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Rui Diniz
Rui Diniz23/06/2025 11:26
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Boas Práticas em Python com Orientação a Objetos — Para Quem Quer Ir Além do “Funciona!”

    Se você já mexe com Python ou tá começando, sabe que fazer o código funcionar é só o primeiro passo. O desafio real é escrever um código que não dê dor de cabeça daqui a 3 meses, nem para você nem para o time.

    Aqui vão as dicas pra deixar sua orientação a objetos limpa, organizada e preparada pra escalabilidade — sem enrolação.

    1. Nomeie classes como se fosse explicar pra alguém

    Nomes são a sua documentação mais poderosa. Classes com nomes claros evitam que a pessoa que vai ler seu código no futuro fique perdida.

    Pensa assim: Carro é mais direto e intuitivo que Coisa ou Objeto1.

    2. Proteja os dados, evite acesso direto

    Nada de deixar tudo público e exposto. Use _ pra dizer “ei, esse atributo é interno, não mexe aí” e __ pra dados mais sensíveis.

    Assim você controla o que pode ser modificado e onde — importante pra evitar bugs e manter a integridade dos dados.

    3. Controle o acesso com propriedades

    Quer validar dados ou proteger algum campo? Use @property. Assim você mantém uma interface clean e evita problemas na alteração dos dados.

    Por exemplo, nunca deixe o preço do produto negativo — isso deve estar no controle da classe.

    4. Herança? Use, mas sem exagero. Prefira composição

    Herança pode virar bagunça se usar demais. A composição (ter objetos dentro de objetos) é mais flexível, fácil de manter e testável.

    Pense em montar blocos de LEGO ao invés de construir castelos de cartas frágeis.

    5. Métodos mágicos são seus aliados

    Implemente métodos como __str__ pra deixar seu objeto legível quando for imprimir, debugar ou logar.

    Isso torna a vida do dev (e do time) muito mais fácil na hora de entender o estado do objeto.

    6. Cada classe com uma missão clara

    Evite criar um “deus ex machina” que faz tudo. Separe responsabilidades: uma classe cuida da autenticação, outra do envio de e-mail, outra do banco.

    Isso deixa o código modular, simples de testar e evoluir.

    7. Testes são investimento, não gasto

    Criar testes automatizados para suas classes garante que elas vão continuar funcionando mesmo quando você adicionar features ou mexer em partes do código.

    É seu seguro contra bugs que aparecem do nada.

    8. Documente como se fosse pra você mesmo daqui a 6 meses

    Docstrings são ouro puro. Explique o que a classe faz, o que cada método espera e o que retorna.

    Além de ajudar o time, vai salvar seu futuro eu daquele “o que eu quis dizer com isso mesmo?” no meio da madrugada.

    Resumo

    Seguindo essas práticas, seu código em Python OO vai ser mais limpo, confiável e preparado pra crescer sem travar sua produtividade.

    Quer mais dicas, templates ou ajuda pra colocar isso em prática? Só chamar!

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    Comments (1)
    DIO Community
    DIO Community - 23/06/2025 16:55

    Rui, seu artigo é um guia excelente para quem quer dar um próximo passo na programação orientada a objetos com Python. Você abordou práticas essenciais para escrever código limpo e escalável, como nomear classes de forma intuitiva e proteger dados com encapsulamento. Além disso, a sugestão de usar composição ao invés de herança excessiva é uma ótima dica para evitar complexidade desnecessária.

    A questão do uso de propriedades e métodos mágicos, como o __str__, realmente facilita a manutenção e depuração, tornando o código mais legível e intuitivo para qualquer pessoa que o leia no futuro. E, claro, a importância dos testes automatizados é fundamental para garantir que o código continue funcional com o tempo.

    Minha pergunta para você é: como você decide quando utilizar herança e quando optar pela composição, especialmente em projetos maiores e mais complexos? Há alguma situação específica que você acha que herança é realmente a melhor escolha?