🔵 Классы в Python

Всё в Пайтоне является объектами. Это очень расплывчатое утверждение, если до этого вы не изучали программирование вообще. Это означает, что каждый объект в Пайтоне имеет метод и значение по той причине, что все объекты базируются на классе. Класс – это проект объекта. Давайте посмотрим на примере, что это значит:

[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getnewargs__’, ‘__getslice__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mod__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__rmod__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘_formatter_field_name_split’, ‘_formatter_parser’, ‘capitalize’, ‘center’, ‘count’, ‘decode’, ‘encode’, ‘endswith’, ‘expandtabs’, ‘find’, ‘format’, ‘index’, ‘isalnum’, ‘isalpha’, ‘isdigit’, ‘islower’, ‘isspace’, ‘istitle’, ‘isupper’, ‘join’, ‘ljust’, ‘lower’, ‘lstrip’, ‘partition’, ‘replace’, ‘rfind’, ‘rindex’, ‘rjust’, ‘rpartition’, ‘rsplit’, ‘rstrip’, ‘split’, ‘splitlines’, ‘startswith’, ‘strip’, ‘swapcase’, ‘title’, ‘translate’, ‘upper’, ‘zfill’]

В примере мы видим строку, присвоенную переменной х. Это может выглядеть как большой объем, но дело в том, что у этой строки много

Создание Класса

Создание класса в Пайтоне – это очень просто. Вот простой пример:

# Python 2.x syntax class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self): «»»Constructor»»» pass

Этот класс не делает ничего конкретного, тем не менее, это очень хороший инструмент для изучения. Например, чтобы создать класс, мы используем ключевое слово class, за которым следует наименование класса. В Пайтоне, конвенция указывает на то, что наименование класса должно начинаться с заглавной буквы. Далее нам нужно открыть круглые скобки, за которыми следует слово

Этот метод вызывается всякий раз, когда вы создаете (или создаете экземпляр) объект на основе этого класса. Метод __init__ вызывается единожды, и не может быть вызван снова внутри программы. Другое определение метода __init__ — это конструктор, кстати, этот термин редко встречается в Пайтоне. Вы можете подумать, почему я называю это методом, а не функцией? Функция меняет свое имя на «

# Python 3.x syntax class Vehicle: «»»docstring»»» def __init__(self): «»»Constructor»»» pass

Обратите внимание на то, что единственная разница в том, что круглые скобки нам больше не нужны, когда мы основываем наш класс на объекте. Давайте немного расширим наше определение класса и дадим ему некоторые атрибуты и методы.

class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self, color, doors, tires): «»»Constructor»»» self.color = color self.doors = doors self.tires = tires def brake(self): «»» Stop the car «»» return «Braking» def drive(self): «»» Drive the car «»» return «I’m driving!»

В данном примере мы добавили три атрибута и два метода. Эти три атрибута являются:

self.color = color self.doors = doors self.tires = tires

class ClassName:
   """Необязательная строка документации класса"""  
   class_suite

class Employee:  
    """Базовый класс для всех сотрудников"""  
    emp_count = 0  
  
    def __init__(self, name, salary):  
        self.name = name  
        self.salary = salary  
        Employee.emp_count += 1  
  
    def display_count(self):  
        print('Всего сотрудников: %d' % Employee.empCount)  
  
    def display_employee(self):  
        print('Имя: {}. Зарплата: {}'.format(self.name, self.salary))  

emp1 = Employee("Андрей", 2000)  

emp2 = Employee("Мария", 5000) 

emp1.display_employee()  
emp2.display_employee()  
print("Всего сотрудников: %d" % Employee.emp_count)

class Employee:  
    """Базовый класс для всех сотрудников"""  
    emp_count = 0  
  
    def __init__(self, name, salary):  
        self.name = name  
        self.salary = salary  
        Employee.emp_count += 1  
  
    def display_count(self):  
        print('Всего сотрудников: %d' % Employee.emp_count)
        
    def display_employee(self):  
        print('Имя: {}. Зарплата: {}'.format(self.name, self.salary))  
  
  

emp1 = Employee("Андрей", 2000)  

emp2 = Employee("Мария", 5000)  
emp1.display_employee()  
emp2.display_employee()  
print("Всего сотрудников: %d" % Employee.emp_count)

Имя: Андрей. Зарплата: 2000
Имя: Мария. Зарплата: 5000
Всего сотрудников: 2

emp1.age = 7  
emp1.age = 8  
del emp1.age  

hasattr(emp1, 'age')  
getattr(emp1, 'age')  
setattr(emp1, 'age', 8)  
delattr(empl, 'age')  

class Employee:  
    """Базовый класс для всех сотрудников"""  
    emp_count = 0  
  
    def __init__(self, name, salary):  
        self.name = name  
        self.salary = salary  
        Employee.empCount += 1  
  
    def display_count(self):  
        print('Всего сотрудников: %d' % Employee.empCount)  
  
    def display_employee(self):  
        print('Имя: {}. Зарплата: {}'.format(self.name, self.salary))  
  
  
print("Employee.__doc__:", Employee.__doc__)  
print("Employee.__name__:", Employee.__name__)  
print("Employee.__module__:", Employee.__module__)  
print("Employee.__bases__:", Employee.__bases__)  
print("Employee.__dict__:", Employee.__dict__) 

Employee.__doc__: Базовый класс для всех сотрудников
Employee.__name__: Employee
Employee.__module__: __main__
Employee.__bases__: (<class 'object'>,)
Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', '__doc__': 'Базовый класс для всех сотрудников', 'emp_count': 0, '__init__': <function Employee.__init__ at 0x03C7D7C8>, 'display_count': <function Employee.display_count at 0x03FA6AE0>, 'display_employee': <function Employee.display_employee at 0x03FA6B28>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Employee' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Employee' objects>}

a = 40      # создали объект <40>
b = a       # увеличивает количество ссылок  <40> 
c = [b]     # увеличивает количество ссылок <40> 

del a       # уменьшает количество ссылок <40>
b = 100     # уменьшает количество ссылок <40> 
c[0] = -1   # уменьшает количество ссылок <40>

class Point:  
    def __init__(self, x=0, y=0):  
        self.x = x  
        self.y = y  
  
    def __del__(self):  
        class_name = self.__class__.__name__  
        print('{} уничтожен'.format(class_name))  
  
  
pt1 = Point()  
pt2 = pt1  
pt3 = pt1  
print(id(pt1), id(pt2), id(pt3))  
del pt1  
del pt2  
del pt3

