ویژگی‌های پیشرفته Dataclass: توابع کارخانه فیلد در مقابل وراثت برای مدل‌سازی انعطاف‌پذیر داده

ماژول dataclasses پایتون، که در پایتون 3.7 معرفی شد، نحوه تعریف کلاس‌های داده‌محور توسط توسعه‌دهندگان را متحول کرده است. Dataclassها با کاهش کدهای تکراری مرتبط با سازنده‌ها، متدهای نمایش و بررسی‌های برابری، روشی تمیز و کارآمد برای مدل‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهند. با این حال، فراتر از کاربرد اساسی آن‌ها، درک ویژگی‌های پیشرفته آن‌ها برای ساخت ساختارهای داده پیچیده و سازگار، به‌ویژه در یک زمینه توسعه جهانی که در آن الزامات متنوع رایج است، بسیار مهم است. این پست به بررسی دو مکانیسم قدرتمند برای دستیابی به مدل‌سازی داده پیشرفته با dataclassها می‌پردازد: توابع کارخانه فیلد و وراثت. ما تفاوت‌های ظریف، موارد استفاده و نحوه مقایسه آن‌ها از نظر انعطاف‌پذیری و قابلیت نگهداری را بررسی خواهیم کرد.

درک هسته Dataclassها

قبل از پرداختن به ویژگی‌های پیشرفته، اجازه دهید به طور خلاصه آنچه را که dataclassها را بسیار مؤثر می‌کند، مرور کنیم. یک dataclass کلاسی است که در درجه اول برای ذخیره داده استفاده می‌شود. دکوراتور @dataclass به طور خودکار متدهای ویژه مانند __init__، __repr__ و __eq__ را بر اساس فیلدهای نوع‌گذاری شده تعریف شده در کلاس تولید می‌کند. این اتوماسیون به طور قابل توجهی کد را تمیز می‌کند و از اشکالات رایج جلوگیری می‌کند.

یک مثال ساده را در نظر بگیرید:

            from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    user_id: int
    username: str
    is_active: bool = True

# Usage
user1 = User(user_id=101, username="alice")
user2 = User(user_id=102, username="bob", is_active=False)

print(user1)  # Output: User(user_id=101, username='alice', is_active=True)
print(user1 == User(user_id=101, username="alice")) # Output: True

            

              
                Copy
              
            
          

این سادگی برای نمایش داده‌های سرراست عالی است. با این حال، با رشد پروژه‌ها از نظر پیچیدگی و تعامل با منابع یا سیستم‌های داده متنوع در مناطق مختلف، تکنیک‌های پیشرفته‌تری برای مدیریت تکامل و ساختار داده‌ها مورد نیاز است.

پیشبرد مدل‌سازی داده با توابع کارخانه فیلد

توابع کارخانه فیلد، که از طریق تابع field() از ماژول dataclasses استفاده می‌شوند، راهی برای تعیین مقادیر پیش‌فرض برای فیلدهایی فراهم می‌کنند که قابل تغییر هستند یا نیاز به محاسبه در طول ایجاد نمونه دارند. به جای اختصاص مستقیم یک شیء قابل تغییر (مانند یک لیست یا دیکشنری) به عنوان پیش‌فرض، که می‌تواند منجر به حالت اشتراکی غیرمنتظره در بین نمونه‌ها شود، یک تابع کارخانه تضمین می‌کند که یک نمونه جدید از مقدار پیش‌فرض برای هر شیء جدید ایجاد می‌شود.

چرا از توابع کارخانه استفاده کنیم؟ دام مقدار پیش‌فرض قابل تغییر

اشتباه رایج در کلاس‌های استاندارد پایتون، اختصاص مستقیم یک مقدار پیش‌فرض قابل تغییر است:

            # Problematic approach with standard classes (and dataclasses without factories)
class ShoppingCart:
    def __init__(self):
        self.items = [] # All instances will share this same list!

cart1 = ShoppingCart()
cart2 = ShoppingCart()
cart1.items.append("apple")

print(cart2.items) # Output: ['apple'] - unexpected!

