クラスまたは辞書を使用する必要がありますか？

次のように、フィールドのみを含み、メソッドを含まないクラスがあります。

class Request(object):

    def __init__(self, environ):
        self.environ = environ
        self.request_method = environ.get('REQUEST_METHOD', None)
        self.url_scheme = environ.get('wsgi.url_scheme', None)
        self.request_uri = wsgiref.util.request_uri(environ)
        self.path = environ.get('PATH_INFO', None)
        # ...

これは簡単に辞書に変換できます。クラスは、将来の追加に対してより柔軟であり、で高速になる可能性があり__slots__ます。では、代わりにdictを使用するメリットはありますか？辞書はクラスより速いでしょうか？スロットのあるクラスよりも速いですか？

なぜこれを辞書にするのですか？利点は何ですか？後でコードを追加したい場合はどうなりますか？あなたの__init__コードはどこに行きますか？

クラスは、関連データ（および通常はコード）をバンドルするためのものです。

辞書は、キーと値の関係を格納するためのものです。通常、キーはすべて同じタイプであり、すべての値も1つのタイプです。場合によっては、キー/属性名がすべてわかっていない場合にデータをバンドルするのに役立つことがありますが、多くの場合、これは設計に問題があることを示しています。

これをクラスにしてください。

クラスの追加のメカニズムが必要でない限り、辞書を使用してください。namedtupleハイブリッドアプローチにを使用することもできます。

>>> from collections import namedtuple
>>> request = namedtuple("Request", "environ request_method url_scheme")
>>> request
<class '__main__.Request'>
>>> request.environ = "foo"
>>> request.environ
'foo'

ここでのパフォーマンスの違いはごくわずかですが、辞書が速くなければ驚かれるでしょう。

Pythonでクラスがある辞書の下に。クラスの振る舞いには多少のオーバーヘッドがかかりますが、プロファイラーなしではそれに気づくことはできません。この場合、私はあなたがクラスから利益を得ると信じています：

• すべてのロジックが単一の関数に存在します
• 更新が簡単で、カプセル化されたままです
• 後で何かを変更した場合、簡単にインターフェイスを同じに保つことができます

それぞれの使用法は私にとって主観的すぎるので、それを理解することはできないと思うので、数値のみを使用します。

辞書で変数を作成および変更するのにかかる時間、new_styleクラス、およびスロット付きのnew_styleクラスを比較しました。

テストに使用したコードは次のとおりです（少し面倒ですが、機能します）。

import timeit

class Foo(object):

    def __init__(self):

        self.foo1 = 'test'
        self.foo2 = 'test'
        self.foo3 = 'test'

def create_dict():

    foo_dict = {}
    foo_dict['foo1'] = 'test'
    foo_dict['foo2'] = 'test'
    foo_dict['foo3'] = 'test'

    return foo_dict

class Bar(object):
    __slots__ = ['foo1', 'foo2', 'foo3']

    def __init__(self):

        self.foo1 = 'test'
        self.foo2 = 'test'
        self.foo3 = 'test'

tmit = timeit.timeit

print 'Creating...\n'
print 'Dict: ' + str(tmit('create_dict()', 'from __main__ import create_dict'))
print 'Class: ' + str(tmit('Foo()', 'from __main__ import Foo'))
print 'Class with slots: ' + str(tmit('Bar()', 'from __main__ import Bar'))

print '\nChanging a variable...\n'

print 'Dict: ' + str((tmit('create_dict()[\'foo3\'] = "Changed"', 'from __main__ import create_dict') - tmit('create_dict()', 'from __main__ import create_dict')))
print 'Class: ' + str((tmit('Foo().foo3 = "Changed"', 'from __main__ import Foo') - tmit('Foo()', 'from __main__ import Foo')))
print 'Class with slots: ' + str((tmit('Bar().foo3 = "Changed"', 'from __main__ import Bar') - tmit('Bar()', 'from __main__ import Bar')))

そしてここに出力があります...

作成...

Dict: 0.817466186345
Class: 1.60829183597
Class_with_slots: 1.28776730003

変数を変更しています...

Dict: 0.0735140918748
Class: 0.111714198313
Class_with_slots: 0.10618612142

したがって、変数を格納するだけで、速度が必要で、多くの計算を行う必要がない場合は、dictを使用することをお勧めします（メソッドのように見える関数を常に作成できます）。ただし、本当にクラスが必要な場合は、常に__ スロット __を使用してください。

注意：

「クラス」をnew_styleクラスとold_styleクラスの両方でテストしました。old_styleクラスは作成が速いが変更が遅いことがわかります（タイトなループで多くのクラスを作成している場合はそれほど重要ではありませんが重要です（ヒント：間違っている））。

また、私のものは古くて遅いので、変数を作成したり変更したりする時間はあなたのコンピューター上で異なるかもしれません。自分でテストして、「実際の」結果を確認してください。