17692784 17692784 17692784
Point уничтожен

class  SubClassName  (ParentClass1[,  ParentClass2,  ...]):
	"""Необязательная строка документации класса""" 
	class_suite

class Parent:  
    parent_attr = 100  
  
    def __init__(self):  
        print('Вызов родительского конструктора')  
  
    def parent_method(self):  
        print('Вызов родительского метода')  
  
    def set_attr(self, attr):  
        Parent.parent_attr = attr  
  
    def get_attr(self):  
        print('Атрибут родителя: {}'.format(Parent.parent_attr))  
  
  
class Child(Parent):  
    def __init__(self):  
        print('Вызов конструктора класса наследника')  
  
    def child_method(self):  
        print('Вызов метода класса наследника')  
  
  
c = Child()  
c.child_method()  
c.parent_method()  
c.set_attr(200)  
c.get_attr()  

Вызов конструктора класса наследника
Вызов метода класса наследника
Вызов родительского метода
Атрибут родителя: 200

class A:        # объявите класс A
....

class B:         # объявите класс B
....

class C(A, B):   # C наследуется от A и B
....

class Parent:  
    def my_method(self):  
        print('Вызов родительского метода')  
  
  
class Child(Parent):  
    def my_method(self):  
        print('Вызов метода наследника')  
  
  
c = Child()  
c.my_method()  

Вызов метода наследника

class Vector:   
    def __init__(self, a, b):   
        self.a = a   
        self.b = b   
    
    def __str__(self):    
        return 'Vector ({}, {})'.format(self.a, self.b)  
    
    def __add__(self, other):   
        return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)   
     
     
v1 = Vector(2, 10)   
v2 = Vector(5, -2)    
print(v1 + v2)

Vector(7, 8)

class JustCounter:  
    __secret_count = 0  
  
    def count(self):  
        self.__secret_count += 1  
	    print(self.__secret_count)  
  
  
counter = JustCounter()  
counter.count()  
counter.count()  
print(counter.__secret_count)

Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 12, in <module>
      print(counter.__secret_count)
AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secret_count'

.........................
print(counter._JustCounter__secretCount)

1
2
2

class C:
    pass

class Rectangle:
    color = “green”
    width = 100
    height = 100

rect1 = Rectangle()
print(rect1.color)

class Rectangle:
   color = "green"
   width = 100
   height = 100
   def square(self):
       return self.width * self.height

class Rectangle:
   color = "green"
   width = 100
   height = 100
   def square(self):
       return self.width*self.height

rect1 = Rectangle()
print(rect1.color)
print(rect1.square())
rect2 = Rectangle()
rect2.width = 200
rect2.color = "brown"
print(rect2.color)
print(rect2.square())

class Rectangle:
   def __init__(self, color="green", width=100, height=100):
       self.color = color
       self.width = width
       self.height = height

   def square(self):
       return self.width * self.height


rect1 = Rectangle()
print(rect1.color)
print(rect1.square())
rect1 = Rectangle("yellow", 23, 34)
print(rect1.color)
print(rect1.square())

class Figure:
   def __init__(self, color):
       self.color = color

   def get_color(self):
       return self.color


class Rectangle(Figure):
   def __init__(self, color, width=100, height=100):
       super().__init__(color)
       self.width = width
       self.height = height

   def square(self):
       return self.width*self.height


rect1 = Rectangle("blue")
print(rect1.get_color())
print(rect1.square())
rect2 = Rectangle("red", 25, 70)
print(rect2.get_color())
print(rect2.square())

class Figure:
   def __init__(self, color):
       self.color = color
      
   def get_color(self):
       return self.color
      
   def info(self):
       print("Figure")
       print("Color: " + self.color)


class Rectangle(Figure):
   def __init__(self, color, width=100, height=100):
       super().__init__(color)
       self.width = width
       self.height = height

   def square(self):
       return self.width * self.height

   def info(self):
       print("Rectangle")
       print("Color: " + self.color)
       print("Width: " + str(self.width))
       print("Height: " + str(self.height))
       print("Square: " + str(self.square()))

fig1 = Figure("green")
print(fig1.info())
rect1 = Rectangle("red", 24, 45)
print(rect1.info())

 class имя_класса:
 инструкция 1
 .
 инструкция №

 инстанс_класса = имя_класса()

class Simple:
 u'Простой класс'
 var = 87
 def f(x):
 return 'Hello world'

>>> print Simple.__doc__

>>> print Simple.var.__doc__
int(x[, base]) -> integer
...

 smpl = Simple()

 class Simple:
 def __init__(self):
 self.list = []

 class Simple:
 def __init__(self, count, str):
 self.list = []
 self.count = count
 self.str = str
 
>>> s = Simple(1,'22')
>>> s.count, s.str
1 22

class Simple:
 u'Простой класс с приватным атрибутом'
 __private_attr = 10 
 def __init__(self, count, str):
 self.__private_attr = 20
 print self.__private_attr
 
s = Simple(1,'22')
print s.__private_attr

def method_for_simple(self, x, y):
 return x + y

class Simple:
 f = method_for_simple
 
>>> s = Simple()
>>> print s.f(1,2)
3

class Customer:
 pass
custom = Customer()
custom.name = 'Вася'
custom.salary = 100000

class Simple:
 def __init__(self):
 self.list = []
 def f1(self):
 self.list.append(123)
 def f2(self):
 self.f1()
 
>>> s = Simple()
>>> s.f2()
>>> print s.list
[123]

 class Derived(Base):

 class Derived(module_name.Base):

 Base.method()

 class Derived(Base1,Base2,Base3):

# -*- coding: utf-8 -*-
class Person:
 def __init__(self, name, job=None, pay=0):
 self.name = name
 self.job = job
 self.pay = pay
 def lastName(self):
 return self.name.split()[-1]
 def giveRaise(self, percent):
 self.pay = int(self.pay * (1 + percent))
 def __str__(self):
 return '[Person: %s, %s]' % (self.name, self.pay)

class Manager(Person):
 def __init__(self, name, pay): 
 Person.__init__(self, name, 'mgr', pay) 
 def giveRaise(self, percent, bonus=100):
 Person.giveRaise(self, percent + bonus)

>>> ivan = Person('Иван Petrov')

>>> john = Person('John Sidorov', job='dev', pay=100000)

>>> print(ivan)
>>> print(john)

>>> print(ivan.lastName(), john.lastName())

>>> john.giveRaise(.10)

>>> print(john)

>>> tom = Manager('Tom Jones', 50000)

>>> tom.giveRaise(.10)

print(tom.lastName())
print(tom)

[Person: Иван Petrov, 0]
[Person: John Sidorov, 100000]
('Petrov', 'Sidorov')
[Person: John Sidorov, 110000]
Jones
[Person: Tom Jones, 5055000]

class Example:
    pass
example = Example()

class Data:
    word = "Python"
    number = 3
data = Data()
print(data.word + " " + str(data.number))

Python 3

class Data:
    def sayHello(self):
        print("Hello World!")
data = Data()
data.sayHello()

Hello World!

class Dog:
    name = "Charlie"
    noise = "Woof!"
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: " + self.noise + " " + self.noise)
dog = Dog()
dog.makeNoise()

Charlie says: Woof! Woof!

