Если вы пишете много Python-кода, наверняка сталкивались с типичной задачей: определение класса с простым конструктором и базовыми методами вроде __repr__. Например:

class Server:
    def __init__(self, ip, version=4):
        self.ip = ip
        self._version = version

    def __repr__(self):
        return '{klass}("{ip}", {version})'.format(
            klass=type(self).__name__,
            ip=self.ip,
            version=self._version,
        )

Это выглядит однообразно, но легко автоматизируется. Популярный пакет attrs позволяет избавиться от такого шаблонного кода:

from attrs import define, field

@define
class Server:
    ip = field()
    _version = field(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)

Пакет attrs генерирует конструктор, метод __repr__, а также методы сравнения (__eq__, __lt__, и т.д.) — всё это минимальными усилиями.

Однако с появлением Python 3.7 разработчики получили встроенное решение для этой задачи — data classes. Это стандартный инструмент, который использует аннотации типов для автоматического создания тех же самых методов:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

Почему стоит обратить внимание на data classes:
1. Чистый код: Конструкция читается просто и выглядит лаконично.
2. Поддержка стандартной библиотеки: Не нужно добавлять зависимости.
3. Типы и валидация: С аннотациями типов ваш код становится более понятным и безопасным.

attrs остаётся полезным инструментом, особенно если вам нужны более продвинутые возможности (например, валидация значений полей), но для большинства задач data classes — отличное решение прямо "из коробки".

👉@BookPython