property আর dataclass — কম কোডে নিরাপদ class, সাথে descriptor-এর ঝলক

১ · সাধারণ attribute দিয়ে শুরু — getter/setter আগে থেকে নয়

পর্ব ২৯-এ আপনি class আর instance বানিয়েছেন, আর self.balance = 500 লিখে একটি attribute রেখেছেন। বাইরে থেকে পড়তে acc.balance, বদলাতে acc.balance = 700. সহজ, পরিষ্কার।

Java বা C++ থেকে যাঁরা আসেন, তাঁরা এখানে একটু অস্বস্তি বোধ করেন। সেখানে শেখানো হয়: field সবসময় private থাকবে, আর বাইরে দেওয়া হবে getBalance() আর setBalance() method. যুক্তিটা ভালো — আজ না হোক কাল যদি যাচাই লাগে (ব্যালান্স ঋণাত্মক হবে না), তখন শুধু setter-এর ভেতরটা বদলালেই চলবে, যারা class ব্যবহার করে তাদের কোড বদলাতে হবে না। কিন্তু field সরাসরি খোলা রাখলে পরে যাচাই যোগ করতে গেলে সব জায়গার acc.balance = x বদলে acc.setBalance(x) লিখতে হতো। সেই ভয়েই আগে থেকে getter আর setter লিখে রাখা হয় — যদিও শতকরা নব্বই ভাগ ক্ষেত্রে তারা শুধু মান পড়ে আর বসায়, আর কিছুই করে না।

Python এই সমস্যাটিই অন্যভাবে সমাধান করেছে। এখানে আপনি সাধারণ attribute দিয়ে শুরু করেন। পরে যেদিন যাচাই বা হিসাব দরকার হবে, সেদিন সেই attribute-কে একটি property বানিয়ে দেন — আর ডাকার কোডে acc.balance যেমন ছিল, তেমনই থাকে। Python-এর কাছে acc.balance লেখাটা “একটি ঘর থেকে মান আনো” না “একটি ফাংশন চালাও” — তা ডাকার জায়গা থেকে বোঝাই যায় না। এই ধারণার একটি নাম আছে: uniform access principle.

২ · @property — দেখতে attribute, ভেতরে হিসাব

প্রথম ব্যবহার হলো এমন মান, যা আলাদা করে রাখার দরকার নেই, কারণ অন্য মান থেকে হিসাব করা যায়। একজন শিক্ষার্থীর প্রতিটি বিষয়ের grade point রাখা আছে; GPA হলো তাদের গড়। GPA আলাদা attribute হিসেবে রাখলে বিপদ — নতুন একটি বিষয়ের নম্বর যোগ হলো, অথচ কেউ GPA আবার হিসাব করতে ভুলে গেল, তখন দুটি তথ্য পরস্পরবিরোধী। সমাধান: GPA রাখবেনই না, প্রতিবার চাইলে হিসাব করবেন — কিন্তু ডাকার ভঙ্গি হবে attribute-এর মতো।

class Student:
    def __init__(self, name, points):
        self.name = name
        self.points = points            # প্রতিটি বিষয়ের grade point

    @property
    def gpa(self):
        return round(sum(self.points) / len(self.points), 2)

s = Student("সুমি", [4.0, 3.5, 5.0])
print(s.gpa)          # 4.17 — বন্ধনী নেই, তবু হিসাব চলল
s.points.append(3.0)
print(s.gpa)          # 3.88 — সবসময় হালনাগাদ

@property একটি decorator (পর্ব ৩৫-এ decorator-এর ভেতরটা দেখবেন)। এটি gpa ফাংশনটিকে মুড়িয়ে একটি property object বানায় আর class-এ gpa নামে বসায়। এরপর s.gpa লিখলে Python সেই ফাংশন চালিয়ে ফল দেয়। এমন attribute-কে বলে computed attribute. লক্ষ করুন, s.gpa() লিখলে উল্টো error আসবে — কারণ s.gpa ইতিমধ্যেই একটি সংখ্যা, আর সংখ্যাকে ডাকা যায় না।