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
dog = Dog("Max", "German Shepherd")
print(dog.name + " is "+ dog.breed)

Max is German Shepherd

class Data:
    def __del__(self):
        print "The object is destroyed"
data = Data()
del(data)

The object is destroyed

class Person:
    name = "John"
class Worker(Person):
    wage = 2000
human = Worker()
print(human.name + " earns $" + str(human.wage))

John earns $2000

class Creature:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
class Animal(Creature):
    def sleep(self):
        print(self.name + " is sleeping")
class Pet(Creature):
    def play(self):
        print(self.name + " is playing")
class Dog(Animal, Pet):
    def bark(self):
        print(self.name + " is barking")
beast = Dog("Buddy")
beast.sleep()
beast.play()
beast.bark()

Buddy is sleeping
Buddy is playing
Buddy is barking

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def makeNoise(self):
        pass
class Dog(Animal):
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: Woof!")
class Cat(Animal):
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: Meow!")
dog = Dog("Baxter")
cat = Cat("Oliver")
dog.makeNoise()
cat.makeNoise()

Baxter says: Woof!
Oliver says: Meow!

class Math:
    @staticmethod
    def inc(x):
        return x + 1
    @staticmethod
    def dec(x):
        return x - 1
print(Math.inc(10), Math.dec(10))

(11, 9)

class Cat:
    __name = "Kitty"
    def get_name(self):
        return self.__name
    def set_name(self, name):
        self.__name = name
cat = Cat()
print(cat.get_name())
cat.set_name("Misty")
print(cat.get_name())

Kitty
Misty

class Data:
    def __init__(self, x):
        self.__set_x(x)
    def __get_x(self):
        print("Get X")
        return self.__x
    def __set_x(self, x):
        self.__x = x
        print("Set X")
    x = property(__get_x, __set_x)
data = Data(10)
print(data.x)
data.x = 20
print(data.x)

Set X
Get X
10
20

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y
print(Point(2, 5) == Point(2, 5))
print(Point(3, 8) == Point(4, 6))

True
False

class Greeting(object):
    def __init__(self, word='Hello'):
        self.word = word

    def greet(self, name):
        return '%s, %s!' % (self.word, name)

>>> greeting = Greeting('Hola')
>>> greeting.greet('Jorge')
Hola, Jorge!

def greet(name):
    ob = Greeting('превед')
    print ob.greet(name)
    return

def greet(greeting, name):
    return '%s, %s!' % (greeting, name)

import functools
greet = functools.partial(greet, 'превед')
greet('красавчик')

class ShaurHash(dict):
    pass

my_hash = ShaurMail.ShaurHash.ShaurHash(id='cat')

d = dict(id='cat')

d = {'id': 'cat'}

class API:
    def __init__(self, key):
        self.header = dict(apikey=key)

    def call(self, method, params):
        request = urllib2.Request(
            self.url + method[0] + '/' + method[1],
            urllib.urlencode(params),
            self.header
        )
        try:
            response = json.loads(urllib2.urlopen(request).read())
            return response
        except urllib2.HTTPError as error:
            return dict(Error=str(error))

ShaurMail.API(key='СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ').call(('mailing', 'statistics'), {'id': 1})

ShaurMail.request = ShaurMail.API(key='СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ').call
ShaurMail.request(('mailing', 'statistics'), {'id': 1})

ShaurMail_API = url = 'https://api.shaurmail.com/%s/%s'
ShaurMail_API_KEY = 'СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ'

def request(noun, verb, **params):
    headers = {'apikey': ShaurMail_API_KEY}
    request = urllib2.Request(ShaurMail_API % (noun, verb),
                              urllib.urlencode(params), headers)
    return json.loads(urllib2.urlopen(request).read())

services.crawler.crawlerexceptions.ArticleNotFoundException

heapify(data)
pushleft(data, item)
popleft(data)
pushright(data, item)
popright(data)

class Heap(object):
    def __init__(self, data=None, key=lambda x: None):
        self.heap = data or []
        heapq.heapify(self.heap)
        self.key = key

    def pushleft(self, item):
        if self.key:
            item = (self.key(item), item)
        heapq.pushleft(self.heap, item)

    def popleft(self):
        return heapq.popleft(self.heap)[1]

class Flow(object):
    pass


class Storage(object):
    def put(self, data): _abstract()
    def get(self): _abstract()

def _abstract(): raise NotImplementedError

class Error(Exception):
    pass

class Cell(object):
    def __init__(self, x, y, alive=True):
        self.x = x
        self.y = y
        self.alive = alive
        self.next = None

    def neigbors(self):
        for i, j in itertools.product(range(-1, 2), repeat=2):
            if (i, j) != (0, 0):
                yield (self.x + i, self.y + j)


class Board(object):
    def __init__(self):
        self.cells = {} # { (x, y): Cell() }

    def advance(self):
        for (x, y), cell in self.cells.items():
            alive_neighbors = len(cell.neighbors)
            cell.next = (alive_neighbors == 3 or (alive_neighbors == 2 and cell.alive))

def neigbors(point):
    x, y = point
    for i, j in itertools.product(range(-1, 2), repeat=2):
        if any((i, j)):
            yield (x + i, y + j)

def advance(board):
    newstate = set()
    recalc = board | set(itertools.chain(*map(neighbors, board)))
    for point in recalc:
        count = sum((neigh in board)
                for neigh in neighbors(point))
        if count == 3 or (count == 2 and point in board):
            newstate.add(point)

    return newstate

glider = set([(0, 0), (1, 0), (2, 0), (0, 1), (1, 2)])
for i in range(1000):
    glider = advance(glider)
print glider

>>> # Пример простейшего класса, который ничего не делает
... class A:
...     pass

>>> a = A()
>>> b = A()
>>> a.arg = 1  # у экземпляра a появился атрибут arg, равный 1
>>> b.arg = 2  # а у экземпляра b - атрибут arg, равный 2
>>> print(a.arg)
1
>>> print(b.arg)
2
>>> c = A()
>>> print(c.arg)  # а у этого экземпляра нет arg
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute 'arg'

>>> class A:
...     def g(self): # self - обязательный аргумент, содержащий в себе экземпляр
...                  # класса, передающийся при вызове метода,
...                  # поэтому этот аргумент должен присутствовать
...                  # во всех методах класса.
...         return 'hello world'
...
>>> a = A()
>>> a.g()
'hello world'

