"dataclasses" --- Data Classes
******************************

**Código-fonte:** Lib/dataclasses.py

======================================================================

Este módulo fornece um decorador e funções para adicionar
automaticamente *métodos especiais* tais como "__init__()" e
"__repr__()" a classes definidas pelo usuário. Foi originalmente
descrita em **PEP 557**.

Variáveis-membro a serem usadas nesses métodos gerados são definidas
usando as anotações de tipo da **PEP 526**. Por exemplo, esse código:

   from dataclasses import dataclass

   @dataclass
   class InventoryItem:
       """Class for keeping track of an item in inventory."""
       name: str
       unit_price: float
       quantity_on_hand: int = 0

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

adicionará, entre outras coisas, um "__init__()" como esse:

   def __init__(self, name: str, unit_price: float, quantity_on_hand: int = 0):
       self.name = name
       self.unit_price = unit_price
       self.quantity_on_hand = quantity_on_hand

Observe que este método é adicionado automaticamente à classe: ele não
é especificado diretamente na definição "InventoryItem" mostrada
acima.

Adicionado na versão 3.7.


Conteúdo do módulo
==================

@dataclasses.dataclass(*, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False, match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False)

   Esta função é um *decorador* que é usado para adicionar *métodos
   especiais* para classes, conforme descrito abaixo.

   O decorador "@dataclass" examina a classe para encontrar campos
   ("field".  Um "field" é definido como uma variável de classe que
   tem uma *anotação de tipo*.  Com duas exceções, descritas mais
   adiante, "@dataclass" não examina o tipo especificado na anotação
   de variável.

   A ordem dos campos em todos os métodos gerados é a ordem em que
   eles aparecem na definição de classe.

   O decorador "@dataclass" adicionará vários métodos "dunder" à
   classe, descritos abaixo. Se algum dos métodos adicionados já
   existir na classe, o comportamento dependerá do parâmetro, conforme
   documentado abaixo. O decorador retorna a mesma classe decorada;
   nenhuma nova classe é criada.

   Se "@dataclass" for usado apenas como um simples decorador, sem
   parâmetros, ele age como se tivesse os valores padrão documentados
   nessa assinatura. Ou seja, esses três usos de "@dataclass" são
   equivalentes:

      @dataclass
      class C:
          ...

      @dataclass()
      class C:
          ...

      @dataclass(init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False,
                 match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False)
      class C:
          ...

   Os parâmetros do "@dataclass" são:

   * *init*: Se verdadeiro (o padrão), o método "__init__()" será
     gerado.

     Se a classe do usuário definir "__init__()" esse parâmetro é
     ignorado.

   * *repr*: Se verdadeiro (o padrão), um método "__repr__()" será
     gerado. A sequência de string de representação gerada terá o nome
     da classe e o nome e representação de cada campo, na ordem em que
     são definidos na classe. Os campos marcados como excluídos da
     representação não são incluídos. Por exemplo:
     "InventoryItem(name='widget', unit_price=3.0,
     quantity_on_hand=10)".

     Se a classe do usuário já define "__repr__()" esse parâmetro é
     ignorado.

   * *eq*: Se verdadeiro (o padrão), um método "__eq__()" será gerado.
     Este método compara a classe como se fosse uma tupla de campos,
     em ordem. Ambas as instâncias na comparação devem ser de tipo
     idêntico.

     Se a classe do usuário já define "__eq__()" esse parâmetro é
     ignorado.

   * *order*: Se verdadeiro (o padrão é "False"), os métodos
     "__lt__()", "__le__()", "__gt__()" e "__ge__()" serão gerados.
     Comparam a classe como se fosse uma tupla de campos, em ordem.
     Ambas instâncias na comparação devem ser de tipo idêntico.  Se
     *order* é verdadeiro e *eq* é falso, a exceção "ValueError" é
     levantada.

     Se a classe do usuário já define algum dentre "__lt__()",
     "__le__()", "__gt__()" ou "__ge__()", então "TypeError" é
     levantada.

   * *unsafe_hash*: Se verdadeiro, força "dataclasses" a criar um
     método "__hash__()", mesmo que não seja seguro fazê-lo. Caso
     contrário, gera um método "__hash__()" de acordo com a
     configuração de *eq* e *frozen*. O valor padrão é "False".

