класс данных python3 с ** kwargs (звездочка)

Основной вариант использования классов данных — предоставление контейнера, который отображает аргументы в атрибуты. Если у вас есть неизвестные аргументы, вы не можете знать соответствующие атрибуты во время создания класса.

Вы можете обойти это, если вы знаете во время инициализации, какие аргументы неизвестны, отправив их в универсальный атрибут вручную:

from dataclasses import dataclass, field


@dataclass
class Container:
    user_id: int
    body: str
    meta: field(default_factory=dict)


# usage:
obligatory_args = {'user_id': 1, 'body': 'foo'}
other_args = {'bar': 'baz', 'amount': 10}
c = Container(**obligatory_args, meta=other_args)
print(c.meta['bar'])  # prints: 'baz'

Но в этом случае у вас все еще будет словарь, в который нужно заглянуть, и вы не сможете получить доступ к аргументам по их имени, т.е. c.bar не работает.

Если вы заботитесь о доступе к атрибутам по имени или если вы не можете различить известные и неизвестные аргументы во время инициализации, то в крайнем случае без перезаписи __init__ (что в значительной степени противоречит цели использования dataclasses в первую очередь) напишите @classmethod :

from dataclasses import dataclass
from typing import ClassVar


@dataclass
class Container:
    user_id: int
    body: str

    @classmethod
    def from_kwargs(cls, **kwargs):
        # identify the constructor's signature
        cls_fields = {
            name for
            name, f in cls.__dataclass_fields__.items() if
            f.type != ClassVar and getattr(f.type, "__origin__", None) != ClassVar
        }

        # split the kwargs into native ones and new ones
        native_args, new_args = {}, {}
        for name, val in kwargs.items():
            if name in cls_fields:
                native_args[name] = val
            else:
                new_args[name] = val

        # use the native ones to create the class ...
        ret = cls(**native_args)

        # ... and add the new ones by hand
        for new_name, new_val in new_args.items():
            setattr(ret, new_name, new_val)
        return ret

Применение:

params = {'user_id': 1, 'body': 'foo', 'bar': 'baz', 'amount': 10}
Container(**params)  # still doesn't work, raises a TypeError 
c = Container.from_kwargs(**params)
print(c.bar)  # prints: 'baz'

Dataclass опирается только на метод __init__, поэтому вы можете свободно изменять свой класс в методе __new__.

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Container:
    user_id: int
    body: str

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        try:
            initializer = cls.__initializer
        except AttributeError:
            # Store the original init on the class in a different place
            cls.__initializer = initializer = cls.__init__
            # replace init with something harmless
            cls.__init__ = lambda *a, **k: None

        # code from adapted from Arne
        added_args = {}
        for name in list(kwargs.keys()):
            if name not in cls.__annotations__:
                added_args[name] = kwargs.pop(name)

        ret = object.__new__(cls)
        initializer(ret, **kwargs)
        # ... and add the new ones by hand
        for new_name, new_val in added_args.items():
            setattr(ret, new_name, new_val)

        return ret


if __name__ == "__main__":
    params = {'user_id': 1, 'body': 'foo', 'bar': 'baz', 'amount': 10}
    c = Container(**params)
    print(c.bar)  # prints: 'baz'
    print(c.body)  # prints: 'baz'`

Вот аккуратный вариант этого, который я использовал.

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, Dict


@dataclass
class MyDataclass:
    data1: Optional[str] = None
    data2: Optional[Dict] = None
    data3: Optional[Dict] = None

    kwargs: field(default_factory=dict) = None

    def __post_init__(self):
        [setattr(self, k, v) for k, v in self.kwargs.items()]

Это работает, как показано ниже:

>>> data = MyDataclass(data1="data1", kwargs={"test": 1, "test2": 2})
>>> data.test
1
>>> data.test2
2

Однако обратите внимание, что класс данных, похоже, не знает, что у него есть эти новые атрибуты:

>>> from dataclasses import asdict
>>> asdict(data)
{'data1': 'data1', 'data2': None, 'data3': None, 'kwargs': {'test': 1, 'test2': 2}}

Это означает, что ключи должны быть известны. Это сработало для моего варианта использования и, возможно, для других.