一种可行的解决方法是使用monkey-patch来附加父字段

import dataclasses as dc

def add_args(parent): 
    def decorator(orig):
        "Append parent's fields AFTER orig's fields"

        # Aggregate fields
        ff  = [(f.name, f.type, f) for f in dc.fields(dc.dataclass(orig))]
        ff += [(f.name, f.type, f) for f in dc.fields(dc.dataclass(parent))]

        new = dc.make_dataclass(orig.__name__, ff)
        new.__doc__ = orig.__doc__

        return new
    return decorator

class Animal:
    age: int = 0 

@add_args(Animal)
class Dog:
    name: str
    noise: str = "Woof!"

@add_args(Animal)
class Bird:
    name: str
    can_fly: bool = True

Dog("Dusty", 2)               # --> Dog(name='Dusty', noise=2, age=0)
b = Bird("Donald", False, 40) # --> Bird(name='Donald', can_fly=False, age=40)

也可以预先添加非默认字段， 通过检查f.default是否为dc。失踪, 但这可能太脏了。

虽然猴子补丁缺乏遗传的一些特征， 它仍然可以用于向所有伪子类添加方法。

对于更细粒度的控制，请设置默认值 使用直流。字段(compare=False, repr=True，…)

如果你使用的是Python 3.10+，那么你可以在这个答案和Python文档中讨论的数据类中使用仅关键字参数。

如果你使用的是< Python 3.10，那么你可以利用数据类。字段，使用default_factory抛出。由于该属性将使用field()声明，因此它被视为具有默认值;但是，如果用户试图创建一个实例而没有提供该字段的值，它将使用工厂，这将会出错。

这种技术并不等同于仅使用关键字，因为您仍然可以按位置提供所有参数。但是，这确实解决了问题，而且比使用各种数据类dunder方法要简单得多。

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from typing import Optional, TypeVar

T = TypeVar("T")


def required() -> T:
    f: T

    def factory() -> T:
        # mypy treats a Field as a T, even though it has attributes like .name, .default, etc
        field_name = f.name  # type: ignore[attr-defined]
        raise ValueError(f"field '{field_name}' required")

    f = field(default_factory=factory)
    return f


@dataclass
class Event:
    id: str
    created_at: datetime
    updated_at: Optional[datetime] = None


@dataclass
class NamedEvent(Event):
    name: str = required()


event = NamedEvent(name="Some Event", id="ab13c1a", created_at=datetime.now())
print("created event:", event)


event2 = NamedEvent("ab13c1a", datetime.now(), name="Some Other Event")
print("created event:", event2)

event3 = NamedEvent("ab13c1a", datetime.now())

输出:

created event: NamedEvent(id='ab13c1a', created_at=datetime.datetime(2022, 7, 23, 19, 22, 17, 944550), updated_at=None, name='Some Event')
created event: NamedEvent(id='ab13c1a', created_at=datetime.datetime(2022, 7, 23, 19, 22, 17, 944588), updated_at=None, name='Some Other Event')
Traceback (most recent call last):
  File ".../gist.py", line 39, in <module>
    event3 = NamedEvent("ab13c1a", datetime.now())
  File "<string>", line 6, in __init__
  File ".../gist.py", line 14, in factory
    raise ValueError(f"field '{field_name}' required")
ValueError: field 'name' required

你也可以在github上找到这段代码。

在发现数据类可能会获得一个允许字段重新排序的装饰器参数后，我回到了这个问题。这无疑是一个有希望的发展，尽管这一功能的进展似乎有些停滞。

现在，您可以通过使用dataclassy(我对数据类的重新实现，克服了这种挫折)来获得这种行为，以及其他一些细节。在原始示例中使用from dataclassy来代替from dataclassy意味着它运行时没有错误。

使用inspect打印Child的签名使正在发生的事情变得清晰;结果是(name: str, age: int, school: str, ugly: bool = True)。字段总是重新排序，以便在初始化式的参数中，具有默认值的字段位于不具有默认值的字段之后。两个列表(没有默认值的字段和有默认值的字段)仍然按照定义顺序排序。

面对这个问题是促使我编写数据类替代品的因素之一。这里详细介绍的变通方法虽然很有用，但要求将代码扭曲到完全否定数据类的简单方法(即字段顺序可以简单地预测)所提供的可读性优势的程度。

如何像这样定义丑陋的字段，而不是默认的方式?

ugly: bool = field(metadata=dict(required=False, missing=False))

补充使用attrs的Martijn Pieters解决方案:可以在没有默认属性复制的情况下创建继承，使用:

import attr

@attr.s(auto_attribs=True)
class Parent:
    name: str
    age: int
    ugly: bool = attr.ib(default=False, kw_only=True)


@attr.s(auto_attribs=True)
class Child(Parent):
    school: str
    ugly: bool = True

关于kw_only参数的更多信息可以在这里找到

您看到此错误是因为在具有默认值的实参之后添加了没有默认值的实参。继承字段到数据类中的插入顺序与方法解析顺序相反，这意味着父字段放在前面，即使它们稍后被它们的子字段覆盖。

来自PEP-557 -数据类的示例:

@dataclass 阶级基础: x: Any = 15.0 Y: int = 0 @dataclass C类(基础): Z: int = 10 X: int = 15 最终的字段列表是，按顺序，x, y, z。x的最终类型是int，在类C中指定。

不幸的是，我认为没有其他办法。我的理解是，如果父类有默认实参，那么子类就不能有非默认实参。