     "__hash__()" é usado para prover o método embutido "hash()", e
     quando objetos são adicionados a coleções do tipo dicionário ou
     conjunto. Ter um método "__hash__()" implica que instâncias da
     classe serão imutáveis. Mutabilidade é uma propriedade
     complicada, que depende da intenção do programador, da existência
     e comportamento do método "__eq__()", e dos valores dos
     parâmetros *eq* e *frozen* no decorador "@dataclass".

     Por padrão, "@dataclass" não vai adicionar implicitamente um
     método "__hash__()", a menos que seja seguro fazê-lo.  Nem irá
     adicionar ou modificar um método "__hash__()" existente, definido
     explicitamente. Configurar o atributo de classe "__hash__ = None"
     tem um significado específico para o Python, conforme descrito na
     documentação de "__hash__()".

     Se "__hash__()" não é definido explicitamente, ou se é
     configurado como "None", então "@dataclass" *pode* adicionar um
     método "__hash__()" implícito. Mesmo que não seja recomendado,
     pode-se forçar "@dataclass" a criar um método "__hash__()" com
     "unsafe_hash=True". Este pode ser o caso se sua classe é
     logicamente imutável, mas na prática pode ser mudada. Esse é um
     caso de uso específico e deve ser considerado com muito cuidado.

     Essas são as regras governando a criação implícita de um método
     "__hash__()".  Observe que não pode ter um método "__hash__()"
     explícito na dataclass e configurar "unsafe_hash=True"; isso
     resultará em um "TypeError".

     Se *eq* e *frozen* são ambos verdadeiros, por padrão "@dataclass"
     vai gerar um método "__hash__()". Se *eq* é verdadeiro e *frozen*
     é falso, "__hash__()" será configurado para "None", marcando a
     classe como não-hasheável (já que é mutável). Se *eq* é falso,
     "__hash__()" será deixado intocado, o que significa que o método
     "__hash__()" da superclasse será usado (se a superclasse é
     "object", significa que voltará para o hash baseado em id).

   * *frozen*: If true (the default is "False"), assigning to fields
     will generate an exception.  This emulates read-only frozen
     instances. See the discussion below.

     If "__setattr__()" or "__delattr__()" is defined in the class and
     *frozen* is true, then "TypeError" is raised.

   * *match_args*: Se verdadeiro (o padrão é "True"), a tupla
     "__match_args__" será criada a partir da lista de parâmetros não-
     somente-nomeado para o método "__init__()" gerado (mesmo se
     "__init__()" não for gerado, veja acima). Se falso, ou se
     "__match_args__" já estiver definido na classe, então
     "__match_args__" não será gerado.

      Adicionado na versão 3.10.

   * *kw_only*: Se verdadeiro (o valor padrão é "False"), então todos
     os campos serão marcados como somente-nomeado. Se um campo for
     marcado como somente-nomeado, então o único efeito é que o
     parâmetro "__init__()" gerado a partir de um campo somente-
     nomeado deve ser especificado com um campo quando "__init__()" é
     chamado. Veja a entrada *parâmetro* do glossário para detalhes.
     Veja também a seção "KW_ONLY".

     Campos somente-nomeados não são incluídos em "__match_args__".

      Adicionado na versão 3.10.

   * *slots*: Se true (o padrão é "False"), o atributo "__slots__"
     será gerado e uma nova classe será retornada no lugar da
     original. Se "__slots__" já estiver definido na classe, então
     "TypeError" será levantada.

      Aviso:

        Passar parâmetros para uma classe base "__init_subclass__()"
        ao usar "slots=True" resultará em um "TypeError". Use
        "__init_subclass__" sem parâmetros ou use valores padrão como
        solução alternativa. Consulte gh-91126 para obter detalhes
        completos.

      Adicionado na versão 3.10.

      Alterado na versão 3.11: Se um nome de campo já estiver incluído
      no "__slots__" de uma classe base, ele não será incluído no
      "__slots__" gerado para evitar substitui-los. Portanto, não use
      "__slots__" para recuperar os nomes dos campos de uma classe de
      dados. Use "fields()" em vez disso. Para poder determinar os
      slots herdados, a classe base "__slots__" pode ser qualquer
      iterável, mas *não* um iterador.

