Why?

영어 공부 및 지식 습득

summary

몇몇 인기 있는 라이브러리에는 dataclasses와 유사하지만, standard type annotation을 사용해서 설명할 수는 없다.
위에 해당하는 라이브러리는 attrs, pydantic, ORM 등을 말한다.

motivation

dataclass와 비슷한 라이브러리가 type checker들에 자신의 동작을 선언할 수 있는 표준 방법이 없다.
커스텀 라이브러리가 존재하나, 유지가 어렵고, 파이썬 개발자도 다운로드, 설정하고 사용해야한다.

rationale(이유)

dataclass와 비슷한 모든 라이브러리의 기능을 지원하는 것은 아니다.
라이브러리들의 일반적인 기능을 정적 타입 체크와 호환되는 방식으로 사용할 수 있게 한다.
라이브러리들이 지원하지만, dataclass에서 지원하지 않는 기능들은 향후에 추가 고려중이다.

specification

dataclass_transform은 데코레이터, 클래스, 메타클래스로 사용 가능하다. dataclass_transform은 정적 타입 체커한테 런타임 "magic"을 수행하여 클래스를 변환하고, dataclass와 유사한 동작을 부여한다는 것을 알려준다.

decorator

_T = TypeVar("_T")

# The ``create_model`` decorator is defined by a library.
# This could be in a type stub or inline.
@typing.dataclass_transform()
def create_model(cls: Type[_T]) -> Type[_T]:
    cls.__init__ = ...
    cls.__eq__ = ...
    cls.__ne__ = ...
    return cls

# The ``create_model`` decorator can now be used to create new model
# classes, like this:
@create_model
class CustomerModel:
    id: int
    name: str

class

# The ``ModelBase`` class is defined by a library. This could be in
# a type stub or inline.
@typing.dataclass_transform()
class ModelBase: ...

# The ``ModelBase`` class can now be used to create new model
# subclasses, like this:
class CustomerModel(ModelBase):
    id: int
    name: str

metaclass example

# The ``ModelMeta`` metaclass and ``ModelBase`` class are defined by
# a library. This could be in a type stub or inline.
@typing.dataclass_transform()
class ModelMeta(type): ...

class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

# The ``ModelBase`` class can now be used to create new model
# subclasses, like this:
class CustomerModel(ModelBase):
    id: int
    name: str

개인적인 생각

읽으면서 느낀점은, 이 기능은 일반 사용자가 아니라, 라이브러리 제작자들을 위한 기능 같다는 생각이 들었다.

references

https://peps.python.org/pep-0681/

[python documents] python3.11 pep 681(Data class transforms)