শুধু getter থাকলে property read-only: s.gpa = 5.0 লিখলে Python থামিয়ে দেয় — AttributeError: property 'gpa' of 'Student' object has no setter. এটা আসলে সুবিধা: হিসাব করা মান কেউ ভুল করে হাতে বসিয়ে দিতে পারে না। দোকানের একটি অর্ডারের total, একটি আয়তক্ষেত্রের area, একজন মানুষের জন্মতারিখ থেকে age — এগুলো read-only property-র আদর্শ উদাহরণ।

cached_property — ভারী হিসাব একবারই

কখনো হিসাবটা সত্যিই ভারী, অথচ ফল বদলায় না — যেমন একটি বড় রিপোর্টের পরিসংখ্যান, যা object তৈরির পর আর পাল্টায় না। প্রতিবার হিসাব করা অপচয়। Python 3.8 থেকে functools module-এ আছে cached_property: প্রথমবার পড়লে ফাংশন চলে, ফলটি object-এর নিজের মধ্যে জমা হয়, পরের বার থেকে সরাসরি সেই জমা মান আসে।

from functools import cached_property

class SalesReport:
    def __init__(self, sales):
        self.sales = sales

    @cached_property
    def summary(self):
        print("হিসাব চলছে...")             # শুধু প্রথমবার ছাপবে
        return {"মোট": sum(self.sales), "সর্বোচ্চ": max(self.sales)}

সতর্কতা: জমা মান আর নিজে থেকে হালনাগাদ হয় না। পরে sales-এ নতুন বিক্রি যোগ হলেও summary পুরোনোটাই দেখাবে, যতক্ষণ না আপনি del report.summary লিখে জমা মান মুছে দেন। তাই এটি শুধু সেই হিসাবের জন্য, যার ভিত্তি তৈরির পর বদলায় না। এটি কেন এভাবে কাজ করে, তা অংশ ৭-এর attribute খোঁজার ক্রম দেখলে পরিষ্কার হবে। (ফাংশনের ফল মনে রাখার সাধারণ কৌশল memoization নিয়ে আরও পর্ব ৩৮-এ।)

৩ · setter দিয়ে যাচাই — ভুল মান ঢুকতেই পারবে না

এবার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহার। একটি ব্যাংক হিসাবের নিয়ম: ব্যালান্স কখনো ঋণাত্মক হবে না। এমন “সবসময় সত্য থাকতে হবে” নিয়মকে বলে invariant. সাধারণ attribute এই নিয়ম রক্ষা করতে পারে না — যে কেউ acc.balance = -5 লিখে দিতে পারে। setter যোগ করলে প্রতিটি বসানোর চেষ্টা একটি যাচাইয়ের দরজা পার হয়:

class BankAccount:
    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner
        self.balance = balance            # এখানেও setter চলে!

    @property
    def balance(self):
        return self._balance

    @balance.setter
    def balance(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError(f"ব্যালান্স ঋণাত্মক হতে পারে না: {value}")
        self._balance = value

তিনটি জিনিস লক্ষ করুন। এক, আসল মান রাখা হয়েছে _balance নামে — শুরুতে আন্ডারস্কোর মানে “এটি ভেতরের জিনিস, বাইরে থেকে ছোঁবেন না” (পর্ব ২২-এর private name রীতি)। property আর আসল ঘরের নাম এক হলে self.balance = value আবার setter-কেই ডাকত, আর অসীম recursion হতো। দুই, @balance.setter — আগের property object-এর .setter method দিয়ে একই নামে একটি নতুন property বানানো হয়, যাতে getter আর setter দুটোই আছে। তাই দুটি ফাংশনের নামই balance হতে হবে। তিন, __init__-এর ভেতরে self.balance = balance লেখায় শুরুর মানও যাচাই হয় — BankAccount("রহিম", -100) তৈরিই হবে না।

acc.balance = -5 লেখার পর ঠিক কী কী ঘটে, ধাপে ধাপে দেখুন:

