dataclass, namedtuple, dict e tupla: qual usar

namedtuple: tupla com nomes

Antes das dataclasses, a namedtuple já resolvia um problema comum: dar nome aos campos de uma tupla. Em vez de acessar ponto por posição, com o índice zero e um, você acessa por nome, ponto x e ponto y. A namedtuple é imutável, leve e continua sendo uma tupla de verdade, então funciona em qualquer lugar que espera uma tupla. É uma ótima escolha para agrupamentos pequenos e fixos de dados que não precisam de métodos nem de validação.

from collections import namedtuple

Ponto = namedtuple("Ponto", ["x", "y"])

p = Ponto(3, 4)
print(p.x, p.y)   # 3 4  (acesso por nome)
print(p[0], p[1]) # 3 4  (acesso por posicao, ainda e tupla)

# Imutavel, como toda tupla:
# p.x = 10  # AttributeError

# Desempacota como tupla:
a, b = p
print(a, b)  # 3 4

namedtuple: acesso por nome e por posição, imutável, leve, ainda é uma tupla.

A namedtuple e a dataclass frozen se parecem: ambas são imutáveis e têm campos nomeados. A diferença é o alcance. A dataclass aceita valores padrão, validação no __post_init__, métodos próprios e a escolha entre mutável e imutável. A namedtuple é mais enxuta e continua sendo uma tupla, o que a torna leve e compatível com código que espera tuplas. Para um registro simples e imutável, a namedtuple basta; quando surge a necessidade de comportamento, a dataclass leva vantagem.

Quando um dict ou uma tupla já basta

Nem todo dado precisa de uma classe. Um dicionário é imbatível quando o conjunto de chaves não é fixo, quando você recebe dados de fora com forma variável ou quando quer montar e desmontar estruturas de forma dinâmica. Uma tupla simples é perfeita para um par ou trio efêmero, como devolver dois valores de uma função. O custo do dicionário é não ter estrutura garantida: nada impede uma chave escrita errada. O custo da tupla é não ter nomes: você acessa por posição e precisa lembrar a ordem.

Um sinal prático: se você se vê acessando sempre as mesmas chaves de um dicionário e tomando cuidado para não errar o nome, é hora de promover aquilo a uma dataclass ou namedtuple, que dão estrutura e verificação. No sentido oposto, se você criou uma dataclass elaborada para guardar um par de números que aparece uma vez só, uma tupla teria bastado. A boa engenharia é casar a estrutura com a necessidade real, sem exagerar para nenhum dos lados.

Um critério simples de escolha

Vale guardar um roteiro mental. Precisa de métodos, valores padrão ou validação? Dataclass. Quer só um registro pequeno, imutável, com nomes e sem comportamento? Namedtuple. As chaves variam ou os dados vêm de fora com forma incerta? Dicionário. É um agrupamento efêmero de poucos valores, como um retorno múltiplo? Tupla. Esse roteiro cobre a esmagadora maioria dos casos e evita as duas armadilhas comuns: usar dicionário para tudo, perdendo estrutura, e criar classe para tudo, ganhando peso desnecessário.

No fim, escolher a estrutura de dados certa é uma das decisões mais rotineiras e importantes de quem programa em Python. As dataclasses tornaram a opção estruturada muito mais barata de escrever, então hoje há menos desculpa para amontoar tudo em dicionários. Ainda assim, dicionário e tupla continuam certíssimos nos seus lugares. Com esse critério em mãos e o Enum da próxima aula para constantes nomeadas, você fecha o repertório de modelagem de dados do módulo.