>>> class B:
...     arg = 'Python' # Все экземпляры этого класса будут иметь атрибут arg,
...                    # равный "Python"
...                    # Но впоследствии мы его можем изменить
...     def g(self):
...         return self.arg
...
>>> b = B()
>>> b.g()
'Python'
>>> B.g(b)
'Python'
>>> b.arg = 'spam'
>>> b.g()
'spam'

Классы в Python

Всё в Пайтоне является объектами. Это очень расплывчатое утверждение, если до этого вы не изучали программирование вообще. Это означает, что каждый объект в Пайтоне имеет метод и значение по той причине, что все объекты базируются на классе. Класс – это проект объекта. Давайте посмотрим на примере, что это значит:

[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getnewargs__’, ‘__getslice__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mod__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__rmod__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘_formatter_field_name_split’, ‘_formatter_parser’, ‘capitalize’, ‘center’, ‘count’, ‘decode’, ‘encode’, ‘endswith’, ‘expandtabs’, ‘find’, ‘format’, ‘index’, ‘isalnum’, ‘isalpha’, ‘isdigit’, ‘islower’, ‘isspace’, ‘istitle’, ‘isupper’, ‘join’, ‘ljust’, ‘lower’, ‘lstrip’, ‘partition’, ‘replace’, ‘rfind’, ‘rindex’, ‘rjust’, ‘rpartition’, ‘rsplit’, ‘rstrip’, ‘split’, ‘splitlines’, ‘startswith’, ‘strip’, ‘swapcase’, ‘title’, ‘translate’, ‘upper’, ‘zfill’]

В примере мы видим строку, присвоенную переменной х. Это может выглядеть как большой объем, но дело в том, что у этой строки много методов. Если вы используете ключевое слово dir, вы получите список всех методов

Создание Класса

Создание класса в Пайтоне – это очень просто. Вот простой пример:

# Python 2.x syntax class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self): «»»Constructor»»» pass

Этот класс не делает ничего конкретного, тем не менее, это очень хороший инструмент для изучения. Например, чтобы создать класс, мы используем ключевое слово class, за которым следует наименование класса. В Пайтоне, конвенция указывает на то, что наименование класса должно начинаться с заглавной буквы. Далее нам нужно открыть круглые скобки, за которыми следует слово object и закрытые скобки. «object» — то, на чем основан класс, или наследуется от него. Это называется базовым классом или родительским классом. Большая часть классов в Пайтоне основаны на объекте. У классов есть особый метод, под названием

Этот метод вызывается всякий раз, когда вы создаете (или создаете экземпляр) объект на основе этого класса. Метод __init__ вызывается единожды, и не может быть вызван снова внутри программы. Другое определение метода __init__ — это конструктор, кстати, этот термин редко встречается в Пайтоне. Вы можете подумать, почему я называю это методом, а не функцией? Функция меняет свое имя на «method», когда она находится внутри класса. Обратите внимание на то, что каждый метод должен иметь как минимум один аргумент, что в случае с обычной функцией уже не вяжется. В Python 3 нам не нужно прямо указывать, что мы наследуем у объекта. Вместо этого, мы можем написать это следующим образом:

# Python 3.x syntax class Vehicle: «»»docstring»»» def __init__(self): «»»Constructor»»» pass

Обратите внимание на то, что единственная разница в том, что круглые скобки нам больше не нужны, когда мы основываем наш класс на объекте. Давайте немного расширим наше определение класса и дадим ему некоторые атрибуты и методы.

class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self, color, doors, tires): «»»Constructor»»» self.color = color self.doors = doors self.tires = tires def brake(self): «»» Stop the car «»» return «Braking» def drive(self): «»» Drive the car «»» return «I’m driving!»

В данном примере мы добавили три атрибута и два метода. Эти три атрибута являются:

self.color = color self.doors = doors self.tires = tires

Атрибуты описывают автомобиль. У него есть цвет, определенное количество дверей и колес. Также у него есть два метода. Метод описывает, что делает класс. В нашем случае, автомобиль может двигаться и останавливаться. Вы могли заметить, что все методы, включая первый, имеют интересный аргумент, под названием self. Давайте рассмотрим его внимательнее.

Что такое self?

Классам нужен способ, что ссылаться на самих себя. Это не из разряда нарциссичного отношения со стороны класса. Это способ сообщения между экземплярами. Слово

class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self, color, doors, tires): «»»Constructor»»» self.color = color self.doors = doors self.tires = tires def brake(self): «»» Stop the car «»» return «Braking» def drive(self): «»» Drive the car «»» return «I’m driving!» if __name__ == «__main__»: car = Vehicle(«blue», 5, 4) print(car.color) truck = Vehicle(«red», 3, 6) print(truck.color)

Условия оператора if в данном примере это стандартный способ указать Пайтону на то, что вы хотите запустить код, если он выполняется как автономный файл. Если вы импортировали свой модуль в другой скрипт, то код, расположенный ниже проверки if не заработает. В любом случае, если вы запустите этот код, вы создадите два

class Vehicle(object): «»»docstring»»» def __init__(self, color, doors, tires, vtype): «»»Constructor»»» self.color = color self.doors = doors self.tires = tires self.vtype = vtype def brake(self): «»» Stop the car «»» return «%s braking» % self.vtype def drive(self): «»» Drive the car «»» return «I’m driving a %s %s!» % (self.color, self.vtype) if __name__ == «__main__»: car = Vehicle(«blue», 5, 4, «car») print(car.brake()) print(car.drive()) truck = Vehicle(«red», 3, 6, «truck») print(truck.drive()) print(truck.brake())

В этом примере мы передаем другой параметр, чтобы сообщить классу, какой тип транспортного средства мы создаем. После этого мы вызываем каждый метод для каждого экземпляра. Если вы запустите данный код, вы получите следующий вывод:

car braking I’m driving a blue car! I’m driving a red truck! truck braking

Это показывает, как экземпляр отслеживает свой аргумент self. Вы также могли заметить, что мы можем переместить переменные атрибутов из метода __init__ в другие методы. Это возможно потому, что все эти атрибуты связанны с аргументом self. Если бы мы этого не сделали, переменные были бы вне области видимости в конце метода __init__ .

Подклассы

Настоящая сила классов становится очевидной, когда вопрос касается подклассов. Вы, возможно, еще не поняли это, но мы уже создали подкласс, когда создавали класс, основанный на объекте. Другими словами, «подклассифицировали» объект. Так как объект – это не очень интересная тема, предыдущие примеры не уделили должного внимания такому сильному инструменту как подкласс. Давайте подклассифицируем наш класс Vehicle и узнаем, как все это работает.

class Car(Vehicle): «»» The Car class «»» #———————————————————————- def brake(self): «»» Override brake method «»» return «The car class is breaking slowly!» if __name__ == «__main__»: car = Car(«yellow», 2, 4, «car») car.brake() ‘The car class is breaking slowly!’ car.drive() «I’m driving a yellow car!»

