Python: utilizando POO na Engenharia de Dados

O que é Programação Orientada a Objetos (POO)?

A Programação Orientada a Objetos (POO), também conhecida no inglês como Object Oriented Programming (OOP), é um paradigma de programação, uma maneira de organizar código que propõe a ideia de pôr em conjunto as seções do código com dados e comportamentos relacionados, de maneira encapsulada. É também uma abordagem poderosa para estruturar softwares para análises e interpretação de grandes volumes de dados.

Como o nome do paradigma sugere, esse formato se baseia na criação de objetos, que são os representantes de um modelo (ou ideia) que chamamos de classe. Uma classe, por sua vez, é uma estrutura que possui atributos (características) e métodos (funções) associados a ela.

Para exemplificar, podemos pensar na definição de uma classe para representar um Produto em um estoque. E vamos considerar que esse produto tem atributos de nome, preço e quantidade. O código abaixo mostra a criação dessa classe no Python.

A partir desse momento, já temos um modelo do que é um produto. E pode-se criar as instâncias desse modelo, que chamamos de objetos. Por exemplo, criamos um objeto nomeado p1 que possui os atributos: nome “Água”, preço “0.99”, e quantidade “20”.

E pronto, criamos um objeto da nossa classe Produto. Para conseguirmos observar uma resposta clara sobre seus atributos e/ou comportamentos, precisamos criar um método para realizar ações com essa classe.

Criação de métodos

Uma classe é dotada de métodos, que são funções para manipular atributos da classe e representar todos os seus comportamentos. Por exemplo, poderíamos fazer um método chamado mostrar_info para mostrar os valores de nome, preço e quantidade.

E agora, podemos instanciar novamente um objeto novo, e chamar esse método da classe.

Feito isso, teremos a saída do código com as informações do nosso produto:

Para um segundo produto, também teremos o mesmo funcionamento:

O trabalho com métodos também permite criar comportamentos e regras utilizando os atributos da classe. Por exemplo, podemos criar um método mostrar_valor_total_estoque(), que calcula a multiplicação do valor da quantidade e o valor do preço unitário dos produtos disponíveis em estoque.

E pronto, temos dois métodos para mostrar informações gerais sobre um produto, e também mostrar o valor total que será obtido com a venda desses itens.

Pilares da Programação Orientada a Objetos

São quatro os pilares da programação orientada a objetos:

• Abstração
• Encapsulamento
• Herança
• Polimorfismo

Vamos conhecer cada um desses princípios?

Abstração

Essa característica nos permite representar modelos e estruturas complexas de forma simplificada e fácil de entender, por meio do uso de classes e métodos, que vão representar comportamentos e estados de um objeto. Por exemplo, uma classe chamada Animal pode ser construída como um modelo que tem informações como “nome” e “tamanho”, e comportamentos como “comer” e “dormir”. Essa classe pode representar vários animais diferentes, de forma abstraída, sem especificar diretamente o animal, mas conseguindo representá-los.

Outro exemplo abstraído seria um modelo de Machine Learning para regressão, como uma Regressão Linear ou Logística. Essas duas técnicas possuem métodos em comum, um de treino (fit) e outro para predição (predict), que podemos generalizar e construir uma classe Regressor. Essa classe, por sua vez, pode depois servir de base para construção de outras classes derivadas.

Encapsulamento

Representa a capacidade de construir seções do código de maneira a organizar funções e métodos semelhantes em um mesmo objeto, ocultando informações internas que não deveriam ser acessadas por outros métodos e/ou objetos. O Python providencia mecanismos para isolar e restringir acesso de atributos em métodos fora de uma classe. A maneira mais comum é por meio de uma técnica chamada name mangling.

Herança

Representa a capacidade de criar novas classes a partir de outras classes existentes, com a função de estender funcionalidades, e possibilita reutilizar código. A herança permite que classes compartilhem comportamentos e atributos comuns, ao mesmo tempo que permitem que as classes filhas derivadas possuam novas funcionalidades específicas. Por meio da herança, também é possível definir uma ordem de hierarquia entre os objetos.

