.5.2 final
- Python 3.5.2 release candidate 1
- Python 3.5.1 final
- Python 3.5.1 release candidate 1
- Python 3.5.0 final
- Python 3.5.0 release candidate 4
- Python 3.5.0 release candidate 3
- Python 3.5.0 release candidate 2
- Python 3.5.0 release candidate 1
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- Python 3.5.0 alpha 4
- Python 3.5.0 alpha 3
- Python 3.5.0 alpha 2
- Python 3.5.0 alpha 1
- Python 教程
- 课前甜点
- 使用 Python 解释器
- 调用解释器
- 解释器的运行环境
- Python 的非正式介绍
- Python 作为计算器使用
- 走向编程的第一步
- 其他流程控制工具
- if 语句
- for 语句
- range() 函数
- break 和 continue 语句，以及循环中的 else 子句
- pass 语句
- 定义函数
- 函数定义的更多形式
- 小插曲：编码风格
- 数据结构
- 列表的更多特性
- del 语句
- 元组和序列
- 集合
- 字典
- 循环的技巧
- 深入条件控制
- 序列和其它类型的比较
- 模块
- 有关模块的更多信息
- 标准模块
- dir() 函数
- 包
- 输入输出
- 更漂亮的输出格式
- 读写文件
- 错误和异常
- 语法错误
- 异常
- 处理异常
- 抛出异常
- 用户自定义异常
- 定义清理操作
- 预定义的清理操作
- 类
- 名称和对象
- Python 作用域和命名空间
- 初探类
- 补充说明
- 继承
- 私有变量
- 杂项说明
- 迭代器
- 生成器
- 生成器表达式
- 标准库简介
- 操作系统接口
- 文件通配符
- 命令行参数
- 错误输出重定向和程序终止
- 字符串模式匹配
- 数学
- 互联网访问
- 日期和时间
- 数据压缩
- 性能测量
- 质量控制
- 自带电池
- 标准库简介 —— 第二部分
- 格式化输出
- 模板
- 使用二进制数据记录格式
- 多线程
- 日志
- 弱引用
- 用于操作列表的工具
- 十进制浮点运算
- 虚拟环境和包
- 概述
- 创建虚拟环境
- 使用pip管理包
- 接下来？
- 交互式编辑和编辑历史
- Tab 补全和编辑历史
- 默认交互式解释器的替代品
- 浮点算术：争议和限制
- 表示性错误
- 附录
- 交互模式
- 安装和使用 Python
- 命令行与环境
- 命令行
- 环境变量
- 在Unix平台中使用Python
- 获取最新版本的Python
- 构建Python
- 与Python相关的路径和文件
- 杂项
- 编辑器和集成开发环境
- 在Windows上使用 Python
- 完整安装程序
- Microsoft Store包
- nuget.org 安装包
- 可嵌入的包
- 替代捆绑包
- 配置Python
- 适用于Windows的Python启动器
- 查找模块
- 附加模块
- 在Windows上编译Python
- 其他平台
- 在苹果系统上使用 Python
- 获取和安装 MacPython
- IDE
- 安装额外的 Python 包
- Mac 上的图形界面编程
- 在 Mac 上分发 Python 应用程序
- 其他资源
- Python 语言参考
- 概述
- 其他实现
- 标注
- 词法分析
- 行结构
- 其他形符
- 标识符和关键字
- 字面值
- 运算符
- 分隔符
- 数据模型
- 对象、值与类型
- 标准类型层级结构
- 特殊方法名称
- 协程
- 执行模型
- 程序的结构
- 命名与绑定
- 异常
- 导入系统
- importlib
- 包
- 搜索
- 加载
- 基于路径的查找器
- 替换标准导入系统
- Package Relative Imports
- 有关 main 的特殊事项
- 开放问题项
- 参考文献
- 表达式
- 算术转换
- 原子
- 原型
- await 表达式
- 幂运算符
- 一元算术和位运算
- 二元算术运算符
- 移位运算
- 二元位运算
- 比较运算
- 布尔运算
- 条件表达式
- lambda 表达式
- 表达式列表
- 求值顺序
- 运算符优先级
- 简单语句
- 表达式语句
- 赋值语句
- assert 语句
- pass 语句
- del 语句
- return 语句
- yield 语句
- raise 语句
- break 语句
- continue 语句
- import 语句
- global 语句
- nonlocal 语句
- 复合语句
- if 语句
- while 语句
- for 语句
- try 语句
- with 语句
- 函数定义
- 类定义
- 协程
- 最高层级组件
- 完整的 Python 程序
- 文件输入
- 交互式输入
- 表达式输入
- 完整的语法规范
- Python 标准库
- 概述
- 可用性注释
- 内置函数
- 内置常量
- 由 site 模块添加的常量
- 内置类型
- 逻辑值检测
- 布尔运算 — and, or, not
- 比较
- 数字类型 — int, float, complex
- 迭代器类型
- 序列类型 — list, tuple, range
- 文本序列类型 — str
- 二进制序列类型 — bytes, bytearray, memoryview
- 集合类型 — set, frozenset
- 映射类型 — dict
- 上下文管理器类型
- 其他内置类型
- 特殊属性
- 内置异常
- 基类
- 具体异常
- 警告
- 异常层次结构
- 文本处理服务
- string — 常见的字符串操作
- re — 正则表达式操作
- 模块 difflib 是一个计算差异的助手
- textwrap — Text wrapping and filling
- unicodedata — Unicode 数据库
- stringprep — Internet String Preparation
- readline — GNU readline interface
- rlcompleter — GNU readline的完成函数
- 二进制数据服务
- struct — Interpret bytes as packed binary data
- codecs — Codec registry and base classes
- 数据类型
- datetime — 基础日期/时间数据类型
- calendar — General calendar-related functions
- collections — 容器数据类型