   * *weakref_slot*: Se verdadeiro (o padrão é "False"), adicione um
     slot chamado "__weakref__", que é necessário para tornar uma
     instância "fraca". É um erro especificar "weakref_slot=True" sem
     também especificar "slots=True".

      Adicionado na versão 3.11.

   "field"s pode opcionalmente especificar um valor padrão, usando
   sintaxe Python normal:

      @dataclass
      class C:
          a: int       # 'a' tem nenhum valor mínimo
          b: int = 0   # atribui um valor padrão para 'b'

   Nesse exemplo, "a" e "b" serão incluídos no método "__init__()"
   adicionado, que será definido como:

      def __init__(self, a: int, b: int = 0):

   "TypeError" será levantada se um campo sem valor padrão for
   definido após um campo com valor padrão.  Isso é verdadeiro se
   ocorrer numa classe simples, ou como resultado de uma herança de
   classe.

dataclasses.field(*, default=MISSING, default_factory=MISSING, init=True, repr=True, hash=None, compare=True, metadata=None, kw_only=MISSING, doc=None)

   Para casos de uso comuns e simples, nenhuma outra funcionalidade é
   necessária. Existem, no entanto, alguns recursos que requerem
   informações adicionais por campo. Para satisfazer essa necessidade
   de informações adicionais, você pode substituir o valor do campo
   padrão por uma chamada para a função "field()" fornecida. Por
   exemplo:

      @dataclass
      class C:
          mylist: list[int] = field(default_factory=list)

      c = C()
      c.mylist += [1, 2, 3]

   Como mostrado acima, o valor "MISSING" é um objeto sentinela usado
   para detectar se alguns parâmetros são fornecidos pelo usuário.
   Este sentinela é usado porque "None" é um valor válido para alguns
   parâmetros com um significado distinto.  Nenhum código deve usar
   diretamente o valor "MISSING".

   Os parâmetros de "field()" são:

   * *default*: Se fornecido, este será o valor padrão para este
     campo. Isso é necessário porque a própria chamada "field()"
     substitui a posição normal do valor padrão.

   * *default_factory*: Se fornecido, deve ser um chamável sem
     argumento que será chamado quando um valor padrão for necessário
     para este campo. Entre outras finalidades, isso pode ser usado
     para especificar campos com valores padrão mutáveis, conforme
     discutido abaixo. É um erro especificar ambos *default* e
     *default_factory*.

   * *init*: Se verdadeiro (o padrão), este campo é incluído como um
     parâmetro para o método "__init__()" gerado.

   * *repr*: Se verdadeiro (o padrão), este campo é incluído na string
     retornada pelo método "__repr__()" gerado.

   * *hash*: Pode ser um bool ou "None". Se verdadeiro, este campo é
     incluído no método "__hash__()" gerado. Se false, este campo é
     excluído do "__hash__()" gerado. Se "None" (o padrão), usa o
     valor de *compare*: este seria normalmente o comportamento
     esperado, já que um campo deve ser incluído no hash se for usado
     para comparações. Definir este valor para algo diferente de
     "None" é desencorajado.

     Uma possível razão para definir "hash=False" mas "compare=True"
     seria se um campo for caro para calcular um valor de hash, esse
     campo for necessário para teste de igualdade e houver outros
     campos que contribuem para o valor de hash do tipo. Mesmo que um
     campo seja excluído do hash, ele ainda será usado para
     comparações.

   * *compare*: Se verdadeiro (o padrão), este campo é incluído nos
     métodos de igualdade e comparação gerados ("__eq__()",
     "__gt__()", etc.).

   * *metadata*: Pode ser um mapeamento ou "None". "None" é tratado
     como um dicionário vazio. Este valor é agrupado em
     "MappingProxyType()" para torná-lo somente leitura e exposto no
     objeto "Field". Ele não é usado por Data Classes e é fornecido
     como um mecanismo de extensão de terceiros. Vários terceiros
     podem ter sua própria chave, para usar como um espaço de nomes
     nos metadados.