1acc.balance = -5          # বা = 9002@balance.setter3def balance(self, value):4    if value < 0:5        raise ValueError(...)6    self._balance = value

একই কৌশলে বয়সের সীমা (0 <= age <= 150), মোবাইল নম্বরের দৈর্ঘ্য, পরীক্ষার নম্বর ০ থেকে ১০০-র মধ্যে — যেকোনো input validation এক জায়গায় রাখা যায়। নিয়ম বদলালে শুধু setter বদলাবে।

deleter — খুব কম লাগে

তৃতীয় একটি অংশও আছে: @balance.deleter, যা চলে del acc.balance লিখলে। বাস্তবে এটি কদাচিৎ দরকার হয় — যেমন জমা রাখা কোনো মান মুছে দিতে, বা মুছে ফেলা নিষেধ করতে। নামটা জেনে রাখুন; লেখার সম্ভাবনা কম।

৪ · @dataclass — ডেটা-প্রধান class-এর একঘেয়ে কোড বাদ

অনেক class-এর মূল কাজ শুধু কয়েকটি তথ্য একসাথে রাখা: দোকানের একটি পণ্য (নাম, দাম, স্টক), একটি অর্ডার, একজন গ্রাহক, একটি জেলার তথ্য। এমন class হাতে লিখতে গেলে একই কাজ বারবার করতে হয়। __init__-এ প্রতিটি নাম তিনবার লিখতে হয় (parameter, self.x, = x). ছাপলে যেন <Product object at 0x...> না দেখায়, তার জন্য __repr__. দুটি পণ্য সমান কি না দেখতে __eq__ (পর্ব ৩০-এর dunder method). পাঁচটি field হলে প্রায় পঁচিশ লাইন — আর একটি নতুন field যোগ করলে তিন জায়গায় বদলাতে হয়, একটিতে ভুলে গেলেই বাগ। এমন বারবার লেখা ছাঁচের কোডকে বলে boilerplate.

Python 3.7 থেকে dataclasses module-এর @dataclass এই কাজ নিজে করে দেয়। আপনি শুধু বলেন কোন কোন field, আর প্রতিটির type hint কী; বাকিটা decorator লিখে দেয়। ধাপে ধাপে দেখুন, আপনার চার লাইন থেকে কী কী তৈরি হয়:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float
    stock: int = 0

Product.__annotations__
{'name': str, 'price': float, 'stock': int}

# ক্রম: name → price → stock (লেখার ক্রমেই)
# stock-এর default 0; বাকি দুটির default নেই
# type hint ছাড়া লেখা class variable field নয়

def __init__(self, name: str, price: float,
             stock: int = 0):
    self.name = name
    self.price = price
    self.stock = stock
    # __post_init__ থাকলে এখানে সেটি ডাকা হয়

def __repr__(self):
    return (f"Product(name={self.name!r}, "
            f"price={self.price!r}, stock={self.stock!r})")

Product(name='চা', price=20, stock=0)

def __eq__(self, other):
    if other.__class__ is not self.__class__:
        return NotImplemented
    return ((self.name, self.price, self.stock) ==
            (other.name, other.price, other.stock))

__hash__ = None   # eq আছে, frozen নেই → unhashable

আরও একটি জিনিস বিনামূল্যে আসে: Python 3.10 থেকে dataclass __match_args__-ও বানায়, তাই পর্ব ১১-এর match-এ case Product(name, price): ধরনের class pattern সরাসরি কাজ করে।

মনে রাখবেন, dataclass কোনো জাদুর নতুন ধরনের object বানায় না। ফল একটি সাধারণ Python class — আপনি নিজের method যোগ করতে পারেন, property রাখতে পারেন, inheritance করতে পারেন। decorator শুধু আপনার হয়ে কয়েকটি dunder method লিখে দিয়েছে। কোনো একটি method আপনি নিজে লিখে দিলে (যেমন নিজের __repr__), dataclass সেটিকে স্পর্শ করে না।