- collections.abc — 容器的抽象基类
- heapq — 堆队列算法
- bisect — Array bisection algorithm
- array — Efficient arrays of numeric values
- weakref — 弱引用
- types — Dynamic type creation and names for built-in types
- copy — 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作
- pprint — 数据美化输出
- reprlib — Alternate repr() implementation
- enum — Support for enumerations
- 数字和数学模块
- numbers — 数字的抽象基类
- math — 数学函数
- cmath — Mathematical functions for complex numbers
- decimal — 十进制定点和浮点运算
- fractions — 分数
- random — 生成伪随机数
- statistics — Mathematical statistics functions
- 函数式编程模块
- itertools — 为高效循环而创建迭代器的函数
- functools — 高阶函数和可调用对象上的操作
- operator — 标准运算符替代函数
- 文件和目录访问
- pathlib — 面向对象的文件系统路径
- os.path — 常见路径操作
- fileinput — Iterate over lines from multiple input streams
- stat — Interpreting stat() results
- filecmp — File and Directory Comparisons
- tempfile — Generate temporary files and directories
- glob — Unix style pathname pattern expansion
- fnmatch — Unix filename pattern matching
- linecache — Random access to text lines
- shutil — High-level file operations
- macpath — Mac OS 9 路径操作函数
- 数据持久化
- pickle —— Python 对象序列化
- copyreg — Register pickle support functions
- shelve — Python object persistence
- marshal — Internal Python object serialization
- dbm — Interfaces to Unix “databases”
- sqlite3 — SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块
- 数据压缩和存档
- zlib — 与 gzip 兼容的压缩
- gzip — 对 gzip 格式的支持
- bz2 — 对 bzip2 压缩算法的支持
- lzma — 用 LZMA 算法压缩
- zipfile — 在 ZIP 归档中工作
- tarfile — Read and write tar archive files
- 文件格式
- csv — CSV 文件读写
- configparser — Configuration file parser
- netrc — netrc file processing
- xdrlib — Encode and decode XDR data
- plistlib — Generate and parse Mac OS X .plist files
- 加密服务
- hashlib — 安全哈希与消息摘要
- hmac — 基于密钥的消息验证
- secrets — Generate secure random numbers for managing secrets
- 通用操作系统服务
- os — 操作系统接口模块
- io — 处理流的核心工具
- time — 时间的访问和转换
- argparse — 命令行选项、参数和子命令解析器
- getopt — C-style parser for command line options
- 模块 logging — Python 的日志记录工具
- logging.config — 日志记录配置
- logging.handlers — Logging handlers
- getpass — 便携式密码输入工具
- curses — 终端字符单元显示的处理
- curses.textpad — Text input widget for curses programs
- curses.ascii — Utilities for ASCII characters
- curses.panel — A panel stack extension for curses
- platform — Access to underlying platform's identifying data
- errno — Standard errno system symbols
- ctypes — Python 的外部函数库
- 并发执行
- threading — 基于线程的并行
- multiprocessing — 基于进程的并行
- concurrent 包
- concurrent.futures — 启动并行任务
- subprocess — 子进程管理
- sched — 事件调度器
- queue — 一个同步的队列类
- _thread — 底层多线程 API
- _dummy_thread — _thread 的替代模块
- dummy_threading — 可直接替代 threading 模块。
- contextvars — Context Variables
- Context Variables
- Manual Context Management
- asyncio support
- 网络和进程间通信
- asyncio — 异步 I/O
- socket — 底层网络接口
- ssl — TLS/SSL wrapper for socket objects
- select — Waiting for I/O completion
- selectors — 高级 I/O 复用库
- asyncore — 异步socket处理器
- asynchat — 异步 socket 指令/响应 处理器
- signal — Set handlers for asynchronous events