В этом примере, мы подклассифицировали класс Vehicle. Вы могли заметить, что мы не использовали методы __init__ и drive. Причина в том, что когда мы хотим сделать из класса подкласс, мы уже имеем все атрибуты и методы, только если мы не переопределяем их. Таким образом, вы могли заметить, что мы переопределяем метод brake и указываем ему делать кое-что другое. Другие методы остаются такими же, какими они и были до этого. Так что, когда вы указываете автомобилю тормозить, он использует оригинальный метод, и мы узнали, что мы водим желтый автомобиль. Когда мы используем значения родительского класса по умолчанию – мы называем это наследование.

Это достаточно большой раздел в объектно-ориентированном программировании. Это также простой пример полиморфизма. Полиморфические классы имеют одинаковый интерфейс (методы, атрибуты), но они не контактируют друг с другом. Касаемо полиморфизма в Пайтоне, не очень сложно выяснить, что интерфейсы являются идентичными. С этого момента мы знакомимся с понятием утиная типизация. Суть утиной типизации заключается в том, что если это ходит как утка, и крякает как утка – значит, это должна быть утка.

Крайне выгодные и дешевые покупки друзей Вконтакте Вы найдете на сервисе ДокторСмм. Здесь Вам будет предложен широкий выбор, как качества добавляемых страниц, так и скорости их поступления на профиль. В общем, на сайте сделано все, чтобы Вы с максимальным комфортом подобрали для себя недорогое и безопасное предложение.

В Пайтоне, если класс содержит методы, которые называются одинаково, то не имеет значения, если реализация этих методов отлична. В любом случае, вам пока не нужно знать все подробности использования классов в Пайтоне. Вам нужно только хорошо разбираться в терминологии, если вы захотите углубиться в вопрос глубже. Вы можете найти много хороших примеров полиморфизма в Python, которые помогут вам понять, как и зачем вы можете использовать этот концепт в собственных приложениях.

Подведем итоги

Классы не такие уж и простые, но они очень и очень полезные и эффективные. С их помощью вы можете использовать переменные в методах, которые делают повторное использование кода намного проще. Я могу порекомендовать взглянуть на исходник Пайтона, для ознакомления с потрясными примерами того, как классы определяются и используются. Теперь, зная, как создавать подклассы, вы можете переопределять параметры родительского класса так, и в тех количествах, как вам угодно. Помните: если вы полностью переопределите его, вы по факту просто создадите новый класс.

python-scripts.com

Классы в Python 3 и объекты — примеры наследования и что означает self

Классы в языке Python являются важнейшей частью объектно-ориентированного подхода к программированию. Класс описывает пользовательский тип данных, на основе которого в программе создаются однородные объекты. Как правило, они могут включать в себя некие свойства и методы, позволяющие реализовать их текущее состояние, а также поведение. В статье описаны классы для начинающих и чайников в Python 3, а так же чтобы освежить знания опытным программистам.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированный подход к разработке ПО был призван стать надежной заменой для структурной методологии программирования. Согласно этой уже устаревшей концепции, каждая отдельно взятая программа является иерархической структурой из функциональных блоков кода.

В свою очередь, ООП предлагает несколько иной способ реализации программ, представляя их в виде совокупности объектов, взаимодействующих между собой.

Благодаря такой особенности:

• Улучшается восприятие поставленной задачи при работе над проектом;
• Сокращается количество строк кода;
• Уменьшается сложность написания кода.

Основными принципами ООП являются следующие механизмы: абстракция, инкапсуляция, наследование и полиморфизм. Для создания программ, обрабатывающих информацию в виде объектов, необходимо понимание, а также комплексное соблюдение всех четырех парадигм. Практическое применение каждой из них можно встретить в примерах из данной статьи.

Рассмотрим основные принципы ООП:

• Абстракция выполняет основную задачу ООП, позволяя программисту формировать объекты определенного типа с различными характеристиками и поведением, благодаря применению классов.
• Инкапсуляция помогает скрыть детали реализации конкретных объектов и защитить их свойства от постороннего вмешательства.
• Наследование дает возможность расширять уже существующие классы за счет автоматического переноса их параметров и методов к новым структурам данных.
• Полиморфизм используется для создания единого интерфейса, который имеет множество различных реализаций, зависящих от класса применяемого объекта.

Создание класса и объекта

Чтобы определить новый класс в своей программе, необходимо напечатать ключевое слово class, а после него добавить имя для создаваемой структуры данных, завершив ввод вставкой двоеточия. Следующий пример демонстрирует генерацию пустого класса с именем Example. Как можно заметить, в нем полностью отсутствует какая-либо информация.

class Example:
    pass
example = Example()

Несмотря на пустое тело класса Example, на его основе уже можно создать определенный объект, обладающий уникальным идентификатором. Последняя строка кода, находящегося выше, представляет собой пример генерации объекта с именем example и типом данных Example. Здесь используется оператор присваивания, а также пустые круглые скобки после названия класса, прямо как в вызове метода не имеющего никаких аргументов.

Определив новый класс, можно создавать сколько угодно объектов на его основе. Как уже было сказано выше, такая структура данных может включать в себя некие свойства, то есть переменные, которыми будет наделен каждый экземпляр класса. Ниже приведен простой пример класса и объекта Python 3. В примере описывается класс под названием Data со строкой word и числом number.

class Data:
    word = "Python"
    number = 3
data = Data()
print(data.word + " " + str(data.number))

Python 3

Если создать объект, основанный на классе Data, то он получит обе переменные, а также их значения, которые были определены изначально. Таким образом, был сгенерирован объект data. Получить доступ к его полям с именами word и number можно с помощью оператора точки, вызвав его через экземпляр класса. Функция print поможет вывести значения полей объекта data на экран. Не стоит забывать и о том, что число следует привести к строчному виду для того чтобы обработать его в методе print вместе с текстовым значением.

Помимо полей, пользовательский класс может включать в себя и методы, которыми будут наделены все его экземпляры. Вызвать выполнение определенного метода через созданный объект можно так же, как и получить доступ к его полям, то есть с помощью точки. Данный пример демонстрирует класс Data с функцией sayHello, которая выводит текст на экран.

class Data:
    def sayHello(self):
        print("Hello World!")
data = Data()
data.sayHello()

Hello World!

Для того чтобы вызвать метод sayHello, нужно создать объект, принадлежащий требуемому классу Data. После этого можно запустить функцию через сгенерированный экземпляр с идентификатором data, что позволит вывести небольшое текстовое сообщение.