Retomando ao exemplo da classe Produto, nós poderíamos criar uma classe derivada chamada ProdutoPerecivel. Essa classe derivada tem todas as informações da classe pai e possui um atributo adicional chamado data_validade para representar o vencimento do produto.

A classe ProdutoPerecivel pode ser construída da seguinte forma:

Ao criar um novo objeto da classe ProdutoPerecivel, podemos utilizar tanto os métodos da classe pai (Produto), quanto também o método novo mostrar_validade.

Polimorfismo

Representa a capacidade de um objeto ser utilizado com comportamentos de maneiras diferentes, a depender do contexto em que é inserido. Essa característica é trabalhada por meio da sobrecarga de métodos, uma técnica em que implementações diferentes são fornecidas por meio de diferentes tipos de parâmetros ou por meio de herança, onde, por exemplo, as classes filhas podem ter comportamentos diferentes das classes pai (super classes).

No caso das classes Produto e ProdutoPerecivel, o método mostrar_info() pode ter um comportamento diferente na classe derivada ProdutoPerecivel, onde podemos adicionar um aviso informando que o produto é perecível.

A característica de uma classe derivada compartilhar o mesmo nome de uma classe pai facilita a aplicação e uso do mesmo método em laços de repetição e outras situações quando precisa-se usar objetos distintos de várias classes derivadas. No exemplo abaixo, utilizamos um laço de repetição para aplicar o mesmo método mostrar_info() em uma lista com um carrinho de compras dos objetos criados.

Benefícios de utilizar POO em Engenharia de Dados

Profissionais que trabalham com programação e dados, principalmente em papéis de Engenharia de Dados, precisam estar alinhados com práticas de Engenharia de Software. É necessário, além do conhecimento específico nas ferramentas e estruturas de dados, ter a habilidade de construir um código reutilizável e de fácil manutenção, facilitando o trabalho colaborativo em grandes equipes.

Para ajudar a sanar essas necessidades, o paradigma POO possui vários benefícios que atendem a esses requisitos. Dentre eles, podemos listar os principais:

1. Reutilização de código: Por meio da herança e composição, podemos criar novas classes com base em outras já existentes. Economizando tempo e esforço, sem reescrita de código do zero. Processos como limpeza e tratamento de dados, pipelines de ETL, conexões com bancos e fontes de dados podem ser feitos através do uso de classes, o que pode reduzir o tamanho do código e melhorar a legibilidade.
2. Modularidade: Ao utilizar o encapsulamento, podemos construir partes do código dedicadas a funções específicas, criando também métodos que ocultam detalhes de implementação e expõem apenas a interface pública de um objeto.
3. Abstração: É possível representar objetos complexos de forma mais simples e fácil de entender, tornando o código mais legível e compreensível para outros devs. Pode-se trabalhar desde modelos matemáticos e processos de fluxo de trabalho até a estrutura de dados específicas de cada projeto.
4. Flexibilidade: O código permite adaptação à mudanças e adição de novos recursos mais facilmente, de acordo com a necessidade de cada negócio. Em cenários de Big Data, a escalabilidade é um dos fatores principais para garantir que uma aplicação e projeto continue apresentando bom desempenho.
5. Segurança: A interação entre os objetos pode ser limitada quanto a dados internos de um objeto, promovendo um meio mais seguro de interação e prevenindo o acesso não-autorizado.
6. Maior produtividade: A reutilização de código e modularidade tornam o código uma prática produtiva para a equipe, pois facilita a criação, o teste e a manutenção de código, reduzindo a quantidade de trabalho manual.

Conclusão

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O Jupyter Notebook com os códigos utilizados nesse artigo pode ser encontrado através deste link:

• Artigo - Python: utilizando POO para Engenharia de Dados.ipynb

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Créditos

• Conteúdo: Marcus Almeida
• Produção técnica: Rodrigo Dias
• Produção didática: Thaís de Faria
• Designer gráfico: Alysson Manso