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: |

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Библиотека питониста | Python Django Flask from us


Telegram Библиотека питониста | Python, Django, Flask
FROM USA