PyCon APAC 2023

クラスの初期化処理で型チェックが効かない問題の解説

まず最初に、PEP 681登場以前のPythonにどのような問題があったのかを解説します。

PEP 681の恩恵を受けるのは、attrs、Pydantic、O/Rマッパー（例: SQLAlchemy、Django内臓のO/Rマッパー）などのデータクラス風にクラスを書けるライブラリですが、今回は内部のコードをシンプルにしたオリジナルのO/Rマッパーを用意して説明します。

型チェックを強化するtyping.dataclass_transformデコレーターの使い方について解説

次に、PEP 681でtypingモジュールに追加されたdataclass_transformデコレーターの使い方について解説します。
前述のサンプルコードをdataclass_transformデコレーターを使ったものに変更することで、型チェックが効かない問題を解決できます。

本トークにより、サードパーティライブラリの選定の際に、より適切な判断ができるようになります。
また、自作のライブラリを開発されている方は、dataclass_transformデコレーターの使い方を知ることで型チェックを強化できます。

typing.dataclass_transformデコレーター内部の仕組みについて解説

dataclass_transformデコレーター内部のソースコードについて解説します。dataclass_transformデコレーターのソースコードはとてもシンプルですが、それでも型チェッカーが高度な型チェックをできる理由を説明します。

主要型チェッカーのPEP 681対応状況

主要な型チェッカーでの対応状況を説明します。PEP 681は型チェッカーが対応していないと意味がない機能です。型チェッカーを採用する際、この内容を参考に選定することをお勧めします。

PEP 681に対応しているライブラリの紹介

attrs、Pydantic、O/Rマッパー（例: SQLAlchemy、Django内臓のO/Rマッパー）などのライブラリでのPEP 681への対応状況を紹介します。
ライブラリの採用を検討する際の判断材料にしてください。