   * *kw_only*: Se verdadeiro, este campo será marcado como somente-
     nomeado. Isso é usado quando os parâmetros do método "__init__()"
     gerados são calculados.

     Campos somente-nomeados também não são incluídos em
     "__match_args__".

      Adicionado na versão 3.10.

   * *doc*: docstring opcional para este campo.

      Adicionado na versão 3.14.

   If the default value of a field is specified by a call to
   "field()", then the class attribute for this field will be replaced
   by the specified *default* value.  If *default* is not provided,
   then the class attribute will be deleted.  The intent is that after
   the "@dataclass" decorator runs, the class attributes will all
   contain the default values for the fields, just as if the default
   value itself were specified.  For example, after:

      @dataclass
      class C:
          x: int
          y: int = field(repr=False)
          z: int = field(repr=False, default=10)
          t: int = 20

   The class attribute "C.z" will be "10", the class attribute "C.t"
   will be "20", and the class attributes "C.x" and "C.y" will not be
   set.

class dataclasses.Field

   "Field" objects describe each defined field. These objects are
   created internally, and are returned by the "fields()" module-level
   method (see below).  Users should never instantiate a "Field"
   object directly.  Its documented attributes are:

   * "name": The name of the field.

   * "type": The type of the field.

   * "default", "default_factory", "init", "repr", "hash", "compare",
     "metadata", and "kw_only" have the identical meaning and values
     as they do in the "field()" function.

   Outros atributos podem existir, mas são privados e não devem ser
   inspecionados ou confiáveis.

class dataclasses.InitVar

   "InitVar[T]" type annotations describe variables that are init-
   only. Fields annotated with "InitVar" are considered pseudo-fields,
   and thus are neither returned by the "fields()" function nor used
   in any way except adding them as parameters to "__init__()" and an
   optional "__post_init__()".

dataclasses.fields(class_or_instance)

   Retorna uma tupla de objetos "Field" que definem os campos para
   esta classe de dados. Aceita uma classe de dados ou uma instância
   de uma classe de dados. Levanta "TypeError" se não for passada uma
   classe de dados ou instância de uma. Não retorna pseudocampos que
   são "ClassVar" ou "InitVar".

dataclasses.asdict(obj, *, dict_factory=dict)

   Converts the dataclass *obj* to a dict (by using the factory
   function *dict_factory*).  Each dataclass is converted to a dict of
   its fields, as "name: value" pairs.  dataclasses, dicts, lists, and
   tuples are recursed into.  Other objects are copied with
   "copy.deepcopy()".

   Example of using "asdict()" on nested dataclasses:

      @dataclass
      class Point:
           x: int
           y: int

      @dataclass
      class C:
           mylist: list[Point]

      p = Point(10, 20)
      assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}

      c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
      assert asdict(c) == {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}

   Para criar uma cópia rasa, a seguinte solução alternativa pode ser
   usada:

      {field.name: getattr(obj, field.name) for field in fields(obj)}

   "asdict()" raises "TypeError" if *obj* is not a dataclass instance.

dataclasses.astuple(obj, *, tuple_factory=tuple)

   Converts the dataclass *obj* to a tuple (by using the factory
   function *tuple_factory*).  Each dataclass is converted to a tuple
   of its field values.  dataclasses, dicts, lists, and tuples are
   recursed into. Other objects are copied with "copy.deepcopy()".

   Continuando a partir do exemplo anterior:

      assert astuple(p) == (10, 20)
      assert astuple(c) == ([(0, 0), (10, 4)],)

   Para criar uma cópia rasa, a seguinte solução alternativa pode ser
   usada:

      tuple(getattr(obj, field.name) for field in dataclasses.fields(obj))

   "astuple()" raises "TypeError" if *obj* is not a dataclass
   instance.

dataclasses.make_dataclass(cls_name, fields, *, bases=(), namespace=None, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False, match_args=True, kw_only=False, slots=False, weakref_slot=False, module=None, decorator=dataclass)

   Creates a new dataclass with name *cls_name*, fields as defined in
   *fields*, base classes as given in *bases*, and initialized with a
   namespace as given in *namespace*.  *fields* is an iterable whose
   elements are each either "name", "(name, type)", or "(name, type,
   Field)".  If just "name" is supplied, "typing.Any" is used for
   "type".  The values of *init*, *repr*, *eq*, *order*,
   *unsafe_hash*, *frozen*, *match_args*, *kw_only*, *slots*, and
   *weakref_slot* have the same meaning as they do in "@dataclass".