編集：

私は後でnamedtupleをテストしました。変更することはできませんが、10000サンプル（またはそのようなもの）を作成するのに1.4秒かかったため、辞書が本当に最速でした。

私は場合は辞書機能を変更するキーと値を含めるようにし、代わりに辞書を含む変数の辞書を返すために、私はそれを作成するとき、それは私に与え代わりに0.8秒の0.65を。

class Foo(dict):
    pass

作成はスロットを持つクラスのようなもので、変数の変更が最も遅い（0.17秒）ので、これらのクラスは使用しないでください。辞書（速度）またはオブジェクトから派生したクラス（「構文キャンディ」）に行く

@adwに同意します。私は「オブジェクト」を（OOの意味で）辞書で表すことはありません。辞書は名前と値のペアを集約します。クラスはオブジェクトを表します。オブジェクトがディクショナリで表現されているコードを見たことがありますが、実際の形状は不明です。特定の名前/値が存在しない場合はどうなりますか？クライアントが何も入れないように制限するもの。または、何も取り出さないようにすること。ものの形は常に明確に定義されるべきです。

Pythonを使用する場合、作者が自分の足で自分を撃つための多くの方法が言語で許可されているため、規律を持って構築することが重要です。

リクエストに関連するあらゆる種類の情報であるため、クラスをお勧めします。辞書を使用するのであれば、保存されたデータは本質的にはるかに類似していると思います。私が従う傾向があるガイドラインは、キーと値のペアのセット全体をループして何かを実行したい場合は、辞書を使用することです。それ以外の場合、データは明らかに基本的なキー->値のマッピングよりもはるかに多くの構造を持っているため、クラスの方がより良い代替手段になる可能性があります。

したがって、クラスに固執してください。

あなたが達成したいすべてがのobj.bla = 5代わりに構文キャンディのようなものであるobj['bla'] = 5場合、特にそれを何度も繰り返す必要がある場合は、マルティノーの提案のようにいくつかのプレーンなコンテナクラスを使用したいと思うかもしれません。それにもかかわらず、コードはかなり肥大化し、不必要に遅くなります。あなたはそれをそのように単純に保つことができます：

class AttrDict(dict):
    """ Syntax candy """
    __getattr__ = dict.__getitem__
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

を使用namedtupleしてsまたはクラスに切り替えるもう1つの理由__slots__は、メモリ使用量である可能性があります。辞書はリスト型よりもかなり多くのメモリを必要とするので、これは考えるべきポイントかもしれません。

とにかく、あなたの特定のケースでは、現在の実装から切り替える動機はないようです。これらのオブジェクトを何百万も保持していないようなので、リストから派生した型は必要ありません。また、実際には内にいくつかの機能ロジックが含まれている__init__ため、も使用できませんAttrDict。

ケーキを持って食べてもいいかもしれません。つまり、クラスと辞書の両方のインスタンスの機能を提供するものを作成できます。ActiveStateのDɪᴄᴛɪᴏɴᴀʀʏᴡɪᴛʜᴀᴛᴛʀɪʙᴜᴛᴇ-sᴛʏʟᴇᴀᴄᴄᴇssレシピとそれを行う方法についてのコメントを参照してください。

サブクラスではなく通常のクラスを使用することに決めた場合、Tɪᴍᴘʟᴇsɪᴍᴘʟᴇʙᴜᴛʜᴀɴᴅʏ "ᴄᴏʟʟᴇᴄᴛᴏʀᴏғᴀʙᴜɴᴄʜᴏғᴛᴜғғsᴄʟᴀ"のssレシピ（Alex Martelliによる）は非常に柔軟であり、その種のものに役立つことがわかりましたあなたがやっているように見えます（つまり、情報の比較的単純なアグリゲーターを作成します）。これはクラスであるため、メソッドを追加することで機能を簡単に拡張できます。

最後に、クラスメンバーの名前は正当なPython識別子である必要がありますが、ディクショナリキーはそうではないことに注意してください。キーはハッシュ可能なもの（文字列ではないものでも）になるため、ディクショナリはその点でより自由になります。

更新

object（はありません__dict__）という名前のクラス（はあります）というサブクラスSimpleNamespaceがtypesモジュールPython 3.3 に追加されましたが、これも別の代替手段です。

class ClassWithSlotBase:
    __slots__ = ('a', 'b',)

def __init__(self):
    self.a: str = "test"
    self.b: float = 0.0


def test_type_hint(_b: float) -> None:
    print(_b)


class_tmp = ClassWithSlotBase()

test_type_hint(class_tmp.a)

クラスをお勧めします。クラスを使用すると、次のように型ヒントを取得できます。また、クラスが関数の引数の場合、クラスはオートコンプリートをサポートします。