全面对比和总结 collections.namedtuple、typing.NamedTuple、dataclasses.dataclass 的 Python 用法及其差异，适用于你一文掌握三者的语法、默认值设置、可变性、功能支持等核心要点：

✅ Python 中三种结构化数据类型对比

1️⃣ collections.namedtuple：快速定义不可变数据结构

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
Point.__new__.__defaults__ = (0, 0)  # 设置默认值（从右向左连续）

p1 = Point()           # Point(x=0, y=0)
p2 = Point(5)          # Point(x=5, y=0)
print(p1.x, p2.y)

• 优点：快速、轻量、内存效率高
• 缺点：默认值难看，类型不清晰，不支持工厂函数

2️⃣ typing.NamedTuple：类型安全的不可变结构体

from typing import NamedTuple

class Point(NamedTuple):
    x: int
    y: int = 0  # 支持默认值

    def length(self):
        return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5

p = Point(3)
print(p.x, p.y, p.length())

• 优点：支持类型注解、默认值、方法定义
• 缺点：不可变，不支持字段工厂函数（如动态 list）

3️⃣ @dataclass：现代化可变数据结构（最强）

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

@dataclass
class Student:
    name: str
    age: int = 18
    scores: List[int] = field(default_factory=list)

s = Student("Tom")
s.scores.append(100)
print(s)

• 优点： 最接近普通 class：支持方法、默认值、类型注解 支持工厂函数（如 list、dict） 支持不可变（frozen=True） 可自动生成 __init__, __repr__, __eq__, __lt__, 等

✅ 总结：选择建议

下面是对 Python dataclasses.field 的详细总结，涵盖它的所有常用参数及典型用法，帮你全面掌握这个关键函数。

Python dataclasses.field 详解

field 是 dataclasses 模块中用于定制数据类字段行为的函数，它返回一个 Field 对象，用于告诉 @dataclass 装饰器该字段的特殊配置。

基本语法

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class MyClass:
    attr: type = field(...)

field 可以接收多个参数，用来控制字段的默认值、初始化行为、比较行为等。

field 的主要参数和作用

使用示例

1. 默认值示例

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float = field(default=9.99)

2. 默认工厂（推荐用于可变类型）

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

@dataclass
class ShoppingCart:
    items: List[str] = field(default_factory=list)  # 每个实例独立列表

cart1 = ShoppingCart()
cart1.items.append('apple')

cart2 = ShoppingCart()
print(cart2.items)  # 输出：[]，两个实例不共享列表

3. 控制初始化参数

@dataclass
class User:
    id: int
    password: str = field(repr=False)  # 不在 repr 中显示
    created_at: str = field(init=False)  # 不允许通过构造函数赋值

user = User(id=1, password='secret')
print(user)  # User(id=1)

4. 控制比较行为

@dataclass(order=True)
class Employee:
    name: str
    id: int = field(compare=False)  # 比较时忽略 id 字段

e1 = Employee('Alice', 1)
e2 = Employee('Alice', 2)

print(e1 == e2)  # True，因为只比较 name

5. 使用 metadata 存储额外信息

@dataclass
class Config:
    path: str = field(metadata={"description": "文件路径"})

print(Config.__dataclass_fields__['path'].metadata)
# 输出：{'description': '文件路径'}

常见注意点

• default 和 default_factory 不能同时指定，否则抛错。
• 只有 default_factory 是函数，不带参数且返回默认值。
• init=False 字段，必须在类中其它地方赋值，否则访问时会报错。
• repr=False 用于保护敏感信息不被打印。
• compare=False 对于不可比较的字段或不影响对象等价的字段非常有用。
• hash 参数常用在自定义不可变 dataclass 时微调哈希行为。

总结

field 让你灵活控制 dataclass 中单个字段的行为，是高级数据类设计中不可或缺的工具，特别适合：

• 处理可变默认值（用 default_factory 避免陷阱）
• 隐藏敏感信息（用 repr=False）
• 控制构造函数参数（init=False）
• 精细控制比较和哈希行为
• 增加自定义元数据方便框架集成