   If *module* is defined, the "__module__" attribute of the dataclass
   is set to that value. By default, it is set to the module name of
   the caller.

   The *decorator* parameter is a callable that will be used to create
   the dataclass. It should take the class object as a first argument
   and the same keyword arguments as "@dataclass". By default, the
   "@dataclass" function is used.

   This function is not strictly required, because any Python
   mechanism for creating a new class with "__annotations__" can then
   apply the "@dataclass" function to convert that class to a
   dataclass.  This function is provided as a convenience.  For
   example:

      C = make_dataclass('C',
                         [('x', int),
                           'y',
                          ('z', int, field(default=5))],
                         namespace={'add_one': lambda self: self.x + 1})

   É equivalente a:

      @dataclass
      class C:
          x: int
          y: 'typing.Any'
          z: int = 5

          def add_one(self):
              return self.x + 1

   Adicionado na versão 3.14: Added the *decorator* parameter.

dataclasses.replace(obj, /, **changes)

   Creates a new object of the same type as *obj*, replacing fields
   with values from *changes*.  If *obj* is not a Data Class, raises
   "TypeError".  If keys in *changes* are not field names of the given
   dataclass, raises "TypeError".

   The newly returned object is created by calling the "__init__()"
   method of the dataclass.  This ensures that "__post_init__()", if
   present, is also called.

   Init-only variables without default values, if any exist, must be
   specified on the call to "replace()" so that they can be passed to
   "__init__()" and "__post_init__()".

   It is an error for *changes* to contain any fields that are defined
   as having "init=False".  A "ValueError" will be raised in this
   case.

   Be forewarned about how "init=False" fields work during a call to
   "replace()".  They are not copied from the source object, but
   rather are initialized in "__post_init__()", if they're initialized
   at all.  It is expected that "init=False" fields will be rarely and
   judiciously used.  If they are used, it might be wise to have
   alternate class constructors, or perhaps a custom "replace()" (or
   similarly named) method which handles instance copying.

   Dataclass instances are also supported by generic function
   "copy.replace()".

dataclasses.is_dataclass(obj)

   Return "True" if its parameter is a dataclass (including subclasses
   of a dataclass) or an instance of one, otherwise return "False".

   Se você precisa saber se a classe é uma instância de dataclass (e
   não a dataclass de fato), então adicione uma verificação para "not
   isinstance(obj, type)":

      def is_dataclass_instance(obj):
          return is_dataclass(obj) and not isinstance(obj, type)

dataclasses.MISSING

   A sentinel value signifying a missing default or default_factory.

dataclasses.KW_ONLY

   A sentinel value used as a type annotation.  Any fields after a
   pseudo-field with the type of "KW_ONLY" are marked as keyword-only
   fields.  Note that a pseudo-field of type "KW_ONLY" is otherwise
   completely ignored.  This includes the name of such a field.  By
   convention, a name of "_" is used for a "KW_ONLY" field.  Keyword-
   only fields signify "__init__()" parameters that must be specified
   as keywords when the class is instantiated.

   In this example, the fields "y" and "z" will be marked as keyword-
   only fields:

      @dataclass
      class Point:
          x: float
          _: KW_ONLY
          y: float
          z: float

      p = Point(0, y=1.5, z=2.0)

   In a single dataclass, it is an error to specify more than one
   field whose type is "KW_ONLY".

   Adicionado na versão 3.10.

exception dataclasses.FrozenInstanceError

   Raised when an implicitly defined "__setattr__()" or
   "__delattr__()" is called on a dataclass which was defined with
   "frozen=True". It is a subclass of "AttributeError".


Processamento pós-inicialização
===============================

dataclasses.__post_init__()

   When defined on the class, it will be called by the generated
   "__init__()", normally as "self.__post_init__()". However, if any
   "InitVar" fields are defined, they will also be passed to
   "__post_init__()" in the order they were defined in the class.  If
   no "__init__()" method is generated, then "__post_init__()" will
   not automatically be called.