            

              
                Copy
              
            
          

Dataclassها نیز از این قاعده مستثنی نیستند. اگر سعی کنید یک مقدار پیش‌فرض قابل تغییر را مستقیماً تنظیم کنید، با همان مشکل مواجه خواهید شد:

            from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ProductInventory:
    product_name: str
    # WRONG: mutable default
    # stock_levels: dict = {}

# stock1 = ProductInventory(product_name="Laptop")
# stock2 = ProductInventory(product_name="Mouse")
# stock1.stock_levels["warehouse_A"] = 100
# print(stock2.stock_levels) # {'warehouse_A': 100} - unexpected!

            

              
                Copy
              
            
          

معرفی field(default_factory=...)

تابع field()، زمانی که با آرگومان default_factory استفاده شود، این مشکل را به زیبایی حل می‌کند. شما یک فراخوانی‌پذیر (معمولاً یک تابع یا یک سازنده کلاس) ارائه می‌کنید که بدون آرگومان فراخوانی می‌شود تا مقدار پیش‌فرض را تولید کند.

مثال: مدیریت موجودی با توابع کارخانه

بیایید مثال ProductInventory را با استفاده از یک تابع کارخانه اصلاح کنیم:

            from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class ProductInventory:
    product_name: str
    # Correct approach: use a factory function for the mutable dict
    stock_levels: dict = field(default_factory=dict)

# Usage
stock1 = ProductInventory(product_name="Laptop")
stock2 = ProductInventory(product_name="Mouse")

stock1.stock_levels["warehouse_A"] = 100
stock1.stock_levels["warehouse_B"] = 50
stock2.stock_levels["warehouse_A"] = 200

print(f"Laptop stock: {stock1.stock_levels}")
# Output: Laptop stock: {'warehouse_A': 100, 'warehouse_B': 50}
print(f"Mouse stock: {stock2.stock_levels}")
# Output: Mouse stock: {'warehouse_A': 200}

# Each instance gets its own distinct dictionary
assert stock1.stock_levels is not stock2.stock_levels

            

              
                Copy
              
            
          

این تضمین می‌کند که هر نمونه ProductInventory دیکشنری منحصربه‌فرد خود را برای ردیابی سطوح موجودی دریافت می‌کند و از آلودگی متقابل بین نمونه‌ها جلوگیری می‌کند.

موارد استفاده رایج برای توابع کارخانه:

• لیست‌ها و دیکشنری‌ها: همانطور که نشان داده شد، برای ذخیره مجموعه‌هایی از موارد منحصربه‌فرد برای هر نمونه.
• مجموعه‌ها: برای مجموعه‌های منحصربه‌فرد از موارد قابل تغییر.
• برچسب‌های زمانی: تولید یک برچسب زمانی پیش‌فرض برای زمان ایجاد.
• UUIDها: ایجاد شناسه‌های منحصربه‌فرد.
• اشیاء پیش‌فرض پیچیده: نمونه‌سازی اشیاء پیچیده دیگر به عنوان پیش‌فرض.

مثال: برچسب زمانی پیش‌فرض

در بسیاری از برنامه‌های جهانی، ردیابی زمان‌های ایجاد یا اصلاح ضروری است. در اینجا نحوه استفاده از یک تابع کارخانه با datetime آورده شده است:

            from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime

@dataclass
class EventLog:
    event_id: int
    description: str
    # Factory for current timestamp
    timestamp: datetime = field(default_factory=datetime.now)

# Usage
event1 = EventLog(event_id=1, description="User logged in")
# A small delay to see timestamp differences
import time
time.sleep(0.01)
event2 = EventLog(event_id=2, description="Data processed")

print(f"Event 1 timestamp: {event1.timestamp}")
print(f"Event 2 timestamp: {event2.timestamp}")
# Notice the timestamps will be slightly different
assert event1.timestamp != event2.timestamp

            

              
                Copy
              
            
          

این رویکرد قوی است و تضمین می‌کند که هر ورودی گزارش رویداد لحظه دقیق ایجاد آن را ثبت می‌کند.

