JAVA集合结构

### Python Dataclasses 的基本概念 Python 中的 `dataclass` 是一种简化创建类的方式，尤其适用于那些主要用来存储数据的对象。通过引入装饰器 `@dataclass`，开发者无需手动编写初始化方法 (`__init__`) 和其他常见的魔术方法 (如 `__repr__`, `__eq__`)。 以下是关于 `dataclass` 的一些核心特性： #### 装饰器定义 使用 `@dataclass` 装饰器来自动为类生成必要的特殊方法[^1]。这使得代码更加简洁明了，减少了冗余的手动实现。 ```python from dataclasses import dataclass @dataclass class Point: x: int y: int ``` 上述代码自动生成了一个具有两个属性 `x` 和 `y` 的类，并提供了默认的 `__init__()` 方法以及字符串表示形式的方法 `__repr__()`。 #### 默认值设置 可以通过指定字段的默认值来自定义实例化行为。如果某些字段不需要强制传入，则可以为其提供默认值。 ```python from dataclasses import dataclass @dataclass class InventoryItem: name: str unit_price: float = 0.0 quantity_on_hand: int = 0 def total_cost(self) -> float: return self.unit_price * self.quantity_on_hand ``` 在此例子中，`unit_price` 和 `quantity_on_hand` 都有各自的默认值。 #### 类型提示支持 Dataclasses 完全兼容 Python 的类型提示机制，允许在声明变量的同时指明预期的数据类型。这种做法不仅增强了可读性，还便于静态分析工具进行错误检测。 --- ### 结合 Dacite 使用场景 Dacite 库进一步扩展了 dataclass 功能，能够方便地将原始字典结构映射到已定义好的 dataclass 实例上。这对于解析 JSON 数据或者配置文件非常有用。 假设有一个这样的字典对象： ```python raw_data = { 'name': 'apple', 'unit_price': 2.5, 'quantity_on_hand': 10 } ``` 利用 dacite 可轻松完成转换操作如下所示： ```python from dataclasses import dataclass import dacite @dataclass class Product: name: str unit_price: float quantity_on_hand: int product_instance = dacite.from_dict(data_class=Product, data=raw_data) print(product_instance) ``` 此过程验证输入数据并将其适配为目标类型的实例。 --- ### Selenium WebDriver Options 示例 虽然题目重点在于 dataclass，但提到的第三个引用涉及到了 Selenium WebDriver 的选项管理。这里补充说明一下如何结合 ChromeOptions 来定制浏览器启动参数。 下面展示了一种典型的应用方式： ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("--headless") # 运行无头模式 driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 执行自动化任务... driver.quit() ``` 这段脚本展示了如何启用 headless 模式运行 Chromium 浏览器[^3]。 ---