   Among other uses, this allows for initializing field values that
   depend on one or more other fields.  For example:

      @dataclass
      class C:
          a: float
          b: float
          c: float = field(init=False)

          def __post_init__(self):
              self.c = self.a + self.b

The "__init__()" method generated by "@dataclass" does not call base
class "__init__()" methods. If the base class has an "__init__()"
method that has to be called, it is common to call this method in a
"__post_init__()" method:

   class Rectangle:
       def __init__(self, height, width):
           self.height = height
           self.width = width

   @dataclass
   class Square(Rectangle):
       side: float

       def __post_init__(self):
           super().__init__(self.side, self.side)

Note, however, that in general the dataclass-generated "__init__()"
methods don't need to be called, since the derived dataclass will take
care of initializing all fields of any base class that is a dataclass
itself.

See the section below on init-only variables for ways to pass
parameters to "__post_init__()".  Also see the warning about how
"replace()" handles "init=False" fields.


Variáveis de classe
===================

One of the few places where "@dataclass" actually inspects the type of
a field is to determine if a field is a class variable as defined in
**PEP 526**.  It does this by checking if the type of the field is
"typing.ClassVar".  If a field is a "ClassVar", it is excluded from
consideration as a field and is ignored by the dataclass mechanisms.
Such "ClassVar" pseudo-fields are not returned by the module-level
"fields()" function.


Variáveis de inicialização apenas
=================================

Another place where "@dataclass" inspects a type annotation is to
determine if a field is an init-only variable.  It does this by seeing
if the type of a field is of type "InitVar".  If a field is an
"InitVar", it is considered a pseudo-field called an init-only field.
As it is not a true field, it is not returned by the module-level
"fields()" function.  Init-only fields are added as parameters to the
generated "__init__()" method, and are passed to the optional
"__post_init__()" method.  They are not otherwise used by dataclasses.

For example, suppose a field will be initialized from a database, if a
value is not provided when creating the class:

   @dataclass
   class C:
       i: int
       j: int | None = None
       database: InitVar[DatabaseType | None] = None

       def __post_init__(self, database):
           if self.j is None and database is not None:
               self.j = database.lookup('j')

   c = C(10, database=my_database)

In this case, "fields()" will return "Field" objects for "i" and "j",
but not for "database".


Frozen instances
================

It is not possible to create truly immutable Python objects.  However,
by passing "frozen=True" to the "@dataclass" decorator you can emulate
immutability.  In that case, dataclasses will add "__setattr__()" and
"__delattr__()" methods to the class.  These methods will raise a
"FrozenInstanceError" when invoked.

There is a tiny performance penalty when using "frozen=True":
"__init__()" cannot use simple assignment to initialize fields, and
must use "object.__setattr__()".


Herança
=======

When the dataclass is being created by the "@dataclass" decorator, it
looks through all of the class's base classes in reverse MRO (that is,
starting at "object") and, for each dataclass that it finds, adds the
fields from that base class to an ordered mapping of fields. After all
of the base class fields are added, it adds its own fields to the
ordered mapping.  All of the generated methods will use this combined,
calculated ordered mapping of fields.  Because the fields are in
insertion order, derived classes override base classes.  An example:

   @dataclass
   class Base:
       x: Any = 15.0
       y: int = 0

   @dataclass
   class C(Base):
       z: int = 10
       x: int = 15

The final list of fields is, in order, "x", "y", "z".  The final type
of "x" is "int", as specified in class "C".

The generated "__init__()" method for "C" will look like:

   def __init__(self, x: int = 15, y: int = 0, z: int = 10):


Re-ordering of keyword-only parameters in "__init__()"
======================================================

After the parameters needed for "__init__()" are computed, any
keyword-only parameters are moved to come after all regular (non-
keyword-only) parameters.  This is a requirement of how keyword-only
parameters are implemented in Python: they must come after non-
keyword-only parameters.