استفاده پیشرفته از کارخانه: مقداردهی اولیه‌های سفارشی

همچنین می‌توانید از توابع lambda یا توابع پیچیده‌تر به عنوان کارخانه استفاده کنید:

            from dataclasses import dataclass, field

def create_default_settings():
    # In a global app, these might be loaded from a config file based on locale
    return {"theme": "light", "language": "en", "notifications": True}

@dataclass
class UserProfile:
    user_id: int
    username: str
    settings: dict = field(default_factory=create_default_settings)

user_profile1 = UserProfile(user_id=201, username="charlie")
user_profile2 = UserProfile(user_id=202, username="david")

# Modify settings for user1 without affecting user2
user_profile1.settings["theme"] = "dark"

print(f"Charlie's settings: {user_profile1.settings}")
print(f"David's settings: {user_profile2.settings}")

            

              
                Copy
              
            
          

این نشان می‌دهد که چگونه توابع کارخانه می‌توانند منطق مقداردهی اولیه پیش‌فرض پیچیده‌تری را کپسوله کنند، که برای بین‌المللی‌سازی (i18n) و بومی‌سازی (l10n) با اجازه دادن به تنظیمات پیش‌فرض برای تنظیم یا تعیین پویا بسیار ارزشمند است.

استفاده از وراثت برای گسترش ساختار داده

وراثت سنگ بنای برنامه‌نویسی شیءگرا است و به شما امکان می‌دهد کلاس‌های جدیدی ایجاد کنید که ویژگی‌ها و رفتارهای کلاس‌های موجود را به ارث می‌برند. در زمینه dataclassها، وراثت به شما امکان می‌دهد سلسله مراتب ساختارهای داده را بسازید، استفاده مجدد از کد را ترویج دهید و نسخه‌های تخصصی‌تری از مدل‌های داده عمومی‌تر را تعریف کنید.

وراثت Dataclass چگونه کار می‌کند

هنگامی که یک dataclass از کلاس دیگری به ارث می‌رسد (که می‌تواند یک کلاس معمولی یا یک dataclass دیگر باشد)، به طور خودکار فیلدهای آن را به ارث می‌برد. ترتیب فیلدها در متد __init__ تولید شده مهم است: فیلدهای کلاس والد ابتدا می‌آیند و به دنبال آن فیلدهای کلاس فرزند قرار می‌گیرند. این رفتار به طور کلی برای حفظ ترتیب مقداردهی اولیه ثابت مطلوب است.

مثال: وراثت اساسی

بیایید با یک dataclass پایه `Resource` شروع کنیم و سپس نسخه‌های تخصصی‌تری ایجاد کنیم.

            from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Resource:
    resource_id: str
    name: str
    owner: str

@dataclass
class Server(Resource):
    ip_address: str
    os_type: str

@dataclass
class Database(Resource):
    db_type: str
    version: str

# Usage
server1 = Server(resource_id="srv-001", name="webserver-prod", owner="ops_team", ip_address="192.168.1.10", os_type="Linux")
db1 = Database(resource_id="db-005", name="customer_db", owner="db_admins", db_type="PostgreSQL", version="14.2")

print(server1)
# Output: Server(resource_id='srv-001', name='webserver-prod', owner='ops_team', ip_address='192.168.1.10', os_type='Linux')
print(db1)
# Output: Database(resource_id='db-005', name='customer_db', owner='db_admins', db_type='PostgreSQL', version='14.2')

            

              
                Copy
              
            
          

در اینجا، Server و Database به طور خودکار فیلدهای resource_id، name و owner را از کلاس پایه Resource به همراه فیلدهای خاص خود دارند.

ترتیب فیلدها و مقداردهی اولیه

متد __init__ تولید شده آرگومان‌ها را به ترتیبی که فیلدها تعریف شده‌اند، می‌پذیرد و زنجیره وراثت را طی می‌کند:

            # The __init__ signature for Server would conceptually be:
# def __init__(self, resource_id: str, name: str, owner: str, ip_address: str, os_type: str): ...

# Initialization order matters:
# This would fail because Server expects parent fields first
# invalid_server = Server(ip_address="10.0.0.5", resource_id="srv-002", name="appserver", owner="devs", os_type="Windows")

            

              
                Copy
              
            
          

@dataclass(eq=False) و وراثت

به طور پیش‌فرض، dataclassها یک متد __eq__ برای مقایسه تولید می‌کنند. اگر یک کلاس والد دارای eq=False باشد، فرزندان آن نیز یک متد برابری تولید نخواهند کرد. اگر می‌خواهید برابری بر اساس تمام فیلدها از جمله فیلدهای به ارث رسیده باشد، مطمئن شوید که eq=True (پیش‌فرض) است یا در صورت نیاز آن را به صراحت در کلاس‌های والد تنظیم کنید.