৫ · default মান, mutable default-এর ফাঁদ আর __post_init__

পর্ব ২০-এ দেখেছেন, def add(item, cart=[]) লিখলে সেই একটি list সব ডাকায় ভাগ হয়ে যায় — বিখ্যাত mutable default ফাঁদ। dataclass-এ ঠিক একই বিপদ হতো: items: list = [] লিখলে সব object একই list ভাগ করত, আর একজন গ্রাহকের কার্টে চাল যোগ করলে সবার কার্টে চাল দেখা যেত। dataclass এই ভুলটি করতে দেয় না — class তৈরির সময়েই থামিয়ে দেয়। ধাপে ধাপে দেখুন:

1@dataclass2class Cart: items: list = []3@dataclass4class Cart: items: list = field(default_factory=list)5a, b = Cart(), Cart()6a.items.append("চাল")

__post_init__ — যাচাই আর হিসাব করা field

dataclass নিজে __init__ লেখে, তাহলে যাচাইয়ের কোড কোথায় রাখবেন? এর জন্য আছে __post_init__: class-এ এই নামে একটি method থাকলে তৈরি হওয়া __init__ সব field বসানোর পর এটিকে ডাকে। দাম ঋণাত্মক কি না পরীক্ষা, নাম থেকে বাড়তি ফাঁকা জায়গা ছাঁটা, বা অন্য field থেকে একটি field হিসাব করা — সব এখানে। হিসাব করা field-কে field(init=False) দিলে সেটি __init__-এর parameter হয় না, কিন্তু repr আর তুলনায় থাকে।

এবার একটি দোকানের পণ্যের পুরো উদাহরণ চালিয়ে দেখুন — field, default_factory, __post_init__, আর দুটি সহায়ক ফাংশন asdict ও replace:

from dataclasses import dataclass, field, asdict, replace

@dataclass
class Product:
    name: str
    price: float
    tags: list[str] = field(default_factory=list)
    with_vat: float = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        if self.price < 0:
            raise ValueError(f"দাম ঋণাত্মক হতে পারে না: {self.price}")
        self.with_vat = round(self.price * 1.15, 2)

tea = Product("চা", 20)
tea.tags.append("পানীয়")
print(tea)
print(Product("বিস্কুট", 10))
print(tea == Product("চা", 20, ["পানীয়"]))
print(asdict(replace(tea, price=30)))
try:
    Product("ডিম", -5)
except ValueError as err:
    print("ValueError:", err)

৬ · frozen, order, slots, kw_only — আর কখন dataclass নয়

@dataclass-কে বন্ধনীতে বিকল্প দিয়ে আচরণ বদলানো যায়। সবচেয়ে কাজের চারটি:

frozen — অপরিবর্তনীয় মান, dict-এর চাবি

৬৪টি জেলার সদর দপ্তরের স্থানাঙ্ক দিয়ে একটি ম্যাপ বানাচ্ছেন। স্থানাঙ্ক একটি “মান” — ময়মনসিংহের অবস্থান বদলায় না, আর দুটি স্থানাঙ্কের সংখ্যা মিললে তারা একই জায়গা। পর্ব ১৫-এ এমন রেকর্ডের জন্য tuple আর namedtuple দেখেছেন। frozen dataclass একই কাজ করে, তবে এটি tuple নয় — তাই Coordinate(1, 2) == (1, 2) মিথ্যা, index দিয়ে ভুল ঘর পড়ারও সুযোগ নেই।

frozen=True দিলে dataclass এমন একটি __setattr__ বসায়, যা যেকোনো বসানোর চেষ্টায় FrozenInstanceError ছোড়ে — বার্তা cannot assign to field 'lat'. আর object যেহেতু আর বদলাবে না, তাই field থেকে hash হিসাব করা নিরাপদ — dataclass __hash__ তৈরি করে দেয়, আর object hashable হয়। নিচের কোডে property-র setter আর frozen dataclass একসাথে চালিয়ে দেখুন:

from dataclasses import dataclass

class BankAccount:
    def __init__(self, balance=0):
        self.balance = balance            # এখানেও setter চলে
    @property
    def balance(self):
        return self._balance
    @balance.setter
    def balance(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError(f"ব্যালান্স ঋণাত্মক হতে পারে না: {value}")
        self._balance = value

acc = BankAccount(500)
acc.balance += 200
try:
    acc.balance = -5
except ValueError as err:
    print(err, "| এখনো", acc.balance)

@dataclass(frozen=True)
class Coordinate:
    lat: float
    lon: float

hq = {Coordinate(24.75, 90.41): "ময়মনসিংহ", Coordinate(22.70, 90.37): "বরিশাল"}
print(hq[Coordinate(22.70, 90.37)], Coordinate(22.70, 90.37))

frozen-এর সীমাও tuple-এর মতো অগভীর (পর্ব ১৫): একটি field-এ list রাখলে সেই list-এর ভেতরটা বদলানো যায়, আর list নিজে unhashable বলে hash() চাইলেই TypeError আসে। frozen dataclass-এর field-এ tuple বা frozenset রাখুন।

order, slots, kw_only — এক লাইনে করে

@dataclass(order=True) দিলে দুটি object তুলনা হয় field-গুলোর tuple হিসেবে, লেখার ক্রমে — তাই কোন field আগে লিখছেন, সেটাই ঠিক করে কোনটি দিয়ে আগে সাজানো হবে। প্রায়ই sorted(products, key=lambda p: p.price) বেশি স্পষ্ট; order=True তখনই দিন, যখন class-টির সত্যিই একটি স্বাভাবিক ক্রম আছে। slots=True object-কে হালকা করে আর p.prise = 10 (বানান ভুল) লিখলে নতুন attribute তৈরি না করে AttributeError দেয়। kw_only=True দিলে Product("চা", 20) আর চলে না, লিখতে হয় Product(name="চা", price=20).

dataclass বনাম namedtuple বনাম সাধারণ class

কখন dataclass নয়

dataclass-এর নামেই তার উদ্দেশ্য: ডেটা-প্রধান class. যে class-এর আসল পরিচয় তার আচরণ — একটি ডেটাবেস সংযোগ, একটি ফাইল ডাউনলোডার, একটি গেমের ইঞ্জিন — সেখানে মান দিয়ে তুলনা (__eq__) বা সব field ছাপানো (__repr__) অর্থহীন, এমনকি ক্ষতিকর হতে পারে (repr-এ পাসওয়ার্ড ছেপে যেতে পারে — এমন field-এ field(repr=False)). যে class-এর ভেতরের অবস্থা কঠোর নিয়মে বাঁধা, যেমন ব্যাংক হিসাব, যেখানে ব্যালান্স শুধু deposit আর withdraw দিয়েই বদলাবে, সেখানে সব field খোলা রেখে এমন __init__ বানানো, যা যেকোনো মান নেয়, ভুল বার্তা দেয়। সহজ পরীক্ষা: “দুটি object-এর সব মান সমান হলে কি তারা সত্যিই সমান?” উত্তর হ্যাঁ হলে dataclass; না হলে সাধারণ class.

৭ · descriptor — property-র ভেতরের যন্ত্র

এতক্ষণ যা দেখলেন, তার নিচে একটি সাধারণ ব্যবস্থা কাজ করছে। descriptor হলো এমন যেকোনো object, যার class-এ __get__, __set__ বা __delete__ method আছে, আর যাকে অন্য একটি class-এর attribute হিসেবে রাখা হয়েছে। তখন সেই নামে attribute পড়লে-লিখলে Python সরাসরি মান না নিয়ে descriptor-এর method ডাকে। property ঠিক এমনই একটি object: তার __get__ আপনার getter ডাকে, __set__ আপনার setter.

