Classes em Python: __init__, self, métodos, herança e dataclasses

Uma classe empacota dados e o que fazer com eles

Uma classe permite definir um tipo de coisa — um usuário, uma conta bancária, uma configuração, uma requisição — e tudo que essa coisa deveria poder fazer. A coisa é uma instância da classe. As ações se chamam métodos.

Aqui vai a classe mais simples possível:

Dissecando:

• class User: começa uma definição de classe. Nomes de classe usam PascalCase por convenção.
• __init__ é o inicializador. Roda automaticamente quando você cria uma instância nova. Configura os atributos da instância usando self.algo = ....
• greet é um método. self é como um método se refere à instância sobre a qual foi chamado.
• User("Rosa", "rosa@example.com") cria uma instância. O Python chama __init__ com self setado para a instância nova e os outros argumentos repassados.
• user.greet() chama o método. O Python passa user como self automaticamente.

self é só o primeiro argumento

self não é palavra-chave. É o nome que o Python dá ao primeiro parâmetro de métodos de instância — a instância sobre a qual o método está rodando. Você poderia chamar de qualquer coisa; todo mundo usa self porque todo mundo usa.

Todo método de instância recebe self como primeiro parâmetro. É assim que um método sabe de qual instância ler ou mudar.

Adicionando comportamento

Métodos podem ler e alterar estado:

__repr__ é outro método especial — um gancho para "como eu apareço quando impresso?". Definir um bom paga dividendos durante debug.

Atributos de classe vs atributos de instância

Atributos definidos no corpo da classe (fora do __init__) são compartilhados entre todas as instâncias. Atributos atribuídos a self são por instância:

Use atributos de classe para valores genuinamente compartilhados — constantes, contadores, config. Coloque dados específicos de instância no __init__.

Herança

Uma classe pode herdar de outra, ganhando os métodos e atributos de graça e adicionando ou sobrescrevendo conforme necessário:

super() te dá acesso à classe pai — comumente usado dentro do __init__ para inicializar os atributos do pai antes de adicionar os seus:

Herança é útil mas fácil de abusar. Um programador Python novo muitas vezes apela à herança quando composição — segurar um objeto como atributo — seria mais claro. Comece com uma estrutura de classes plana e só introduza herança quando tiver uma relação "é um" de verdade.

Dataclasses: um default mais amigável para registros

Quando você só quer que uma classe guarde alguns atributos com algum comportamento de igualdade e representação, @dataclass poupa muito boilerplate:

Compare com escrever __init__, __repr__ e __eq__ na mão. Dataclasses são a primeira escolha certa quando você escreveria class Thing com nada além de __init__ setando atributos.

Properties: atributos computados

Às vezes você quer um "atributo" que na verdade é computado. @property faz parecer acesso de atributo:

Use properties quando escreveria obj.get_something() — substituir por uma property torna a API mais natural. Não use para esconder operações caras; um usuário espera que acesso a atributo seja rápido.

Privado por convenção

O Python não tem privado de verdade. Por convenção, atributos com underscore no começo são intencionalmente privados — espera-se que leitores não toquem de fora da classe:

class Cache:
    def __init__(self):
        self._store = {}

    def put(self, key, value):
        self._store[key] = value

    def get(self, key, default=None):
        return self._store.get(key, default)

Nomes com underscore duplo (__name) disparam name mangling, que adiciona o nome da classe ao atributo. Isso é ferramenta para evitar colisões em herança, não medida de segurança.

Quando não usar uma classe

Se tudo que você tem é um pacote de dados relacionados, uma dataclass, um dict simples ou uma named tuple serve. Se tudo que você tem é uma função, ela não precisa de classe para segurar. Recorra a classes quando você tem ambos estado e comportamento amarrados — especialmente quando vai ter várias instâncias do mesmo tipo.

Um exemplo final

Um pequeno buffer de log estilo arquivo:

Repare __len__ — outro método mágico. Defini-lo faz len(logger) funcionar, porque len(x) é de fato uma chamada para x.__len__(). O Python tem dezenas desses ganchos; você pega conforme precisa.

Próxima: geradores

Classes amarram dados e comportamento. O próximo capítulo olha para um tipo diferente de abstração — iteração — começando por geradores: funções que produzem valores um de cada vez, pausando entre eles. Combinam lindamente com a instrução with / context managers que você conhece logo depois.