Uruchamiam pylint na jakimś kodzie i otrzymuję błąd „Za mało metod publicznych (0/2)”. Co oznacza ta wiadomość? Dokumenty pylint nie są pomocne:

Używane, gdy klasa ma zbyt mało metod publicznych, więc upewnij się, że naprawdę warto.

Błąd zasadniczo mówi, że klasy nie są przeznaczone tylko do przechowywania danych, ponieważ traktujesz w zasadzie klasę jako słownik. Klasy powinny mieć co najmniej kilka metod do operowania na danych, które przechowują.

Jeśli Twoja klasa wygląda tak:

class MyClass(object):
    def __init__(self, foo, bar):
        self.foo = foo
        self.bar = bar

Rozważ użycie słownika lub namedtuplezamiast niego. Chociaż jeśli klasa wydaje się najlepszym wyborem, skorzystaj z niej. pylint nie zawsze wie, co jest najlepsze.

Należy pamiętać, że namedtuplejest niezmienny, a wartości przypisane podczas tworzenia wystąpienia nie mogą być później modyfikowane.

Jeśli przedłużasz klasę, to moja sugestia jest taka, aby systematycznie wyłączać to ostrzeżenie i przejść dalej, np. W przypadku zadań Seler:

class MyTask(celery.Task):  # pylint: disable=too-few-public-methods                                                                                   
    """base for My Celery tasks with common behaviors; extends celery.Task

    ...             

Nawet jeśli rozszerzasz tylko jedną funkcję, zdecydowanie potrzebujesz klasy, aby ta technika działała, a rozszerzanie jest zdecydowanie lepsze niż hakowanie klas zewnętrznych!

To kolejny przypadek pylint ślepych zasad.

„Klasy nie służą do przechowywania danych” - to jest fałszywe stwierdzenie. Słowniki nie nadają się do wszystkiego. Element danych klasy jest znaczący, element słownika jest opcjonalny. Dowód: możesz zrobić, dictionary.get('key', DEFAULT_VALUE)aby zapobiec KeyError, ale nie jest to proste__getattr__ domyślnego.

EDYCJA - zalecane sposoby korzystania ze struktur

Muszę zaktualizować swoją odpowiedź. Teraz - jeśli potrzebujeszstruct , masz dwie świetne opcje:

a) Po prostu użyj attrs

Oto biblioteka do tego:

https://www.attrs.org/en/stable/

import attr

@attr.s
class MyClass(object):  # or just MyClass: for Python 3
    foo = attr.ib()
    bar = attr.ib()

Co zyskujesz dodatkowo: nie pisanie konstruktorów, wartości domyślne, walidacja, __repr__obiekty tylko do odczytu (do zastąpienianamedtuples , nawet w Pythonie 2) i więcej.

b) Użyj dataclasses (Py 3.7+)

Idąc za komentarzem hwjp, polecam również dataclasses:

https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html

To jest prawie tak dobre, jak attrs i jest to standardowy mechanizm biblioteki („w zestawie baterie”), bez dodatkowych zależności, z wyjątkiem Pythona 3.7+.

Reszta poprzedniej odpowiedzi

NamedTuplenie jest świetny - szczególnie przed Pythonem 3 typing.NamedTuple: https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.NamedTuple - zdecydowanie powinieneś sprawdzić NamedTuplewzorzec „klasa pochodna ”. Python 2 -namedtuples stworzony z opisów łańcuchów - jest brzydki, zły i "programowanie wewnątrz literałów łańcuchowych" jest głupie.

Zgadzam się z dwiema obecnymi odpowiedziami („rozważ użycie czegoś innego, ale pylint nie zawsze ma rację” - przyjęta i „użyj komentarza tłumiącego pylint”), ale mam własną sugestię.

Pozwólcie, że jeszcze raz zwrócę uwagę: niektóre klasy służą tylko do przechowywania danych.

Teraz opcja do rozważenia - użyj property-ies.

class MyClass(object):
    def __init__(self, foo, bar):
        self._foo = foo
        self._bar = bar

    @property
    def foo(self):
        return self._foo

    @property
    def bar(self):
        return self._bar

Powyżej masz właściwości tylko do odczytu, co jest OK dla obiektu wartości (np. Jak te w Domain Driven Design), ale możesz także podać setery - w ten sposób twoja klasa będzie mogła wziąć odpowiedzialność za pola, które masz - na przykład do wykonania walidacji itp. (jeśli masz setery, możesz przypisać je używając ich w konstruktorze, tj. self.foo = foozamiast bezpośrednich self._foo = foo, ale ostrożnie, setery mogą założyć, że inne pola są już zainicjowane, a wtedy potrzebujesz niestandardowej walidacji w konstruktorze) .

Trudno jest, gdy szef oczekuje zasady pojedynczej odpowiedzialności, ale pylint mówi nie. Więc dodaj drugą metodę do swojej klasy, aby Twoja klasa naruszyła zasadę pojedynczej odpowiedzialności. To, jak daleko masz się podjąć, zasada pojedynczej odpowiedzialności jest w oczach patrzącego.

Moja poprawka,

Dodałem dodatkową metodę do mojej klasy, więc teraz robi dwie rzeczy.

def __str__(self):
    return self.__class__.__name__

Zastanawiam się tylko, czy muszę teraz podzielić moją klasę na 2 oddzielne pliki, a może również moduły.

problem rozwiązany, ale nie z moimi kolegami, którzy spędzają cały dzień dyskutując ze specyfikacją, zamiast zajmować się nią, jakby to było życie i śmierć.