Аргумент self

Рассмотрим зачем нужен и что означает self в функциях Python. Как можно было заметить, единственным атрибутом для метода из класса является ключевое слово self. Помещать его нужно в каждую функцию чтобы иметь возможность вызвать ее на текущем объекте. Также с помощью этого ключевого слова можно получать доступ к полям класса в описываемом методе. Self таким образом заменяет идентификатор объекта.

class Dog:
    name = "Charlie"
    noise = "Woof!"
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: " + self.noise + " " + self.noise)
dog = Dog()
dog.makeNoise()

Charlie says: Woof! Woof!

Вверху представлен класс Dog, описывающий собаку. Он обладает полями name (имя) со стартовым значением «Charlie» и noise (шум), содержащим звук, который издает животное. Метод makeNoise заставляет собаку лаять, выдавая соответствующее сообщение на экран. Для этого в функции print используется получение доступа к полям name и noise. Далее необходимо создать экземпляр класса Dog и вызвать на нем makeNoise.

Конструктор

В предыдущих примерах кода все создаваемые объекты получали значения для своих полей напрямую из класса, так как они были заданы по умолчанию. Изменить внутренние данные любого объекта можно с помощью оператора доступа к свойствам объекта. Но существует возможность заранее определить поля для объекта, задав их во время его создания. Для этой цели в ООП используется конструктор, принимающий необходимые параметры. Следующий пример показывает работу конструктора во время инициализации объекта класса Dog.

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
dog = Dog("Max", "German Shepherd")
print(dog.name + " is "+ dog.breed)

Max is German Shepherd

Внешне конструктор похож на обычный метод, однако вызвать его явным образом нельзя. Вместо этого он автоматически срабатывает каждый раз, когда программа создает новый объект для класса, в котором он расположен. Имя у каждого конструктора задается в виде идентификатора __init__. Получаемые им параметры можно присвоить полям будущего объекта, воспользовавшись ключевым словом self, как в вышеописанном примере.

Таким образом, класс Dog содержит два поля: name (имя) и breed (порода). Конструктор принимает параметры для изменения этих свойств во время инициализации нового объекта под названием dog. Каждый класс содержит в себе по крайней мере один конструктор, если ни одного из них не было задано явно. Однако в том случае, когда программист добавляет в свой класс конструктор с некими параметрами, конструктор, не обладающий параметрами, работать не будет. Чтобы им воспользоваться, нужно явно прописать его в классе.

Ключевой особенностью ООП является абстракция, благодаря которой есть возможность создавать частные объекты на основе общего класса, то есть определенного абстрактного понятия, такого как собака, поскольку она может иметь свое имя, породу, вес, рост.

Деструктор

Работа с деструктором, как правило, является прерогативой языков, предоставляющих более широкие возможности для управления памятью. Несмотря на грамотную работу сборщика мусора, обеспечивающего своевременное удаление ненужных объектов, вызов деструктора все еще остается доступным. Переопределить его можно в классе, задав имя __del__.

class Data:
    def __del__(self):
        print "The object is destroyed"
data = Data()
del(data)

The object is destroyed

Как и конструктор, деструктор может содержать некий пользовательский код, сообщающий об успешном завершении работы метода. В данном примере создается экземпляр класса Data и вызывается его деструктор, принимающий в качестве параметра сам объект.

Наследование

Возможность одному классу выступать в качестве наследника для другого, перенимая тем самым его свойства и методы, является важной особенностью ООП.

Благодаря этой важной особенности пропадает необходимость переписывания кода для подобных по назначению классов.

При наследовании классов в Python обязательно следует соблюдать одно условие: класс-наследник должен представлять собой более частный случай класса-родителя. В следующем примере показывается как класс Person (Человек) наследуется классом Worker (Работник). При описании подкласса в Python, имя родительского класса записывается в круглых скобках.

class Person:
    name = "John"
class Worker(Person):
    wage = 2000
human = Worker()
print(human.name + " earns $" + str(human.wage))

John earns $2000

Person содержит поле name (имя), которое передается классу Worker, имеющему свойство wage (заработная плата). Все условия наследования соблюдены, так как работник является человеком и также обладает именем. Теперь, создав экземпляр класса Worker под названием human, можно получить свободный доступ к полям из родительской структуры данных.

Множественное наследование

Наследовать можно не только один класс, но и несколько одновременно, обретая тем самым их свойства и методы. В данном примере класс Dog (Собака) выступает в роли подкласса для Animal (Животное) и Pet (Питомец), поскольку может являться и тем, и другим. От Animal Dog получает способность спать (метод sleep), в то время как Pet дает возможность играть с хозяином (метод play). В свою очередь, оба родительских класса унаследовали поле name от Creature (Создание). Класс Dog также получил это свойство и может его использовать.

class Creature:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
class Animal(Creature):
    def sleep(self):
        print(self.name + " is sleeping")
class Pet(Creature):
    def play(self):
        print(self.name + " is playing")
class Dog(Animal, Pet):
    def bark(self):
        print(self.name + " is barking")
beast = Dog("Buddy")
beast.sleep()
beast.play()
beast.bark()

Buddy is sleeping
Buddy is playing
Buddy is barking

В вышеописанном примере создается объект класса Dog, получающий имя в конструкторе. Затем по очереди выполняются методы sleep (спать), play (играть) и bark (лаять), двое из которых были унаследованы. Способность лаять является уникальной особенностью собаки, поскольку не каждое животное или домашний питомец умеет это делать.

Абстрактные методы

Поскольку в ООП присутствует возможность наследовать поведение родительского класса, иногда возникает необходимость в специфической реализации соответствующих методов. В качестве примера можно привести следующий код, где классы Dog (Собака) и Cat (Кошка) являются потомками класса Animal (Животное). Как и положено, они оба наследуют метод makeNoise (шуметь), однако в родительском классе для него не существует реализации.

Все потому, что животное представляет собой абстрактное понятие, а значит не способно издавать какой-то конкретный звук. Однако для собаки и кошки данная команда зачастую имеет общепринятое значение. В таком случае можно утверждать, что метод makeNoise из Animal является абстрактным, поскольку не имеет собственного тела реализации.

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def makeNoise(self):
        pass
class Dog(Animal):
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: Woof!")
class Cat(Animal):
    def makeNoise(self):
        print(self.name + " says: Meow!")
dog = Dog("Baxter")
cat = Cat("Oliver")
dog.makeNoise()
cat.makeNoise()

Baxter says: Woof!
Oliver says: Meow!

Как видно из примера, потомки Dog и Cat получают makeNoise, после чего переопределяют его каждый по-своему. В этом заключается суть полиморфизма, позволяющего изменять ход работы определенного метода исходя из нужд конкретного класса. При этом название у него остается общим для всех наследников, что помогает избежать путаницы с именами.