এই কৌশল নিজেও কাজে লাগানো যায়। ধরুন একটি দোকানের সফটওয়্যারে দশটি class-এ বিশটি field আছে যাদের ধনাত্মক হতেই হবে — দাম, পরিমাণ, ওজন। প্রতিটির জন্য আলাদা property লিখলে একই যাচাই বিশবার। একটি descriptor লিখে সব জায়গায় ব্যবহার করুন:

class PositiveNumber:
    def __set_name__(self, owner, name):    # class তৈরির সময় নাম জানায়
        self.private = "_" + name

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:                     # class থেকে পড়লে descriptor নিজেই
            return self
        return getattr(obj, self.private)

    def __set__(self, obj, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError(f"{self.private[1:]} ধনাত্মক হতে হবে: {value}")
        setattr(obj, self.private, value)

class OrderLine:
    price = PositiveNumber()                # একবার লেখা যাচাই,
    quantity = PositiveNumber()             # বহু জায়গায় ব্যবহার

    def __init__(self, price, quantity):
        self.price, self.quantity = price, quantity

OrderLine(120, 0) লিখলে আসবে ValueError: quantity ধনাত্মক হতে হবে: 0. __set_name__ (Python 3.6 থেকে) descriptor-কে জানিয়ে দেয় সে কোন নামে বসানো হয়েছে, তাই একই class দুটি field-এর জন্য আলাদা আসল ঘর (_price, _quantity) ব্যবহার করে। Django-র model field, SQLAlchemy-র column — বড় লাইব্রেরিগুলো ঠিক এই কৌশলেই চলে।

attribute খোঁজার ক্রম

descriptor-এর দুই রকম আছে। যার __set__ বা __delete__ আছে, সে data descriptor (property, PositiveNumber). যার শুধু __get__ আছে, সে non-data descriptor — যেমন সাধারণ ফাংশন (এভাবেই s.method একটি bound method হয়ে ওঠে) আর cached_property. এই পার্থক্য ঠিক করে, obj.x লিখলে Python কোন ক্রমে খোঁজে:

line = OrderLine(120, 3)
line.price
# Python: type(line).__mro__ = (OrderLine, object)
# এদের __dict__-এ 'price' খোঁজো
OrderLine.__dict__['price'] → PositiveNumber object

# পাওয়া object-এর class-এ __set__ আছে?
হ্যাঁ → PositiveNumber.__get__(desc, line, OrderLine)
→ 120
# instance-এর __dict__ দেখাই হলো না।
# property-ও এভাবে জেতে।

line.__dict__
{'_price': 120, '_quantity': 3}
line._price     → 120   # এখানেই পাওয়া গেল
# cached_property-র জমা মানও এখানে বসে,
# তাই পরের বার ফাংশন আর চলে না।

line.total       # class-এ একটি ফাংশন (শুধু __get__)
→ function.__get__ → bound method
OrderLine.shop   # সাধারণ class attribute
→ "করিম স্টোর"   # সব instance ভাগ করে

line.discount
# class-এ __getattr__ থাকলে সেটি ডাকা হয়;
# না থাকলে —
AttributeError: 'OrderLine' object has no attribute 'discount'

এই ক্রম মুখস্থ করার দরকার নেই, কিন্তু একবার বুঝলে Python-এর অনেক “জাদু” পরিষ্কার হয়ে যায়: property কেন instance-এর মানকে হারায়, method কেন self পায়, classmethod আর staticmethod কীভাবে কাজ করে (দুটোই descriptor), আর __slots__ কীভাবে __dict__ ছাড়া attribute রাখে (প্রতিটি slot একটি descriptor).

