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dataclassは何を解決し、何を解決しないか

🧭 はじめに（What / Why）

このページで理解できることは次の3点です。

  • dataclassが存在する目的は「データを運ぶだけのクラス」を安く・読みやすく作ること
  • dataclassが解決するのは「ボイラープレート」であって、「データの正しさ」ではないこと
  • dataclassを導入する判断基準は「型」ではなく「不変条件（バリデーション）の強さ」で切るべきこと

dataclassは「型安全」を提供しない。提供するのは主に生成・比較・表示のボイラープレート削減。

🧱 立ち位置の整理（Before / After）

✅ 何と置き換わる存在か

  • Before: 手書きの __init__, __repr__, __eq__（＋たまに __hash__）
  • After: @dataclass で宣言し、必要なものだけオプションで足す

😩 それがなぜ辛かったか

  • 「ただのデータ」なのにメソッドが増え、レビュー負荷が上がる
  • 属性追加・順序変更のたびに __init__ や __repr__ が壊れやすい
  • __eq__ を実装し忘れてテストが意図せず通る/落ちる、が起きる

🎯 解決したかった本質

  • データ構造の宣言と振る舞いの実装を分離し、前者を極端に安くすること → 「これはロジックではなく構造だ」とコード上で明示できる

🧠 設計思想の核（最重要）

優先したもの

  • 宣言性: 「フィールド一覧」を主役にする（クラスの意図が先頭で分かる）
  • 標準機能としての一貫性: Python本体の機能として、外部依存なしで使える
  • 段階的な複雑化: まず素直に使い、必要になったら frozen / slots / kw_only などを足す

捨てたもの（意図的にやらない）

  • 入力検証（validation） を標準ではやらない → dataclassは「正しいかどうか」ではなく「形（shape）」を扱う

dataclassは境界（I/O）の道具ではない。境界で必要になるのは「パース」「変換」「検証」で、ここがdataclassの守備範囲外になりやすい。

✅❌ できること / できないこと

✅ できること（得意）

  • データ運搬用のクラスを短く書ける
  • 代表的なメソッド（__init__, __repr__, __eq__ など）を自動生成できる
  • 不変化（frozen=True）や軽量化（slots=True）など「データらしさ」を強められる
  • 構造の中心を「フィールド宣言」に置ける（読みやすさの勝ち）

❌ できないこと（期待してはいけない）

  • 値の正当性チェック（例: 範囲、相互制約、正規化）
  • 外部入力（JSON等）からの安全なパース
  • 型ヒントの実行時強制（Pythonは実行時に型を保証しない）

外部入力（HTTP/JSON/DB）をdataclassに直接流し込む運用は危険。「通ってしまう不正データ」が静かにシステム内部へ侵入する。

🧪 典型的な利用パターン（最小）

最小構成（「構造」を見せる）

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Point:
    x: float
    y: float
  • frozen=True は「これは値オブジェクト寄り」という意思表示として強い
  • まずこれで十分。必要が出たら slots=True や kw_only=True を足す

内部表現（ドメイン内部の値オブジェクト）にdataclassを使うのは相性が良い。境界の手前で検証済み、という前提を置けるから。

🧯 よくある誤解・アンチパターン

1) 「型があるから安全」という誤解

  • dataclassのフィールド注釈は、基本的に実行時には強制されない
  • 「型が書いてある」のと「値が正しい」は別物

2) __post_init__ に何でも詰め込む

  • 変換・検証・外部依存呼び出しを __post_init__ に入れると、生成が重く・副作用だらけになる
  • テスト・差し替え・並行実行で地雷になる

__post_init__は「最低限の整形」まで。依存注入や外部I/Oを混ぜ始めたら設計が崩れているサイン。

3) 「DTOもドメインモデルも全部dataclass」で統一

  • DTO（境界）とドメイン（内部）の要件が違うのに、同じ型に寄せると破綻しやすい
  • 境界は「入力の揺れ」を受ける。内部は「不変条件」を守りたい

🔗 他ライブラリとの関係

  • pydantic: 境界（JSON等）での「パース＋検証＋変換」を担う。dataclassの外側に置くと設計が安定する。
  • attrs: dataclassより前からある高機能路線。柔軟さと機能は上だが、標準ではない。設計の色が出る。
  • typing / mypy / pyright: dataclassの価値を最大化するのは静的解析。だが「静的解析の都合」で設計を歪めない。

実務では「境界はpydantic、内部表現はdataclass」という分離が最も事故りにくい構図になりやすい。

🧾 まとめ（1文で言うと）

dataclassは「データを運ぶクラス」を宣言的に安く作る道具であり、データの正しさ（検証）を保証する道具ではない。

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