Dúvida sobre PPO e Python

Olá, Gabriel! Tudo joia?

Vamos por partes para esclarecer suas dúvidas sobre @classmethod e @staticmethod, bem como a utilização de atributos da classe.

1. @classmethod vs @staticmethod

   • @classmethod: Este método recebe a classe como primeiro argumento, geralmente chamado de cls. É útil quando você precisa acessar ou modificar o estado da classe, ou criar instâncias da classe.

   • @staticmethod: Este método não recebe nem a instância (self) nem a classe (cls) como argumento. É usado quando o método não precisa acessar ou modificar o estado da classe ou da instância.

   No seu caso, o método random_distribution parece depender dos atributos da instância (self.len_row e self.data_output). Portanto, ele deve ser um método de instância comum, e não um @staticmethod ou @classmethod.

2. Utilização de Atributos da Classe vs Variáveis Isoladas

   Utilizar os atributos da classe nos métodos pode ser vantajoso para manter o estado e a consistência dos dados. No entanto, se um método não precisa modificar o estado da instância e pode funcionar apenas com parâmetros locais, você pode considerar usar variáveis isoladas. No seu código, o uso de self.len_row e self.data_output dentro do método random_distribution parece apropriado, pois esses atributos fazem parte do estado da instância.

3. Necessidade de Classe

   A utilização de classes é benéfica quando você precisa encapsular dados e comportamentos relacionados. No seu projeto de geração de bancos de dados, usar uma classe como Data_Gen pode ser útil para agrupar métodos e dados relacionados, facilitando a manutenção e a expansão do código.

Aqui está uma versão revisada do seu código, mantendo random_distribution como um método de instância:

import random
import csv

class Data_Gen:
    def __init__(self, data_input=None, data_output=None, len_row=None):
        self.data_input = data_input
        self.data_output = data_output
        self.len_row = len_row

    def random_distribution(self, N=None, key_map=None, output_file=None):
        if N is None:
            N = self.len_row
        if output_file is None:
            output_file = self.data_output

        lines = [[] for _ in range(N)]
        keys = list(key_map.keys())
        random.shuffle(keys)
        for i, key in enumerate(keys):
            lines[i % N].append((key, key_map[key]))

        with open(output_file, 'w', newline='') as csv_output:
            writer = csv.writer(csv_output)
            writer.writerows(lines)

Espero ter ajudado e bons estudos!