Классы (минимум)

Класс объединяет данные и функции, которые с ними работают. Это шаблон, а объект — конкретный экземпляр по этому шаблону.

Для data engineer нужен минимум. Вы будете читать классы в библиотеках и писать простые dataclass. Наследование достаточно понимать при чтении. Сложное ООП и паттерны сейчас не нужны.

Правило курса: решайте сами, без AI.

class и init

class Order:
    def __init__(self, order_id, user, amount, channel="web"):
        self.order_id = order_id
        self.user = user
        self.amount = amount
        self.channel = channel

    def with_vat(self, rate=0.2):
        return round(self.amount * (1 + rate), 2)

    def is_big(self):
        return self.amount > 100


o = Order(1001, "anna", 49.9)
print(o.user, o.amount, o.channel)
print(o.with_vat())
print(o.is_big())
o.amount = 150
print(o.is_big())

Ответ:

anna 49.9 web
59.88
False
True

Часть	Что значит
class Order	Объявление класса. Имя пишут с заглавной буквы
__init__	Вызывается при создании объекта. Задаёт начальные данные
self	Сам объект. Первый параметр каждого метода
self.amount	Атрибут: данные объекта
with_vat, is_big	Методы: функции внутри класса

• Создать объект: Order(1001, "anna", 49.9). Python сам вызовет __init__.
• Читать и менять атрибут: o.amount.
• Вызвать метод: o.is_big(). Аргумент self передавать не нужно.

Если вывести объект, вы увидите мало пользы:

print(o)

Ответ (адрес у вас будет другой):

<__main__.Order object at 0x1052da120>

Писать __init__ и self.x = x для каждого поля скучно. Для этого есть dataclass.

dataclass

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Order:
    order_id: int
    user: str
    amount: float
    channel: str = "web"

    def is_big(self) -> bool:
        return self.amount > 100


d = Order(1002, "boris", 120.0, "app")
print(d)
print(d.is_big())
print(d == Order(1002, "boris", 120.0, "app"))

Ответ:

Order(order_id=1002, user='boris', amount=120.0, channel='app')
True
True

@dataclass сам создаёт:

• __init__ из списка полей;
• читаемый вывод (repr);
• сравнение объектов по значениям полей.

Поля описывают типом: amount: float. Поле со значением по умолчанию ставьте после обязательных.

Типы не проверяются

dataclass не проверяет типы. Order(1, "a", "oops") создастся без ошибки. Приводите типы сами: float(row["amount"]).

Из словаря в dataclass

Данные из CSV приходят как строки. Преобразуйте их при создании объекта.

rows = [
    {"order_id": "1001", "user": "anna", "amount": "49.9", "channel": "web"},
    {"order_id": "1002", "user": "boris", "amount": "120.0", "channel": "app"},
    {"order_id": "1004", "user": "dina", "amount": "300.0", "channel": "app"},
]

orders = [
    Order(int(r["order_id"]), r["user"], float(r["amount"]), r["channel"])
    for r in rows
]
print(round(sum(o.amount for o in orders), 2))
print([o.order_id for o in orders if o.is_big()])

Ответ:

469.9
[1002, 1004]

Разница с dict: вместо o["amount"] пишем o.amount. Опечатка в имени поля даст ошибку сразу, а не None позже.

frozen: объект нельзя менять

@dataclass(frozen=True)
class Config:
    path: str
    limit: int = 10


c = Config("orders.csv")
print(c)
c.limit = 99

Ответ:

Config(path='orders.csv', limit=10)
...
dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'limit'

Для настроек и записей, которые не должны меняться, ставьте frozen=True.

Класс с состоянием

Иногда объект копит данные между вызовами.

class OrderStats:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.total = 0.0

    def add(self, order):
        self.count += 1
        self.total += order.amount

    def report(self):
        return f"{self.count} orders, total {self.total}"


st = OrderStats()
for o in orders:
    st.add(o)
print(st.report())

Ответ:

3 orders, total 469.9

self.count и self.total живут между вызовами add. В обычной функции для этого пришлось бы передавать их туда и обратно.

Наследование: читать чужой код

Запись class Child(Parent) значит: новый класс берёт все атрибуты и методы родителя. Свои методы можно добавить или заменить.

class Source:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def describe(self):
        return f"source {self.name}"

    def read(self):
        return []


class CsvSource(Source):
    def __init__(self, name, path):
        super().__init__(name)
        self.path = path

    def read(self):
        return [f"row from {self.path}"]


s = CsvSource("orders", "orders.csv")
print(s.describe())
print(s.read())
print(isinstance(s, Source))

Ответ:

source orders
['row from orders.csv']
True

• describe пришёл от Source. read класс CsvSource заменил своим.
• super().__init__(name) вызывает __init__ родителя.
• Самый частый случай в работе — своё исключение: class BadRowError(Exception): pass. Вы встретите его в уроке про файлы и исключения.