- mmap — Memory-mapped file support
- 互联网数据处理
- email — 电子邮件与 MIME 处理包
- json — JSON 编码和解码器
- mailcap — Mailcap file handling
- mailbox — Manipulate mailboxes in various formats
- mimetypes — Map filenames to MIME types
- base64 — Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码
- binhex — 对binhex4文件进行编码和解码
- binascii — 二进制和 ASCII 码互转
- quopri — Encode and decode MIME quoted-printable data
- uu — Encode and decode uuencode files
- 结构化标记处理工具
- html — 超文本标记语言支持
- html.parser — 简单的 HTML 和 XHTML 解析器
- html.entities — HTML 一般实体的定义
- XML处理模块
- xml.etree.ElementTree — The ElementTree XML API
- xml.dom — The Document Object Model API
- xml.dom.minidom — Minimal DOM implementation
- xml.dom.pulldom — Support for building partial DOM trees
- xml.sax — Support for SAX2 parsers
- xml.sax.handler — Base classes for SAX handlers
- xml.sax.saxutils — SAX Utilities
- xml.sax.xmlreader — Interface for XML parsers
- xml.parsers.expat — Fast XML parsing using Expat
- 互联网协议和支持
- webbrowser — 方便的Web浏览器控制器
- cgi — Common Gateway Interface support
- cgitb — Traceback manager for CGI scripts
- wsgiref — WSGI Utilities and Reference Implementation
- urllib — URL 处理模块
- urllib.request — 用于打开 URL 的可扩展库
- urllib.response — Response classes used by urllib
- urllib.parse — Parse URLs into components
- urllib.error — Exception classes raised by urllib.request
- urllib.robotparser — Parser for robots.txt
- http — HTTP 模块
- http.client — HTTP协议客户端
- ftplib — FTP protocol client
- poplib — POP3 protocol client
- imaplib — IMAP4 protocol client
- nntplib — NNTP protocol client
- smtplib —SMTP协议客户端
- smtpd — SMTP Server
- telnetlib — Telnet client
- uuid — UUID objects according to RFC 4122
- socketserver — A framework for network servers
- http.server — HTTP 服务器
- http.cookies — HTTP state management
- http.cookiejar — Cookie handling for HTTP clients
- xmlrpc — XMLRPC 服务端与客户端模块
- xmlrpc.client — XML-RPC client access
- xmlrpc.server — Basic XML-RPC servers
- ipaddress — IPv4/IPv6 manipulation library
- 多媒体服务
- audioop — Manipulate raw audio data
- aifc — Read and write AIFF and AIFC files
- sunau — 读写 Sun AU 文件
- wave — 读写WAV格式文件
- chunk — Read IFF chunked data
- colorsys — Conversions between color systems
- imghdr — 推测图像类型
- sndhdr — 推测声音文件的类型
- ossaudiodev — Access to OSS-compatible audio devices
- 国际化
- gettext — 多语种国际化服务
- locale — 国际化服务
- 程序框架
- turtle — 海龟绘图
- cmd — 支持面向行的命令解释器
- shlex — Simple lexical analysis
- Tk图形用户界面(GUI)
- tkinter — Tcl/Tk的Python接口
- tkinter.ttk — Tk themed widgets
- tkinter.tix — Extension widgets for Tk
- tkinter.scrolledtext — 滚动文字控件
- IDLE
- 其他图形用户界面（GUI）包
- 开发工具
- typing — 类型标注支持
- pydoc — Documentation generator and online help system
- doctest — Test interactive Python examples
- unittest — 单元测试框架
- unittest.mock — mock object library
- unittest.mock 上手指南
- 2to3 - 自动将 Python 2 代码转为 Python 3 代码
- test — Regression tests package for Python
- test.support — Utilities for the Python test suite
- test.support.script_helper — Utilities for the Python execution tests
- 调试和分析
