A @dataclass generates all these methods for you, providing a succinct syntax for data transfer classes. In Python 2 though, it’s impossible.

The standard library in 3.7 can recursively convert a dataclass into a dict (example from the docs): from dataclasses import dataclass, asdict from typing import List @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)]) […] dataclasses.dataclass instances are now serialized by default and cannot be customized in a default function.uuid.UUID instances are serialized by default. Subclasses of str, int, dict, and list are now serialized. In Python 2 though, it’s impossible. I’ll start by creating a Person class. This is faster and more similar to the standard library. dataclass类就是普通的python类，所以我们可以像给类定义方法一样给dataclass类定义方法。 这里我们定义距离计算方法，为了方便演示，我们这里假设地球是二维平面，经纬度代表坐标轴中的位置，使用欧几里得方法计算距离即可。 Therefore @attr.s comes with the repr_ns option to set it manually: But it's also possible I'm using default_factory not correctly with type annotations. Migrating. Note that @dataclass is only possible because of the addition of optional static typing to Python 3, as we need to declare types for the fields in the class. By default, the JSON encoder only understands native Python data types (str, int, float, bool, list, tuple, and dict). orjson version 3 serializes more types than version 2.

In Python 3, classes defined within other classes are detected and reflected in the __repr__. Hello, I think I encountered a bug.

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