Где это в работе

Задача	Как помогают классы
Запись данных с известными полями	dataclass: Order, Event, User
Настройки pipeline	dataclass(frozen=True): путь, лимит, дата
Чужие библиотеки	client = Client(...), client.get(...): это объекты и методы
Коннекторы к БД, S3, API	Класс держит соединение между вызовами
Pydantic, SQLAlchemy	Те же идеи: класс описывает поля. Наследуется от BaseModel или Base

Простое правило: если хватает функций и dict, класс не нужен. Класс нужен, когда данные и поведение связаны, или когда нужна понятная структура записи.

Практика

Задание 1

Напишите класс User с атрибутами name и city и методом greet(). Метод возвращает строку Hi, anna from Moscow. Создайте пользователя и выведите результат greet().

Проверка: Hi, anna from Moscow

Решение

class User:
    def __init__(self, name, city):
        self.name = name
        self.city = city

    def greet(self):
        return f"Hi, {self.name} from {self.city}"


print(User("anna", "Moscow").greet())

Задание 2

Возьмите первый класс Order из урока (с __init__). Создайте Order(1001, "anna", 49.9). Выведите with_vat() и is_big(). Потом задайте o.amount = 150 и снова выведите is_big().

Проверка:

59.88
False
True

Решение

o = Order(1001, "anna", 49.9)
print(o.with_vat())
print(o.is_big())
o.amount = 150
print(o.is_big())

Задание 3

Перепишите Order как dataclass с полями order_id: int, user: str, amount: float, channel: str = "web". Выведите объект Order(1001, "anna", 49.9). Сравните его с Order(1001, "anna", 49.9) и с Order(1002, "anna", 49.9).

Проверка:

Order(order_id=1001, user='anna', amount=49.9, channel='web')
True False

Решение

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Order:
    order_id: int
    user: str
    amount: float
    channel: str = "web"


a = Order(1001, "anna", 49.9)
print(a)
print(a == Order(1001, "anna", 49.9), a == Order(1002, "anna", 49.9))

Задание 4

Добавьте в dataclass метод is_big() (сумма больше 100). Преобразуйте список rows из урока в список Order. Выведите сумму всех заказов и order_id крупных.

Проверка:

469.9
[1002, 1004]

Решение

@dataclass
class Order:
    order_id: int
    user: str
    amount: float
    channel: str = "web"

    def is_big(self) -> bool:
        return self.amount > 100


orders = [
    Order(int(r["order_id"]), r["user"], float(r["amount"]), r["channel"])
    for r in rows
]
print(round(sum(o.amount for o in orders), 2))
print([o.order_id for o in orders if o.is_big()])

Задание 5

Напишите класс OrderStats с методами add(order) и report(). Добавьте в него все заказы из задания 4. report() возвращает 3 orders, total 469.9.

Проверка: 3 orders, total 469.9

Решение

class OrderStats:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.total = 0.0

    def add(self, order):
        self.count += 1
        self.total += order.amount

    def report(self):
        return f"{self.count} orders, total {self.total}"


st = OrderStats()
for o in orders:
    st.add(o)
print(st.report())

Задание 6

Создайте Config как dataclass(frozen=True) с полями path: str и limit: int = 10. Выведите Config("orders.csv"). Попробуйте изменить limit. Прочитайте ошибку.

Проверка: вывод Config(path='orders.csv', limit=10). Последняя строка ошибки: dataclasses.FrozenInstanceError: cannot assign to field 'limit'.

Решение

from dataclasses import dataclass


@dataclass(frozen=True)
class Config:
    path: str
    limit: int = 10


c = Config("orders.csv")
print(c)
c.limit = 99

Что запомнить

• Класс — шаблон. Объект — экземпляр. __init__ задаёт начальные данные, self — сам объект.
• Метод — функция внутри класса: obj.method().
• @dataclass убирает шаблонный код и даёт читаемый вывод и сравнение.
• frozen=True защищает объект от случайных изменений.
• Классы и наследование (class Child(Parent)) вы чаще читаете в библиотеках, чем пишете. Для своих данных хватит dataclass.

Дальше: Python Crash Course, глава 9.

Следующий урок: Файлы и исключения.