用語比較
dataclassと通常のクラスの違い｜データをまとめるクラスの書き方をPython3エンジニア認定基礎試験で判断する
dataclassは、名前付きのデータ項目をまとめるクラスを短く書くための仕組みです。通常のクラスは、データ項目を持たせるために __init__ を自分で書きます。公式チュートリアル9.7は、PascalのレコードやC言語の構造体のように名前付きのデータ項目をまとめる型には、Pythonでは dataclasses を使うのが一般的だと述べています。
Python 3 エンジニア認定基礎試験では、@dataclass を付けたクラスに __init__ を書かなくてもインスタンスが作れるか、同じ値のインスタンスを == で比べた結果はどうなるかを選ぶ問題が想定されます。クラスの章（第9章）で、__init__ やインスタンス変数と一緒に確認します。
このページは、クラスは書けるが dataclass の違いが曖昧な人を対象にしています。書く量、print の表示、== の結果、型注釈の扱いという4つの軸で、公式チュートリアルの記載と Python 3.9.6 での実行結果を整理します。
この記事の根拠と出典
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結論
通常のクラス
データ項目を持たせるには __init__ を自分で書く。print は <__main__.… object at 0x…> の形で、同じ値の2つを == で比べると False になる。
dataclass
@dataclass を付けて name: str のように項目を並べると、__init__ を書かずにインスタンスを作れる。print は項目名と値を並べた形で、同じ値の2つを == で比べると True になる。
違いを表で確認
| 比較軸 | 通常のクラス | dataclass |
|---|---|---|
| インスタンスの作り方 | __init__ を自分で書き、self.name = name のように1項目ずつ代入する | @dataclass を付けて name: str のように項目を並べるだけで Employee('john', 'computer lab', 1000) と作れる |
| print の表示 | 自分で書かなければ <__main__.Plain2 object at 0x…> の形になる | Employee(name='john', dept='computer lab', salary=1000) のように項目名と値が並ぶ |
| 同じ値の2つを == で比べた結果 | 別のオブジェクトなので False | 項目の値が同じなので True |
| 型注釈の扱い | 型注釈は必須ではない | name: str のような注釈で項目を並べるが、salary に文字列を渡しても型の検査はされずそのまま入る |
| 選択肢で探すキーワード | __init__、self、インスタンス変数 | dataclasses、@dataclass、名前付きのデータ項目をまとめる |
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どこで迷っているかを切り分ける
データを入れるだけのクラスでも __init__ を毎回書いている人
公式チュートリアル9.7は、名前付きのデータ項目をまとめる用途には dataclasses を使うのが一般的だと説明しています。項目名と型注釈を並べるだけで Employee('john', 'computer lab', 1000) と作れます。
dataclass の項目の型注釈が実行時に検査されると考える人
Python 3.9.6で salary: int の項目に 'not int' を渡しても、エラーにならずそのまま入ります。型注釈は項目を並べるための書き方で、型の検査をする仕組みではありません。
同じ値の2つのインスタンスは通常のクラスでも == で True になると考える人
__init__ だけを書いた通常のクラスでは、同じ値の2つを == で比べると False になります。dataclass では項目の値が同じなら True です。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
何のためのクラスかを確認する
名前付きのデータ項目をまとめるのが目的なら dataclass です。公式チュートリアル9.7がこの用途に dataclasses を使うのが一般的と説明しています。
- 2
__init__ を書いているかを確認する
@dataclass の下に項目を並べるだけなら、__init__ は書きません。通常のクラスなら __init__ が要ります。
- 3
print や == の結果を問われたら、どちらのクラスかを確認する
dataclass は項目名と値が並ぶ表示で、同じ値なら == が True です。通常のクラスは object at 0x… の表示で、== は False です。
- 4
項目の数を確認する
dataclass に Employee('x') のように項目より少ない値を渡すと、引数不足の TypeError になります。
試験での見分け方
- 1名前付きのデータ項目をまとめる用途には dataclasses を使うのが一般的（公式チュートリアル9.7）。
- 2@dataclass を付けたクラスは、項目を並べるだけで __init__ を書かずにインスタンスを作れる。
- 3dataclass は print で項目名と値が並び、同じ値の2つを == で比べると True になる。
- 4__init__ だけを書いた通常のクラスは、同じ値の2つを == で比べると False になる。
- 5dataclass の型注釈は、実行時に値の型を検査しない。
誤答しやすい選択肢
@dataclass を付けたクラスで __init__ も書かないとインスタンスを作れないと考える
修正: 公式チュートリアル9.7の Employee は __init__ を書いていませんが、Employee('john', 'computer lab', 1000) でインスタンスを作れます。
name: str と書けば str 以外はエラーになると考える
修正: Python 3.9.6で salary: int の項目に 'not int' を渡しても、エラーにならずそのまま入ります。
通常のクラスでも同じ値なら == が True になると考える
修正: Python 3.9.6で、__init__ で同じ値を持たせた2つの通常のクラスのインスタンスを == で比べると False でした。dataclass は True です。
項目の数が足りなくても dataclass なら補われると考える
修正: Python 3.9.6で Employee('x') と書くと、dept と salary が足りないという TypeError になります。
確認問題
Q1公式チュートリアル9.7が、名前付きのデータ項目をまとめる用途に使うのが一般的だと述べているものは？
答え: dataclasses
Pascalのレコードや C 言語の構造体のように名前付きのデータ項目をまとめる型には、Python では dataclasses を使うのが一般的だと説明されています。
Q2@dataclass を付けた class Employee に name: str・dept: str・salary: int を並べたとき、Employee('john', 'computer lab', 1000).salary は？
答え: 1000
公式チュートリアル9.7の例と同じです。__init__ を書かなくても、並べた順に値が項目に入ります。
Q3同じ値を持つ2つの Employee（dataclass）を == で比べた結果は？
答え: True
dataclass は項目の値が同じなら等しいとみなします。Python 3.9.6で True を確認しました。
Q4__init__ だけを書いた通常のクラスで、同じ値を持つ2つのインスタンスを == で比べた結果は？
答え: False
別々のオブジェクトなので False です。Python 3.9.6で確認しました。
到達チェック
- 名前付きのデータ項目をまとめるには dataclasses を使うのが一般的と言える
- @dataclass のクラスは __init__ を書かずにインスタンスを作れると説明できる
- dataclass は print が項目名と値の形で、同じ値なら == が True と言える
- 型注釈は実行時に値の型を検査しないと知っている
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よくある質問
Qdataclassとは？
名前付きのデータ項目をまとめるクラスを短く書くための仕組みです。公式チュートリアル9.7が、この用途には dataclasses を使うのが一般的と説明しています。
Qdataclassでは __init__ を書かなくていい？
はい。@dataclass を付けて name: str のように項目を並べるだけで、Employee('john', 'computer lab', 1000) のように作れます。
Qdataclassの型注釈は実行時に検査される？
いいえ。Python 3.9.6で salary: int の項目に 'not int' を渡してもエラーにならず、そのまま入りました。
Qdataclassと通常のクラスで == の結果は違う？
違います。項目の値が同じなら dataclass は True、__init__ だけを書いた通常のクラスは False です。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）