Статические методы

В предыдущих примерах все методы классов вызывались при помощи объектов, имеющих соответствующий тип. Однако пользоваться таким подходом неудобно, когда в программе нет нужды в обращении к каким-либо специфическим свойствам класса. К примеру, есть определенная структура Math, содержащая в себе методы для арифметических вычислений. Применять ее функции можно не создавая объект, если они помечены, как статические. Для того, чтобы отметить в классе метод как статический, в Python используется декоратор @staticmethod.

class Math:
    @staticmethod
    def inc(x):
        return x + 1
    @staticmethod
    def dec(x):
        return x - 1
print(Math.inc(10), Math.dec(10))

(11, 9)

В вышеописанном коде класс Math включает в себя два статических метода: inc, берущий число в качестве параметра и возвращающий результат, увеличенный на единицу, и dec, делающий все то же самое, только наоборот. Вызвать оба этих метода можно с помощью оператора точки, а также имени класса Math, где они были изначально реализованы.

Ограничение доступа

По умолчанию все свойства классов открыты для доступа извне, благодаря чему их можно в любой момент изменить по своему усмотрению при помощи оператора точки. Это не всегда хорошо, так как существуют некие риски потери информации либо введения неправильных данных, приводящих к сбоям в работе программы. Особенно это опасно, когда над проектом работает несколько программистов и не всегда очевидно, для чего нужно то или иное поле.

В такой ситуации помогает еще одна особенность ООП под названием инкапсуляция. Она предписывает применение приватных свойств класса, к которым отсутствует доступ за его пределами. Для управления содержимым объекта необходимо использовать специальные методы, именуемые getter (возвращает значение) и setter (устанавливает значение).

class Cat:
    __name = "Kitty"
    def get_name(self):
        return self.__name
    def set_name(self, name):
        self.__name = name
cat = Cat()
print(cat.get_name())
cat.set_name("Misty")
print(cat.get_name())

Kitty
Misty

Чтобы ограничить видимость полей, следует задать для них имя, начинающееся с двойного подчеркивания. В примере, продемонстрированном выше, класс Cat (Кошка) имеет закрытое свойство __name (имя), а также специальные методы get_name и set_name. Отличительной чертой такого подхода является возможность установить определенные рамки для вводимых значений. Например, можно запретить ввод отрицательного числа или пустой строки.

Свойства классов

С помощью специального механизма свойств класса можно внести корректировки в работу с оператором точки, присвоив ему собственные функции. В следующем примере представлен класс с приватным полем x, для которого написаны getter и setter. С помощью присвоения полю x специального значения функции property, получающей в качестве аргументов имена методов, можно настроить работу оператора точки согласно своим нуждам.

class Data:
    def __init__(self, x):
        self.__set_x(x)
    def __get_x(self):
        print("Get X")
        return self.__x
    def __set_x(self, x):
        self.__x = x
        print("Set X")
    x = property(__get_x, __set_x)
data = Data(10)
print(data.x)
data.x = 20
print(data.x)

Set X
Get X
10
20

Как видно из результатов выполнения кода, методы __get_x и __set_x работают с помощью оператора точки, вызываясь самостоятельно. Таким образом, упрощается написание кода при изменении свойств объекта, а также повышается уровень безопасности данных.

Перегрузка операторов

Для обработки примитивных типов данных в языках программирования используются специальные операторы. К примеру, арифметические операции выполняются при помощи обычных знаков плюс, минус, умножить, разделить. Однако при работе с собственными типами информации вполне может потребоваться помощь этих операторов. Благодаря специальным функциям, их можно самостоятельно настроить под свои задачи.

В данном примере создается класс Point (точка), обладающий двумя полями: x и y. Для сравнения двух разных объектов такого типа можно написать специальный метод либо же просто перегрузить соответствующий оператор. Для этого потребуется переопределить функцию __eq__ в собственном классе, реализовав новое поведение в ее теле.

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y
print(Point(2, 5) == Point(2, 5))
print(Point(3, 8) == Point(4, 6))

True
False

Переопределенный метод возвращает результат сравнения двух полей у различных объектов. Благодаря этому появилась возможность сравнивать две разных точки, пользуясь всего лишь обычным оператором. Результат его работы выводится при помощи метода print.

Аналогично сравнению, можно реализовать в Python перегрузку операторов сложения, вычитания и других арифметических и логических действий. Так же можно сделать перегрузку стандартных функций str и len.

Заключение

В данной статье были рассмотрены основные особенности работы с классами в языке Python и наглядно продемонстрированы наиболее важные принципы объектно-ориентированного программирования. Работа с классами позволяет представить все данные в программе в виде взаимодействующих между собой объектов, обладающих некими свойствами и поведением.

all-python.ru

Программирование на Python: Часть 6. Классы

Сергей Яковлев
Опубликовано 02.06.2017

Серия контента:

Этот контент является частью # из серии # статей:

https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/?series_title_by=**auto**

Следите за выходом новых статей этой серии.

Этот контент является частью серии:

Следите за выходом новых статей этой серии.

Мы переходим к одной из самых интересных тем цикла — объектно-ориентированному программированию (ООП) в Python. С точки зрения ООП, класс представляет собой коллекцию данных. Использование классов дает нам прежде всего преимущества абстрактного подхода в программировании.

1. Полиморфизм: в разных объектах одна и та же операция может выполнять различные функции. Слово «полиморфизм» имеет греческую природу и означает «имеющий многие формы». Простым примером полиморфизма может служить функция count(), выполняющая одинаковое действие для различных типов обьектов: 'abc'.count('a') и [1, 2, 'a'].count('a'). Оператор плюс полиморфичен при сложении чисел и при сложении строк.
2. Инкапсуляция: можно скрыть ненужные внутренние подробности работы объекта от окружающего мира. Это второй основной принцип абстракции. Он основан на использовании атрибутов внутри класса. Атрибуты могут иметь различные состояния в промежутках между вызовами методов класса, вследствие чего сам объект данного класса также получает различные состояния — state.
3. Наследование: можно создавать специализированные классы на основе базовых. Это позволяет нам избегать написания повторного кода.
4. Композиция: объект может быть составным и включать в себя другие объекты.

Объектно-ориентированный подход в программировании подразумевает следующий алгоритм действий.

1. Описывается проблема с помощью обычного языка с использованием понятий, действий, прилагательных.
2. На основе понятий формулируются классы.
3. На основе действий проектируются методы.
4. Реализуются методы и атрибуты.

Мы получили скелет — объектную модель. На основе этой модели реализуется наследование. Для проверки модели:

1. пишется так называемый use cases — сценарий возможного поведения модели, где проверяется вся функциональность;
2. функционал при этом может быть исправлен либо добавлен.

Объектно-ориентированный подход хорош там, где проект подразумевает долгосрочное развитие, состоит из большого количества библиотек и внутренних связей.