- bdb — Debugger framework
- faulthandler — Dump the Python traceback
- pdb — The Python Debugger
- The Python Profilers
- timeit — 测量小代码片段的执行时间
- trace — Trace or track Python statement execution
- tracemalloc — Trace memory allocations
- 软件打包和分发
- distutils — 构建和安装 Python 模块
- ensurepip — Bootstrapping the pip installer
- venv — 创建虚拟环境
- zipapp — Manage executable Python zip archives
- Python运行时服务
- sys — 系统相关的参数和函数
- sysconfig — Provide access to Python's configuration information
- builtins — 内建对象
- main — 顶层脚本环境
- warnings — Warning control
- dataclasses — 数据类
- contextlib — Utilities for with-statement contexts
- abc — 抽象基类
- atexit — 退出处理器
- traceback — Print or retrieve a stack traceback
- future — Future 语句定义
- gc — 垃圾回收器接口
- inspect — 检查对象
- site — Site-specific configuration hook
- 自定义 Python 解释器
- code — Interpreter base classes
- codeop — Compile Python code
- 导入模块
- zipimport — Import modules from Zip archives
- pkgutil — Package extension utility
- modulefinder — 查找脚本使用的模块
- runpy — Locating and executing Python modules
- importlib — The implementation of import
- Python 语言服务
- parser — Access Python parse trees
- ast — 抽象语法树
- symtable — Access to the compiler's symbol tables
- symbol — 与 Python 解析树一起使用的常量
- token — 与Python解析树一起使用的常量
- keyword — 检验Python关键字
- tokenize — Tokenizer for Python source
- tabnanny — 模糊缩进检测
- pyclbr — Python class browser support
- py_compile — Compile Python source files
- compileall — Byte-compile Python libraries
- dis — Python 字节码反汇编器
- pickletools — Tools for pickle developers
- 杂项服务
- formatter — Generic output formatting
- Windows系统相关模块
- msilib — Read and write Microsoft Installer files
- msvcrt — Useful routines from the MS VC++ runtime
- winreg — Windows 注册表访问
- winsound — Sound-playing interface for Windows
- Unix 专有服务
- posix — The most common POSIX system calls
- pwd — 用户密码数据库
- spwd — The shadow password database
- grp — The group database
- crypt — Function to check Unix passwords
- termios — POSIX style tty control
- tty — 终端控制功能
- pty — Pseudo-terminal utilities
- fcntl — The fcntl and ioctl system calls
- pipes — Interface to shell pipelines
- resource — Resource usage information
- nis — Interface to Sun's NIS (Yellow Pages)
- Unix syslog 库例程
- 被取代的模块
- optparse — Parser for command line options
- imp — Access the import internals
- 未创建文档的模块
- 平台特定模块
- 扩展和嵌入 Python 解释器
- 推荐的第三方工具
- 不使用第三方工具创建扩展
- 使用 C 或 C++ 扩展 Python
- 自定义扩展类型：教程
- 定义扩展类型：已分类主题
- 构建C/C++扩展
- 在Windows平台编译C和C++扩展
- 在更大的应用程序中嵌入 CPython 运行时
- Embedding Python in Another Application
- Python/C API 参考手册
- 概述
- 代码标准
- 包含文件
- 有用的宏
- 对象、类型和引用计数
- 异常
- 嵌入Python
- 调试构建
- 稳定的应用程序二进制接口
- The Very High Level Layer
- Reference Counting
- 异常处理
- Printing and clearing
- 抛出异常
- Issuing warnings
- Querying the error indicator
- Signal Handling
- Exception Classes
- Exception Objects
- Unicode Exception Objects
- Recursion Control
- 标准异常
- 标准警告类别
- 工具
- 操作系统实用程序
- 系统功能
- 过程控制
- 导入模块
- Data marshalling support
- 语句解释及变量编译
- 字符串转换与格式化
- 反射
- 编解码器注册与支持功能
- 抽象对象层
- Object Protocol
- 数字协议