وراثت و مقادیر پیش‌فرض

وراثت به طور یکپارچه با مقادیر پیش‌فرض و کارخانه‌های پیش‌فرض تعریف شده در کلاس‌های والد کار می‌کند.

            from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime

@dataclass
class Auditable:
    created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    created_by: str = "system"

@dataclass
class User(Auditable):
    user_id: int
    username: str
    is_admin: bool = False

# Usage
user1 = User(user_id=301, username="eve")
# We can override defaults
user2 = User(user_id=302, username="frank", created_by="admin_user_1", is_admin=True)

print(user1)
# Output: User(user_id=301, username='eve', is_admin=False, created_at=datetime.datetime(2023, 10, 27, 10, 0, 0, ...), created_by='system')
print(user2)
# Output: User(user_id=302, username='frank', is_admin=True, created_at=datetime.datetime(2023, 10, 27, 10, 0, 1, ...), created_by='admin_user_1')

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، User فیلدهای created_at و created_by را از Auditable به ارث می‌برد. created_at از یک کارخانه پیش‌فرض استفاده می‌کند و یک برچسب زمانی جدید را برای هر نمونه تضمین می‌کند، در حالی که created_by یک مقدار پیش‌فرض ساده دارد که می‌تواند لغو شود.

ملاحظات frozen=True

اگر یک dataclass والد با frozen=True تعریف شده باشد، تمام dataclassهای فرزند به ارث برده نیز منجمد می‌شوند، به این معنی که فیلدهای آن‌ها پس از ایجاد نمونه قابل تغییر نیستند. این تغییرناپذیری می‌تواند برای یکپارچگی داده‌ها، به ویژه در سیستم‌های همزمان یا زمانی که داده‌ها نباید پس از ایجاد تغییر کنند، مفید باشد.

چه زمانی از وراثت استفاده کنیم: گسترش و تخصصی‌سازی

وراثت زمانی ایده‌آل است که:

• شما یک ساختار داده عمومی دارید که می‌خواهید آن را به چندین نوع خاص‌تر تخصصی کنید.
• شما می‌خواهید مجموعه مشترکی از فیلدها را در انواع داده‌های مرتبط اعمال کنید.
• شما در حال مدل‌سازی سلسله مراتبی از مفاهیم هستید (به عنوان مثال، انواع مختلف اعلان‌ها، روش‌های پرداخت مختلف).

توابع کارخانه در مقابل وراثت: یک تجزیه و تحلیل تطبیقی

هر دو توابع کارخانه فیلد و وراثت ابزارهای قدرتمندی برای ایجاد dataclassهای انعطاف‌پذیر و قوی هستند، اما اهداف اصلی متفاوتی را دنبال می‌کنند. درک تمایزات آن‌ها کلید انتخاب رویکرد مناسب برای نیازهای مدل‌سازی خاص شما است.

هدف و دامنه

• توابع کارخانه: در درجه اول با نحوه تولید یک مقدار پیش‌فرض برای یک فیلد خاص سروکار دارند. آن‌ها اطمینان می‌دهند که پیش‌فرض‌های قابل تغییر به درستی مدیریت می‌شوند و یک مقدار تازه را برای هر نمونه ارائه می‌دهند. دامنه آن‌ها معمولاً محدود به فیلدهای فردی است.
• وراثت: با چه فیلدهایی یک کلاس دارد، با استفاده مجدد از فیلدها از یک کلاس والد سروکار دارد. این در مورد گسترش و تخصصی‌سازی ساختارهای داده موجود به ساختارهای جدید و مرتبط است. دامنه آن در سطح کلاس است و روابط بین انواع را تعریف می‌کند.

انعطاف‌پذیری و سازگاری

• توابع کارخانه: انعطاف‌پذیری زیادی در مقداردهی اولیه فیلدها ارائه می‌دهند. می‌توانید از встроен‌های ساده، lambdaها یا توابع پیچیده برای تعریف منطق پیش‌فرض استفاده کنید. این امر به ویژه برای بین‌المللی‌سازی مفید است، جایی که مقادیر پیش‌فرض ممکن است به زمینه بستگی داشته باشند (به عنوان مثال، محلی، تنظیمات برگزیده کاربر). به عنوان مثال، یک ارز پیش‌فرض می‌تواند با استفاده از یک کارخانه که یک پیکربندی سراسری را بررسی می‌کند، تنظیم شود.
• وراثت: انعطاف‌پذیری ساختاری را فراهم می‌کند. این به شما امکان می‌دهد یک طبقه‌بندی از انواع داده بسازید. هنگامی که الزامات جدیدی ظاهر می‌شوند که تغییراتی در ساختارهای داده موجود هستند، وراثت اضافه کردن آن‌ها را بدون تکرار فیلدهای مشترک آسان می‌کند. به عنوان مثال، یک پلتفرم تجارت الکترونیک جهانی ممکن است یک dataclass `Product` پایه داشته باشد و سپس از آن برای ایجاد `PhysicalProduct`، `DigitalProduct` و `ServiceProduct`، هر کدام با فیلدهای خاص خود، به ارث ببرد.

