我在某些代码上运行pylint，并收到"公共方法太少（0/2）"。此消息是什么意思？
Pylint文档没有帮助：
当课程的公共方法太少时使用，因此请确保确实值得。
错误基本上说，当您基本上将课程视为词典时，类并不意味着存储数据。课程至少应该有几种方法来操作其持有的数据。
如果您的班级看起来像这样：
class MyClass(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo
self.bar = bar
考虑使用字典或namedtuple。尽管如果课程似乎是最好的选择，请使用它。pylint并不总是知道什么是最好的。
请注意，namedtuple是不可变的，稍后无法修改实例化的值。
如果您要延长课程，那么我的建议是系统地禁用此警告并继续前进，例如，在芹菜任务的情况下：
class MyTask(celery.Task): # pylint: disable=too-few-public-methods
"""base for My Celery tasks with common behaviors; extends celery.Task
...
即使您仅扩展单个功能，也绝对需要一个类来制作此技术功能，并且扩展肯定比在第三方类中攻击更好！
这是皮特盲规则的另一种情况。
"类并不是要存储数据"。 - 这是一个错误的陈述。词典对一切都不好。类的数据成员是有意义的，字典项目是可选的。证明：您可以执行dictionary.get('key', DEFAULT_VALUE)以防止KeyError，但是没有默认的简单__getattr__。
推荐使用结构
的方法我需要更新答案。现在 - 如果您需要struct，则有两个不错的选择：
a）只需使用 attrs
这些是一个库：
https://www.attrs.org/en/stable/
import attr
@attr.s
class MyClass(object): # Or just MyClass: for Python 3
foo = attr.ib()
bar = attr.ib()
您将获得额外的内容：不编写构造函数，默认值，验证，__repr__，仅读取对象（替换namedtuples，甚至在Python 2中）等等。
b）使用dataclasses（PY 3.7 ）
遵循HWJP的评论，我也建议dataclasses：
https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html
这几乎与attrs一样好，并且是标准的图书馆机制（包括"包含的电池"），没有额外的依赖项，除了Python 3.7 。
上一个答案的其余部分
NamedTuple不是很好 - 尤其是在Python 3的typing.NamedTuple之前：https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.namedtuple
- 您绝对应该查看"
NamedTuple"的"类别"。图案。Python 2 -namedtuples由字符串描述创建 - 丑陋，不好，并且在字符串文字中"编程"愚蠢。
我同意当前的两个答案（"考虑使用其他东西，但皮特并不总是对的 - 被接受的一个，并且"使用pylint抑制评论"，但我有我自己的建议。p>让我再指出一次：有些类是只是存储数据。
现在也可以考虑考虑 - 使用property-IES。
class MyClass(object):
def __init__(self, foo, bar):
self._foo = foo
self._bar = bar
@property
def foo(self):
return self._foo
@property
def bar(self):
return self._bar
上方您拥有只读的属性，这对于值对象（例如，像域驱动设计中的对象）是可以的，但是您也可以提供播放器 - 这样您的班级将能够对您的字段负责您例如 - 例如进行一些验证等。（如果您有启动器，则可以在构造函数中使用它们，即self.foo = foo而不是直接self._foo = foo，但是要小心，固定器可能会假设其他字段已经初始化，然后您才能使用。需要在构造函数中进行自定义验证）。
当您的老板期望单一的责任原则时，很难，但是Pylint说不。因此，在您的班级中添加第二种方法，因此您的班级违反了单一的责任原则。在情人眼中，您打算承担多远的责任原则。
我的修复
我为我的班级添加了额外的方法，所以现在可以做两件事。
def __str__(self):
return self.__class__.__name__
我只是想知道我现在是否需要将课程分为两个单独的文件，也许还有模块。
问题是解决的，但没有与我的同事们整天争论规格，而不是继续努力，就像它的生与死一样。