空类与数据记录

Python 的类可以非常轻量——甚至只包含 pass。这种"空类"在需要简单数据容器时非常有用，它通过属性访问语法（obj.x）提供了比字典更好的可读性。

空类作为数据容器

class Employee(object):
    pass

john = Employee()
john.name = "John Doe"
john.dept = "computer lab"
john.salary = 1000

print john.name     # John Doe
print john.dept     # computer lab

空类实例的 __dict__ 存储所有属性：

print john.__dict__
# {'salary': 1000, 'dept': 'computer lab', 'name': 'John Doe'}

与字典的对比

特性	空类	字典
语法	`obj.name`	`obj["name"]`
键检查	无（动态创建）	`KeyError`
迭代	`obj.__dict__`	直接迭代
内存	稍大	稍小
可读性	更好（模拟 struct）	一般

# 字典写法
employee = {}
employee["name"] = "John Doe"
employee["dept"] = "computer lab"

# 空类写法
john = Employee()
john.name = "John Doe"
john.dept = "computer lab"

空类的 obj.name 语法更接近 C 的 struct 或 JavaScript 的对象，在表示结构化数据时更直观。

模拟抽象数据类型

空类可以模拟其他语言的数据结构：

class Point(object):
    pass

class Rectangle(object):
    pass

p1 = Point()
p1.x = 0
p1.y = 0

p2 = Point()
p2.x = 10
p2.y = 20

rect = Rectangle()
rect.top_left = p1
rect.bottom_right = p2

print rect.bottom_right.x     # 10

作为函数参数

空类可以替代需要特定接口的参数：

class FileLike(object):
    """模拟文件对象。"""
    pass

# 给空类添加必要的方法
content = StringIO("line1\nline2\nline3")
# StringIO 有 read() 和 readline()，可以传给需要文件对象的函数

def process_file(f):
    for line in f:
        print line.strip()

process_file(content)

Python 的"鸭子类型"哲学：不检查对象类型，只检查它是否有需要的方法。空类可以动态添加方法，实现这种灵活性。

命名元组 namedtuple

对于不可变的数据记录，collections.namedtuple 比空类更好：

from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(3, 4)

print p.x           # 3
print p.y           # 4
print p[0]          # 3，也支持索引

# 不可变
p.x = 10            # AttributeError: can't set attribute

namedtuple 自动生成 __init__、__repr__、__eq__ 等方法，内存占用也比普通类小，适合大量创建的数据记录。

使用建议

需要可变数据记录 → 空类或普通类
需要不可变数据记录 → namedtuple
需要动态键 → 字典
需要方法行为 → 完整类定义
性能敏感且只读 → namedtuple 或 __slots__