Telegram Group & Telegram Channel
😡 How to: не писать `__init__`

До Python 3.7, если вы хотели создать объект Coordinate(x=1, y=2), приходилось писать:
class Coordinate:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y


Это выглядело нормально. Но:
📍 если убрать класс из API — теряется типизация;
📍 если разрешить создавать объект без данных — получаем некорректные объекты;
📍 если задать поля по умолчанию — объект становится мутируемым;
📍 для валидации нужно усложнять структуру.

Главная проблема

__init__ запускает код при каждом создании объекта, что усложняет работу, особенно если нужны побочные действия (например, открытие файла).

Пример проблемного кода:
class FileReader:
def __init__(self, path: str):
self._fd = fileio.open(path)


Вроде удобно. Но:
📍 Вы не можете передать fd напрямую — нужно городить object.__new__.
📍 Тестировать сложно — надо мокать fileio.open.
📍 Если open становится async, вам уже не обойтись __init__.

Ключевая ошибка: связывать создание объекта с побочными эффектами (например, I/O) — это антипаттерн.

Современное решение

1⃣ Используйте @dataclass для объявления:
@dataclass
class FileReader:
_fd: int # или лучше: FileDescriptor


2⃣ Вынесите создание объекта в @classmethod:
from typing import Self

@dataclass
class FileReader:
_fd: int

@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path))


Теперь создавайте объект так: FileReader.open("file.txt"), а не через __init__.

Это решение поддерживает:
📍 чистую типизацию
📍 возможность перехода на async
📍 множественные фабрики (from_fd, from_buffer, from_resource, ...)

3⃣ Типизируйте примитивы через NewType:
from typing import NewType
FileDescriptor = NewType("FileDescriptor", int)


Используйте в классе:
@dataclass
class FileReader:
_fd: FileDescriptor

@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path)) # пусть возвращает FileDescriptor


Новая практика для классов в Python:
1. Используйте @dataclass.
2. Не пишите __init__ вручную.
3. Добавляйте @classmethod-фабрики (.open(), .from_config(), .from_env()).
4. Используйте NewType.

Это даёт чистый, тестируемый, удобный и расширяемый код.

Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pyproglib/6772
Create:
Last Update:

😡 How to: не писать `__init__`

До Python 3.7, если вы хотели создать объект Coordinate(x=1, y=2), приходилось писать:

class Coordinate:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y


Это выглядело нормально. Но:
📍 если убрать класс из API — теряется типизация;
📍 если разрешить создавать объект без данных — получаем некорректные объекты;
📍 если задать поля по умолчанию — объект становится мутируемым;
📍 для валидации нужно усложнять структуру.

Главная проблема

__init__ запускает код при каждом создании объекта, что усложняет работу, особенно если нужны побочные действия (например, открытие файла).

Пример проблемного кода:
class FileReader:
def __init__(self, path: str):
self._fd = fileio.open(path)


Вроде удобно. Но:
📍 Вы не можете передать fd напрямую — нужно городить object.__new__.
📍 Тестировать сложно — надо мокать fileio.open.
📍 Если open становится async, вам уже не обойтись __init__.

Ключевая ошибка: связывать создание объекта с побочными эффектами (например, I/O) — это антипаттерн.

Современное решение

1⃣ Используйте @dataclass для объявления:
@dataclass
class FileReader:
_fd: int # или лучше: FileDescriptor


2⃣ Вынесите создание объекта в @classmethod:
from typing import Self

@dataclass
class FileReader:
_fd: int

@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path))


Теперь создавайте объект так: FileReader.open("file.txt"), а не через __init__.

Это решение поддерживает:
📍 чистую типизацию
📍 возможность перехода на async
📍 множественные фабрики (from_fd, from_buffer, from_resource, ...)

3⃣ Типизируйте примитивы через NewType:
from typing import NewType
FileDescriptor = NewType("FileDescriptor", int)


Используйте в классе:
@dataclass
class FileReader:
_fd: FileDescriptor

@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path)) # пусть возвращает FileDescriptor


Новая практика для классов в Python:
1. Используйте @dataclass.
2. Не пишите __init__ вручную.
3. Добавляйте @classmethod-фабрики (.open(), .from_config(), .from_env()).
4. Используйте NewType.

Это даёт чистый, тестируемый, удобный и расширяемый код.

Библиотека питониста #буст

BY Библиотека питониста | Python, Django, Flask




Share with your friend now:
tg-me.com/pyproglib/6772

View MORE
Open in Telegram


Библиотека питониста | Python Django Flask Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

Библиотека питониста | Python Django Flask from it


Telegram Библиотека питониста | Python, Django, Flask
FROM USA