৮ · metaclass — এক অনুচ্ছেদে, আর কেন প্রায় কখনো লাগে না

পর্ব ০৫-এ শিখেছেন, Python-এ সবকিছুই object — class নিজেও। তাহলে class-টি কোন class-এর object? উত্তর: type. type(5) হলো int, আর type(int) হলো type; আপনার Product-এর ক্ষেত্রেও type(Product) হলো type. যে class অন্য class বানায়, তাকে বলে metaclass, আর type হলো ডিফল্ট metaclass — “class-এর class”. নিজের metaclass লিখে class তৈরির প্রক্রিয়াটাই বদলানো যায়: প্রতিটি নতুন subclass-কে কোথাও নিবন্ধন করা, নির্দিষ্ট method আছে কি না যাচাই করা। কিন্তু এটি Python-এর সবচেয়ে গভীর আর সবচেয়ে কম দরকারি অংশ। Zen of Python-এর লেখক Tim Peters-এর বিখ্যাত কথা: “Metaclasses are deeper magic than 99% of users should ever worry about. If you wonder whether you need them, you don't.” (“metaclass এমন গভীর জাদু, যা নিয়ে ৯৯% ব্যবহারকারীর কখনো মাথা ঘামানোর দরকার নেই। আপনার দরকার কি না ভাবছেন মানেই দরকার নেই।”) যে কাজগুলোর জন্য আগে metaclass লাগত, তার বেশিরভাগ এখন সহজ পথে হয়: Python 3.6-এর __init_subclass__ (PEP 487), যা প্রতিটি নতুন subclass তৈরির সময় parent class-এ একটি সাধারণ method ডাকে; আর class decorator — @dataclass নিজেই যার সবচেয়ে বড় উদাহরণ, কোনো metaclass ছাড়াই পুরো class বদলে দেয়।

class PaymentMethod:
    registry = {}

    def __init_subclass__(cls, **kwargs):      # প্রতিটি subclass তৈরির সময়
        super().__init_subclass__(**kwargs)
        PaymentMethod.registry[cls.__name__.lower()] = cls

class Bkash(PaymentMethod): ...
class Nagad(PaymentMethod): ...

print(list(PaymentMethod.registry))           # ['bkash', 'nagad']

metaclass ছাড়াই প্রতিটি নতুন পেমেন্ট পদ্ধতি নিজে থেকে তালিকায় উঠে গেল। পর্ব ৩৩-এ যে ABC দেখবেন, তা ভেতরে ABCMeta নামের একটি metaclass ব্যবহার করে — অর্থাৎ metaclass আপনি ব্যবহার করবেন অনেক, লিখবেন প্রায় কখনোই না।

৯ · AI-এর যুগে — AI-এর লেখা class-কোড যাচাই

AI মডেলগুলো শিখেছে বিপুল পরিমাণ Java, C# আর পুরোনো Python কোড থেকে। তাই Python class লিখতে বললে তারা প্রায়ই অন্য ভাষার অভ্যাস নিয়ে আসে, বা একঘেয়ে কোড হাতে লিখে দেয় যা Python নিজেই তৈরি করতে পারত। কোড চলে, কিন্তু লম্বা, ভঙ্গুর আর কখনো কখনো বাগভরা। সবচেয়ে প্রচলিত সমস্যাগুলো:

AI-এর লেখা class-কোড পেলে — যাচাইয়ের চেকলিস্ট

• শুধু মান পড়া-বসানোর getter/setter method আছে কি না খুঁজেছি; থাকলে সাধারণ attribute-এ নামিয়েছি
• হাতে লেখা __init__/__repr__/__eq__ কি dataclass দিয়ে বদলানো যায় — ভেবেছি
• প্রতিটি list/dict/set default-এ default_factory বা None-কৌশল আছে কি না দেখেছি
• property-র setter আসল মান আলাদা নামে (_x) রাখে, আর __init__-এও যাচাই চলে — চালিয়ে দেখেছি
• dict-এর চাবি বা set-এ রাখা dataclass frozen কি না, আর তার field-এ list নেই — নিশ্চিত হয়েছি
• metaclass থাকলে __init_subclass__ বা class decorator দিয়ে একই কাজ হয় কি না জিজ্ঞেস করেছি