Dataclasses (@dataclass, Python 3.7+) jiġġeneraw awtomatikament metodi boilerplate għal klassijiet li għalihekk iżommru dejta. __slots__ hija ottimizzazzjoni li tnaqqas il-memorja u tippakklja l-aċċess ta' attribut billi evitaw il-__dict__ per-instance.
from dataclasses import dataclass
# ❌ without dataclass — lots of repetitive boilerplate
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x; self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)
# ✅ with @dataclass — all of the above generated automatically
@dataclass
class Point:
x: int
y: int
p = Point(1, 2)
p # Point(x=1, y=2) — __repr__ generated
p == Point(1, 2) # True — __eq__ generated
@dataclass tiġġenera __init__, __repr__, __eq__ (u b'mod fakultattiv ordning/hashing) mill-oqsma annotati — tneħħi boilerplate tedjoxa u fraġli għall-iżball.
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass(frozen=True) # frozen → immutable (hashable, usable as dict key)
class Config:
name: str
tags: list = field(default_factory=list) # mutable default done safely
timeout: int = 30 # default value
frozen=True jagħmel l-istanzi immutable; field(default_factory=list) b'mod sigur tipprovdi default immutabbli (tagħna t-trap default-mutable-ħamsa).
# normally, each instance has a __dict__ to store attributes (flexible but memory-heavy)
class Regular:
def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y
# __slots__ → fixed attribute set, NO per-instance __dict__
class Slotted:
__slots__ = ("x", "y") # only these attributes allowed
def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y
s = Slotted(1, 2)
s.z = 3 # ❌ AttributeError — can't add attributes not in __slots__
Normalment kull istanza taħżen attributi f' __dict__ dinamiku. __slots__ tiddikjara sett fisso ta' attributi maħżun f' struttura fissa u kompatta — taħfif memorja sinifikanta u tippakklja l-aċċess, bil-prezzju tal-flessibilità (ma tistax iżżid attributi arbitrarja).
@dataclass(slots=True) # Python 3.10+ — dataclass WITH __slots__
class Point:
x: int
y: int
@dataclass → any class that's mostly data (DTOs, configs, records) — cleaner, less code
__slots__ → when you create MANY instances (millions) and memory/speed matters
(e.g. nodes in a big data structure, large simulations)
Dataclasses hija karatteristika moderna użata ħafna li tneħħi boilerplate ripetuta għall-klassijiet li iżommru dejta — agħmel il-kodiċi aktar nadif, inqas riskjuż għal żbalji, u aktar faċli biex jinqraw (auto-generated __init__/__repr__/__eq__, flimkien ma' immutabilità u defaults siguri).
Huma alternattiva idiomatika moderna għall-kitba ta' tali klassijiet b'mod manwali jew użu ta' namedtuple meta għandek bżonn mutability/metodi. __slots__ hija ottimizzazzjoni tal-prestazzjoni immirata li tnaqqas il-memorja b'mod sinifikanti u tippakklja l-aċċess ta' attribut meta ċkonk numri enormi ta' oġġetti.
Tafu t-tnejn — @dataclass għal mudellazzjoni ta' dejta nadif ta' kuljum u __slots__ (issa jistgħu jitkombinaw permezz ta' slots=True) għal mogħdijiet sħiħin kritiċi tal-memorja — jirifletti l-prattiki l-aqwa attwali għall-kitba ta' klassijiet Python effiċjenti u maħfuża.