قابلیت استفاده مجدد از کد

• توابع کارخانه: استفاده مجدد از منطق مقداردهی اولیه را برای مقادیر پیش‌فرض ترویج می‌کنند. یک تابع کارخانه به خوبی تعریف شده می‌تواند در چندین فیلد یا حتی dataclassهای مختلف در صورت مشترک بودن منطق مقداردهی اولیه مورد استفاده مجدد قرار گیرد.
• وراثت: برای قابلیت استفاده مجدد از کد با تعریف فیلدها و رفتارهای مشترک در یک کلاس پایه، که سپس به طور خودکار برای کلاس‌های مشتق شده در دسترس هستند، عالی است. این از تکرار همان تعاریف فیلد در چندین کلاس جلوگیری می‌کند.

پیچیدگی و قابلیت نگهداری

• توابع کارخانه: می‌توانند یک لایه غیرمستقیم اضافه کنند. در حالی که آن‌ها یک مشکل را حل می‌کنند، اشکال‌زدایی می‌تواند گاهی اوقات شامل ردیابی تابع کارخانه باشد. با این حال، برای کارخانه‌های واضح و با نام خوب، این معمولاً قابل مدیریت است.
• وراثت: اگر به دقت مدیریت نشود، می‌تواند منجر به سلسله مراتب کلاس پیچیده شود (به عنوان مثال، زنجیره‌های وراثت عمیق). درک MRO (ترتیب تفکیک متد) مهم است. برای سلسله مراتب متوسط، بسیار قابل نگهداری و خوانا است.

ترکیب هر دو رویکرد

مهم این است که این ویژگی‌ها متقابلاً منحصر به فرد نیستند. آن‌ها می‌توانند و اغلب باید با هم استفاده شوند. یک dataclass فرزند می‌تواند فیلدها را از یک والد به ارث ببرد و همچنین از یک تابع کارخانه برای یکی از فیلدهای خود یا حتی برای یک فیلد به ارث رسیده از والد در صورت نیاز به یک پیش‌فرض تخصصی استفاده کند.

مثال: استفاده ترکیبی

سیستمی را برای مدیریت انواع مختلف اعلان‌ها در یک برنامه جهانی در نظر بگیرید:

            from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
import uuid

@dataclass
class BaseNotification:
    notification_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))
    recipient_id: str
    sent_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    message: str
    read: bool = False

@dataclass
class EmailNotification(BaseNotification):
    subject: str
    sender_email: str
    # Override parent's message with a more specific default if subject exists
    message: str = field(init=False, default="") # Will be populated in __post_init__ or by other means

    def __post_init__(self):
        if not self.message: # If message wasn't explicitly set
            self.message = f"{self.subject} - [Sent from {self.sender_email}]"

@dataclass
class SMSNotification(BaseNotification):
    phone_number: str
    sms_provider: str = "Twilio"

# Usage
email_notif = EmailNotification(recipient_id="user@example.com", subject="Your Order Shipped", sender_email="noreply@company.com")
sms_notif = SMSNotification(recipient_id="user123", phone_number="+15551234", message="Your package is out for delivery.")

print(f"Email: {email_notif}")
# Output will show a generated notification_id and sent_at, plus the auto-generated message
print(f"SMS: {sms_notif}")
# Output will show a generated notification_id and sent_at, with explicit message and sms_provider

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال:

• BaseNotification از توابع کارخانه برای notification_id و sent_at استفاده می‌کند.
• EmailNotification از BaseNotification به ارث می‌برد و فیلد message را لغو می‌کند و از __post_init__ برای ساخت آن بر اساس فیلدهای دیگر استفاده می‌کند و جریان مقداردهی اولیه پیچیده‌تری را نشان می‌دهد.
• SMSNotification فیلدهای خاص خود را به ارث می‌برد و اضافه می‌کند، از جمله یک پیش‌فرض اختیاری برای sms_provider.