- Sequence Protocol
- Mapping Protocol
- 迭代器协议
- 缓冲协议
- Old Buffer Protocol
- 具体的对象层
- 基本对象
- 数值对象
- 序列对象
- 容器对象
- 函数对象
- 其他对象
- Initialization, Finalization, and Threads
- 在Python初始化之前
- 全局配置变量
- Initializing and finalizing the interpreter
- Process-wide parameters
- Thread State and the Global Interpreter Lock
- Sub-interpreter support
- Asynchronous Notifications
- Profiling and Tracing
- Advanced Debugger Support
- Thread Local Storage Support
- 内存管理
- 概述
- 原始内存接口
- Memory Interface
- 对象分配器
- 默认内存分配器
- Customize Memory Allocators
- The pymalloc allocator
- tracemalloc C API
- 示例
- 对象实现支持
- 在堆中分配对象
- Common Object Structures
- Type 对象
- Number Object Structures
- Mapping Object Structures
- Sequence Object Structures
- Buffer Object Structures
- Async Object Structures
- 使对象类型支持循环垃圾回收
- API 和 ABI 版本管理
- 分发 Python 模块
- 关键术语
- 开源许可与协作
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- ... 在 Python 3.4 之前的 Python 版本中安装 pip ？
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- Argument Clinic How-To
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- 使用 DTrace 和 SystemTap 检测CPython
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- Python 常见问题
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- 一般信息
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- 编程常见问题
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- 核心语言
- 数字和字符串
- 性能
- 序列（元组/列表）
- 对象
- 模块
- 设计和历史常见问题
- 为什么Python使用缩进来分组语句？
- 为什么简单的算术运算得到奇怪的结果？
- 为什么浮点计算不准确？
- 为什么Python字符串是不可变的？
- 为什么必须在方法定义和调用中显式使用“self”？
- 为什么不能在表达式中赋值？
- 为什么Python对某些功能（例如list.index()）使用方法来实现，而其他功能（例如len(List)）使用函数实现？
- 为什么 join()是一个字符串方法而不是列表或元组方法？
- 异常有多快？
- 为什么Python中没有switch或case语句？
- 难道不能在解释器中模拟线程，而非得依赖特定于操作系统的线程实现吗？
- 为什么lambda表达式不能包含语句？
- 可以将Python编译为机器代码，C或其他语言吗？
- Python如何管理内存？
- 为什么CPython不使用更传统的垃圾回收方案？
- CPython退出时为什么不释放所有内存？
- 为什么有单独的元组和列表数据类型？
- 列表是如何在CPython中实现的？
- 字典是如何在CPython中实现的？
- 为什么字典key必须是不可变的？
- 为什么 list.sort() 没有返回排序列表？
- 如何在Python中指定和实施接口规范？
- 为什么没有goto？
- 为什么原始字符串（r-strings）不能以反斜杠结尾？
- 为什么Python没有属性赋值的“with”语句？
- 为什么 if/while/def/class语句需要冒号？
- 为什么Python在列表和元组的末尾允许使用逗号？
- 代码库和插件 FAQ
- 通用的代码库问题
- 通用任务
- 线程相关
- 输入输出
- 网络 / Internet 编程
- 数据库
- 数学和数字
- 扩展/嵌入常见问题
- 可以使用C语言中创建自己的函数吗？
- 可以使用C++语言中创建自己的函数吗？
- C很难写，有没有其他选择？
- 如何从C执行任意Python语句？
- 如何从C中评估任意Python表达式？
- 如何从Python对象中提取C的值？
- 如何使用Py_BuildValue()创建任意长度的元组？
- 如何从C调用对象的方法？
- 如何捕获PyErr_Print()（或打印到stdout / stderr的任何内容）的输出？
- 如何从C访问用Python编写的模块？
- 如何从Python接口到C ++对象？
- 我使用Setup文件添加了一个模块，为什么make失败了？
- 如何调试扩展？
- 我想在Linux系统上编译一个Python模块，但是缺少一些文件。为什么?
- 如何区分“输入不完整”和“输入无效”？
- 如何找到未定义的g++符号__builtin_new或__pure_virtual？
- 能否创建一个对象类，其中部分方法在C中实现，而其他方法在Python中实现（例如通过继承）？
- Python在Windows上的常见问题
- 我怎样在Windows下运行一个Python程序？
- 我怎么让 Python 脚本可执行？
- 为什么有时候 Python 程序会启动缓慢？
- 我怎样使用Python脚本制作可执行文件？
- *.pyd 文件和DLL文件相同吗？
- 我怎样将Python嵌入一个Windows程序？
- 如何让编辑器不要在我的 Python 源代码中插入 tab ？
- 如何在不阻塞的情况下检查按键？
- 图形用户界面（GUI）常见问题
- 图形界面常见问题
- Python 是否有平台无关的图形界面工具包？
- 有哪些Python的GUI工具是某个平台专用的？
- 有关Tkinter的问题
- “为什么我的电脑上安装了 Python ？”
- 什么是Python？
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