Python 3.x Python在整体类设计中很好地集成了Pandas数据框架

我有一个关于课堂设计的简短问题。我的程序使用

数据

类加载各种

数据帧

作为类属性。还有一些getter方法。此外，我还有一个类，它使用

数据提供的数据（约150 MB）作为类属性。
Foobar\u集合
类只需要一个实例，因为它的任务是跟踪所有
Foo
实例。从概念上看，它是这样的：

class Data(object):
   def __init__(self):
      self.x = [1,2,3,4] #actually load a pandas dataframe here
   def getX(self,i):
      return self.x[i]

class Foobar_Collection(dict):
    data = Data()                                #### Is this okay? 
    def __init__(self, *arg, **kw):
        super(Foobar_Collection, self).__init__(*arg,**kw)
    def foobar(self,*arg,**kw):
        foo = Foo(*arg,**kw)
        self[foo.name] = foo
        return foo
    def run_myMethodForAllfoobars(self):
        for name in self:
            self[name].myMethod(10)
        return None  

class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        self.num  = None
    def myMethod(self,i):
        self.num = Foobar_Collection.data.getX(i) #### Is this okay?
        return None 

#just to illustrate the purpose of Foobar_Collection                                                             
Foobar = Foobar_Collection()
Foobar.foobar('A')
Foobar.foobar('B') 

很好用。我只是想知道这是否是一种“整合”数据的好方法？我希望能对这个设计提出一些意见