این ترکیب امکان یک مدل داده ساختاریافته، قابل استفاده مجدد و انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کند که می‌تواند با انواع مختلف اعلان‌ها و الزامات بین‌المللی سازگار شود.

ملاحظات جهانی و بهترین شیوه‌ها

هنگام طراحی مدل‌های داده برای برنامه‌های جهانی، موارد زیر را در نظر بگیرید:

• بومی‌سازی پیش‌فرض‌ها: از توابع کارخانه برای تعیین مقادیر پیش‌فرض بر اساس محلی یا منطقه استفاده کنید. به عنوان مثال، قالب‌های تاریخ پیش‌فرض، نمادهای ارز یا تنظیمات زبان می‌توانند توسط یک کارخانه پیچیده مدیریت شوند.
• مناطق زمانی: هنگام استفاده از برچسب‌های زمانی (datetime)، همیشه به مناطق زمانی توجه داشته باشید. ذخیره‌سازی در UTC و تبدیل برای نمایش یک عمل رایج و قوی است. توابع کارخانه می‌توانند به اطمینان از ثبات کمک کنند.
• بین‌المللی‌سازی رشته‌ها: در حالی که مستقیماً یک ویژگی dataclass نیست، در نظر بگیرید که چگونه فیلدهای رشته‌ای برای ترجمه مدیریت می‌شوند. Dataclassها می‌توانند کلیدها یا مراجع به رشته‌های بومی‌سازی شده را ذخیره کنند.
• اعتبارسنجی داده: برای داده‌های مهم، به ویژه در صنایع تنظیم شده در سراسر کشورهای مختلف، ادغام منطق اعتبارسنجی را در نظر بگیرید. این کار می‌تواند در متدهای __post_init__ یا از طریق کتابخانه‌های اعتبارسنجی خارجی انجام شود.
• تکامل API: وراثت می‌تواند برای مدیریت نسخه‌های API یا توافق‌نامه‌های سطح خدمات مختلف قدرتمند باشد. شما ممکن است یک dataclass پاسخ API پایه داشته باشید و سپس نسخه‌های تخصصی‌تری برای v1، v2 و غیره یا برای سطوح مختلف مشتری داشته باشید.
• قراردادهای نامگذاری: قراردادهای نامگذاری ثابت را برای فیلدها، به ویژه در سراسر کلاس‌های به ارث برده، برای افزایش خوانایی برای یک تیم جهانی حفظ کنید.

نتیجه‌گیری

dataclasses پایتون یک روش مدرن و کارآمد برای مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهند. در حالی که استفاده اساسی آن‌ها ساده است، تسلط بر ویژگی‌های پیشرفته مانند توابع کارخانه فیلد و وراثت پتانسیل واقعی آن‌ها را برای ساخت مدل‌های داده پیچیده، انعطاف‌پذیر و قابل نگهداری باز می‌کند.

توابع کارخانه فیلد راه حل شما برای مقداردهی اولیه صحیح فیلدهای پیش‌فرض قابل تغییر هستند و یکپارچگی داده‌ها را در بین نمونه‌ها تضمین می‌کنند. آن‌ها کنترل دقیق بر تولید مقدار پیش‌فرض ارائه می‌دهند، که برای ایجاد شیء قوی ضروری است.

وراثت از سوی دیگر، برای ایجاد ساختارهای داده سلسله مراتبی، ترویج استفاده مجدد از کد و تعریف نسخه‌های تخصصی‌تری از مدل‌های داده موجود اساسی است. این به شما امکان می‌دهد روابط واضحی بین انواع داده‌های مختلف ایجاد کنید.

توسعه‌دهندگان با درک و کاربرد استراتژیک هر دو توابع کارخانه و وراثت، می‌توانند مدل‌های داده‌ای ایجاد کنند که نه تنها تمیز و کارآمد هستند، بلکه به شدت با خواسته‌های پیچیده و در حال تحول توسعه نرم‌افزار جهانی سازگار هستند. این ویژگی‌ها را برای نوشتن کد پایتون قوی‌تر، قابل نگهداری‌تر و مقیاس‌پذیرتر بپذیرید.