Boas Práticas de Python Orientado a Objetos

Python não é Java - incline-se para objetos simples, funções e protocolos em vez de hierarquias de herança profundas. Estas regras mantêm o código OO Pythonic e testável.

Como Usar Esta Lista

• Aplique em revisões de design para novos modelos de domínio.
• Use ao refatorar "god-classes" ou "mixin soup".
• Emparelhe com protocolos mypy e Pydantic nas bordas do sistema.
• Releia após incidentes causados por estado de classe mutável compartilhado.

A - Modelagem

• Use @dataclass para registros de dados; adicione métodos apenas quando o comportamento for intrínseco. Nem todo dict precisa de uma classe.
• Prefira composição (tem-um) em vez de herança (é-um) além de um nível. Injete colaboradores em __init__.
• Use Enum/StrEnum em vez de constantes de string. match exaustivo e prevenção de erros de digitação.
• Modele dinheiro, IDs e quantidades como pequenos tipos de valor. Não int/str crus entre camadas.
• Mantenha classes focadas - uma razão para mudar. Divida modelos de leitura de serviços de escrita quando necessário.

B - Herança e APIs

• Limite mixins a uma preocupação (logging, serialização). Documente o MRO ao usar múltiplos.
• Chame super().__init__ em cadeias de herança múltipla cooperativas. Cadeias quebradas pulam a inicialização.
• Prefira Protocol ou ABC apenas quando múltiplas implementações existirem. YAGNI para implementação única.
• Use fábricas @classmethod para construtores alternativos. Não padrões de __init__ sobrecarregados.
• API pública pequena; prefixe internos com _. Propriedades expõem atributos estáveis sobre campos brutos.

C - Correção

• Alinhe __eq__ e __hash__ para objetos de valor usados em conjuntos/dicionários. Ou use frozen=True dataclass.
• Nunca mutate objetos congelados ou supostamente imutáveis. Campos de tupla dentro de dataclass ainda são mutáveis.
• Valide invariantes em __post_init__ ou setters. Falhe rapidamente na construção.
• Retorne NotImplemented de __eq__ para tipos desconhecidos. Deixe o outro operando tentar a comparação reversa.
• Evite atributos de classe mutáveis como padrões compartilhados. Defina por instância em __init__.

D - Disciplina de Metaprogramação

• Opte por __init_subclass__ para hooks de registro. Não metaclasses personalizadas.
• Alcance descritores/propriedades apenas quando validação ou cálculo preguiçoso se repetirem. Simples __init__ caso contrário.
• Use __slots__ apenas com pressão de memória medida. Aceite restrições de herança.
• Documente registros de plugins e limpe-os em testes. Evite poluição entre testes.
• Pule sobrecarga de operadores, a menos que o domínio seja naturalmente numérico/vetorial. + surpreendente prejudica os leitores.

E - Testes e Limites

• Injete dependências (clock, storage, notifier) nos construtores. Não globais codificados.
• Implementações falsas para portas ABC/Protocol em testes unitários. Sem rede em testes de domínio.
• Use Pydantic 2 nas bordas HTTP; dataclasses simples internamente. Separação de transporte e domínio.
• Prefira funções para transformações sem estado entre objetos ricos. Métodos quando o comportamento pertence aos dados.
• Mantenha views Django/FastAPI finas - lógica de domínio em serviços testáveis.

FAQs

Relacionado

• Noções Básicas de OOP - exemplos introdutórios
• Herança e MRO - super e mixins
• Protocolos e Tipagem Estrutural - interfaces
• dataclasses - padrão de registro

Versões de Stack: Esta página foi escrita para Python 3.14.0 (estável 3.14, manutenção 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, e uv 0.6+.