In this example, "Base.y", "Base.w", and "D.t" are keyword-only
fields, and "Base.x" and "D.z" are regular fields:

   @dataclass
   class Base:
       x: Any = 15.0
       _: KW_ONLY
       y: int = 0
       w: int = 1

   @dataclass
   class D(Base):
       z: int = 10
       t: int = field(kw_only=True, default=0)

The generated "__init__()" method for "D" will look like:

   def __init__(self, x: Any = 15.0, z: int = 10, *, y: int = 0, w: int = 1, t: int = 0):

Note that the parameters have been re-ordered from how they appear in
the list of fields: parameters derived from regular fields are
followed by parameters derived from keyword-only fields.

The relative ordering of keyword-only parameters is maintained in the
re-ordered "__init__()" parameter list.


Funções padrão de fábrica
=========================

If a "field()" specifies a *default_factory*, it is called with zero
arguments when a default value for the field is needed.  For example,
to create a new instance of a list, use:

   mylist: list = field(default_factory=list)

If a field is excluded from "__init__()" (using "init=False") and the
field also specifies *default_factory*, then the default factory
function will always be called from the generated "__init__()"
function.  This happens because there is no other way to give the
field an initial value.


Valores padrão mutáveis
=======================

Python stores default member variable values in class attributes.
Consider this example, not using dataclasses:

   class C:
       x = []
       def add(self, element):
           self.x.append(element)

   o1 = C()
   o2 = C()
   o1.add(1)
   o2.add(2)
   assert o1.x == [1, 2]
   assert o1.x is o2.x

Note that the two instances of class "C" share the same class variable
"x", as expected.

Usando dataclasses, *se* este código fosse válido:

   @dataclass
   class D:
       x: list = []      # This code raises ValueError
       def add(self, element):
           self.x.append(element)

Geraria código similar a:

   class D:
       x = []
       def __init__(self, x=x):
           self.x = x
       def add(self, element):
           self.x.append(element)

   assert D().x is D().x

This has the same issue as the original example using class "C". That
is, two instances of class "D" that do not specify a value for "x"
when creating a class instance will share the same copy of "x".
Because dataclasses just use normal Python class creation they also
share this behavior.  There is no general way for Data Classes to
detect this condition.  Instead, the "@dataclass" decorator will raise
a "ValueError" if it detects an unhashable default parameter.  The
assumption is that if a value is unhashable, it is mutable.  This is a
partial solution, but it does protect against many common errors.

Using default factory functions is a way to create new instances of
mutable types as default values for fields:

   @dataclass
   class D:
       x: list = field(default_factory=list)

   assert D().x is not D().x

Alterado na versão 3.11: Instead of looking for and disallowing
objects of type "list", "dict", or "set", unhashable objects are now
not allowed as default values.  Unhashability is used to approximate
mutability.


Descriptor-typed fields
=======================

Fields that are assigned descriptor objects as their default value
have the following special behaviors:

* The value for the field passed to the dataclass's "__init__()"
  method is passed to the descriptor's "__set__()" method rather than
  overwriting the descriptor object.

* Similarly, when getting or setting the field, the descriptor's
  "__get__()" or "__set__()" method is called rather than returning or
  overwriting the descriptor object.

* To determine whether a field contains a default value, "@dataclass"
  will call the descriptor's "__get__()" method using its class access
  form: "descriptor.__get__(obj=None, type=cls)".  If the descriptor
  returns a value in this case, it will be used as the field's
  default. On the other hand, if the descriptor raises
  "AttributeError" in this situation, no default value will be
  provided for the field.

   class IntConversionDescriptor:
       def __init__(self, *, default):
           self._default = default

       def __set_name__(self, owner, name):
           self._name = "_" + name

       def __get__(self, obj, type):
           if obj is None:
               return self._default

           return getattr(obj, self._name, self._default)

       def __set__(self, obj, value):
           setattr(obj, self._name, int(value))

   @dataclass
   class InventoryItem:
       quantity_on_hand: IntConversionDescriptor = IntConversionDescriptor(default=100)

   i = InventoryItem()
   print(i.quantity_on_hand)   # 100
   i.quantity_on_hand = 2.5    # calls __set__ with 2.5
   print(i.quantity_on_hand)   # 2

Note that if a field is annotated with a descriptor type, but is not
assigned a descriptor object as its default value, the field will act
like a normal field.
