类创建三步走：新手必踩3个坑及解法

本人实际测试了Python 3.11，踩过在__init__里面使用可变默认参数致使多个实例共同享用同一列表的坑，新手依照步骤一步步去操作，便能够轻松躲开这类常见问题。

步骤1 定义类名与父类继承

于PyCharm里新建demo.py，键入class ChildClass(ParentClass): ，要是不需要继承父类的话那么括号就留空。有固定参数：类名的首字母要大写，括号里面直接写上父类名比如object。

【新手避坑】

经常出现的报错是NameError: name ‘ParentClass’ is not defined，其缘由在于父类没有提前进行定义或者导入，解决的方式是：检查父类在拼写方面是否正确，或者在文件的顶部采用from module import ParentClass这样的形式进行导入。

步骤2 编写__init__初始化方法

于类定义的内部，进行缩进4空格的操作，输入def __init__(self, name, items=None):。对于关键参数items而言，其最优的推荐值是None，原因在于：需要避免使用[]作为默认值，不然的话，所有的实例将会共享同一个列表对象，进而导致数据出现混乱。

【新手避坑】

报错为TypeError: __init__()缺少1个必需的位置参数，其核心的缘由在于在进行实例化操作之际忘记传递参数了。要迅速解决此问题，就要去检查类名(参数)是不是已经配备齐全了__init__当中除self之外的所有必须填写的参数。

步骤3 添加普通方法并实例化

于__init__的下面持续去定义def show(self):，在该方法之内运用self.属性来访问数据。操作的路径是：将光标移动到文件的末尾处，输入obj = 类名(参数值)，接着调用obj.show()。

两种方案对比

方案A：通过手动去定义双下划线init，在这种方式下，能够灵活地对每个参数加以控制，此方案适合那种具备复杂业务逻辑的情况。

运用@dataclass的方案B：它能够自动生成__init__，其代码量较少，适用于纯粹的数据容器。

对于取舍逻辑而言，当存在需要进行自定义校验或者计算的情况之时，应当选择A；而当仅仅是存储属性，并且Python的版本大于或者等于3.7的时候，则应当选择B。

高频完整报错一站式解决

原因：在方法里使用了未在__init__中定义的属性。

解决流程是这样的，首先，回到__init__添加self.xxx = 默认值，接着，检查方法中属性名拼写，最后，重新运行代码。

针对于存在需要动态添加诸如采用__slots__这般的属性或者进行元类编程的情况，本方法并不适用，其替代方案为去查阅__slots__官方给出的文档或者运用type()来动态性地创建类。你在编写代码期间，还碰到过什么样的关于类创建的极为罕见的报错呢？欢迎在评论区域分享你遭遇问题的经历。