Многие Python-классы начинаются с похожего шаблона: простой конструктор, тривиальный __repr__ и прочие подобные вещи:

class Server:
    def __init__(self, ip, version=4):
        self.ip = ip
        self._version = version

    def __repr__(self):
        return '{klass}("{ip!r}", {version!r})'.format(
            klass=type(self).__name__,
            ip=self.ip,
            version=self._version,
        )

Один из способов упростить такую рутину — использовать популярный пакет attrs, который автоматически генерирует множество стандартных методов на основе нескольких деклараций:

class Server:
    ip = attrib()
    _version = attrib(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)

Этот подход не только создаёт конструктор (__init__) и представление (__repr__), но и полный набор методов сравнения (__eq__, __lt__ и т. д.).

Кроме того, в Python 3.7 появилась стандартная альтернатива — data classes (датаклассы), которые решают ту же задачу (и даже больше). Они используют аннотации переменных — ещё одну относительно новую функцию Python. Вот пример:

@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0

    def total_cost(self) -> float:
        return self.unit_price * self.quantity_on_hand

Таким образом, dataclass тоже автоматически создаёт __init__, __repr__, методы сравнения и многое другое, основываясь лишь на аннотациях типов.

👉@BookPython