Механизм классов языка Python представляет собой смесь механизмов классов C++ и Modula-3. Наиболее важные особенности классов в питоне:

1. множественное наследование;
2. производный класс может переопределить любые методы базовых классов;
3. в любом месте можно вызвать метод с тем же именем базового класса;
4. все атрибуты класса в питоне по умолчанию являются public, т.е. доступны отовсюду; все методы — виртуальные, т.е. перегружают базовые.

Сегодня мы рассмотрим следующие аспекты объектно-ориентированного программирования.

1. Что такое класс.
2. Атрибуты класса.
3. self.
4. Наследование.
5. ООП в действии: пример создания классов.

1. Что такое класс

Класс — это пользовательский тип. Простейшая модель определения класса выглядит следующим образом:

 class имя_класса:
 инструкция 1
 .
 инструкция №

Каждая такая запись генерирует свой объект класса. Отличие от C++ в том, что в плюсах описание класса — это лишь объявление, а в питоне — это создание объекта. Есть также другой тип объекта — инстанс класса, который генерируется при вызове:

 инстанс_класса = имя_класса()

Объект класса и инстанс класса — это два разных объекта. Первый генерируется на этапе объявления класса, второй — при вызове имени класса. Объект класса может быть один, инстансов класса может быть сколько угодно.

Инструкция — это, как правило, определение функции. При определении класса создается новое пространство имен и создается объект-класс, который является оболочкой для всех инструкций.

Объекты классов поддерживают два вида операций:

• доступ к атрибутам;
• создание экземпляра класса.

2. Атрибуты класса

Атрибуты класса бывают двух видов:

• атрибуты данных;
• атрибуты-методы.

Атрибуты данных обычно записываются сверху. Память для атрибутов выделяется в момент их первого присваивания — либо снаружи, либо внутри метода. Методы начинаются со служебного слова def.

Доступ к атрибутам выполняется по схеме obj.attrname.

Пример.

class Simple:
 u'Простой класс'
 var = 87
 def f(x):
 return 'Hello world'

Здесь Simple.var и Simple.f — пользовательские атрибуты. Есть также стандартные атрибуты:

>>> print Simple.__doc__

Целое число

>>> print Simple.var.__doc__
int(x[, base]) -> integer
...

Создание экземпляра класса похоже на то, как будто мы делаем вызов функций:

 smpl = Simple()

Будет создан пустой объект smpl. Если мы хотим, чтобы при создании выполнялись какие-то действия, нужно определить конструктор, который будет вызываться автоматически:

 class Simple:
 def __init__(self):
 self.list = []

При создании объекта smpl будет создан пустой список list. Конструктору можно передать аргументы:

 class Simple:
 def __init__(self, count, str):
 self.list = []
 self.count = count
 self.str = str
 
>>> s = Simple(1,'22')
>>> s.count, s.str
1 22

Атрибут данных можно сделать приватным (private) — т.е. недоступным снаружи — для этого слева нужно поставить два символа подчеркивания:

class Simple:
 u'Простой класс с приватным атрибутом'
 __private_attr = 10 
 def __init__(self, count, str):
 self.__private_attr = 20
 print self.__private_attr
 
s = Simple(1,'22')
print s.__private_attr

Последняя строка вызовет исключение — атрибут __private_attr годен только для внутреннего использования.

Методы необязательно определять внутри тела класса:

def method_for_simple(self, x, y):
 return x + y

class Simple:
 f = method_for_simple
 
>>> s = Simple()
>>> print s.f(1,2)
3

Пустой класс можно использовать в качестве заготовки для структуры данных:

class Customer:
 pass
custom = Customer()
custom.name = 'Вася'
custom.salary = 100000

3. self

Обычно первый аргумент в имени метода — self. Как говорит автор языка Гвидо Ван Россум, это не более чем соглашение: имя self не имеет абсолютно никакого специального значения.

self полезен для того, чтобы обращаться к другим атрибутам класса:

class Simple:
 def __init__(self):
 self.list = []
 def f1(self):
 self.list.append(123)
 def f2(self):
 self.f1()
 
>>> s = Simple()
>>> s.f2()
>>> print s.list
[123]

Self — это аналог «this» в C++.

4. Наследование

Определение производного класса выглядит следующим образом:

 class Derived(Base):

Если базовый класс определен не в текущем модуле:

 class Derived(module_name.Base):

Разрешение имен атрибутов работает сверху вниз: если атрибут не найден в текущем классе, поиск продолжается в базовом классе, и так далее по рекурсии. Производные классы могут переопределить методы базовых классов — все методы являются в этом смысле виртуальными. Вызвать метод базового класса можно с префиксом:

 Base.method()

В питоне существует ограниченная поддержка множественного наследования:

 class Derived(Base1,Base2,Base3):

Поиск атрибута производится в следующем порядке:

1. в Derived;
2. в Base1, затем рекурсивно в базовых классах Base1;
3. в Base2, затем рекурсивно в базовых классах Base2
4. и т.д.

5. Пример

Создадим два класса: Person — хранит общую информацию о людях — имя, профессия, зарплата; класс Manager — специализированный производный класс. В классе Person мы создадим свою версию для стандартной встроенной функции str, которая есть по умолчанию в любом питоновском классе — для этого она будет иметь префикс с двумя символами подчеркивания слева и справа. Когда мы попытаемся распечатать инстанс класса, будет вызвана __str__.

# -*- coding: utf-8 -*-
class Person:
 def __init__(self, name, job=None, pay=0):
 self.name = name
 self.job = job
 self.pay = pay
 def lastName(self):
 return self.name.split()[-1]
 def giveRaise(self, percent):
 self.pay = int(self.pay * (1 + percent))
 def __str__(self):
 return '[Person: %s, %s]' % (self.name, self.pay)

class Manager(Person):
 def __init__(self, name, pay): 
 Person.__init__(self, name, 'mgr', pay) 
 def giveRaise(self, percent, bonus=100):
 Person.giveRaise(self, percent + bonus)

Создаем первый инстанс класса Person:

>>> ivan = Person('Иван Petrov')

Создаем второй инстанс класса Person:

>>> john = Person('John Sidorov', job='dev', pay=100000)

Вызываем перегруженную функцию __str__;

>>> print(ivan)
>>> print(john)

Выводим фамилию:

>>> print(ivan.lastName(), john.lastName())

Начисляем премиальные:

>>> john.giveRaise(.10)

И получаем:

>>> print(john)

Создаем инстанс класса Manager:

>>> tom = Manager('Tom Jones', 50000)

Начисляем мегапремиальные:

>>> tom.giveRaise(.10)

Выводим:

print(tom.lastName())
print(tom)

Вывод:

[Person: Иван Petrov, 0]
[Person: John Sidorov, 100000]
('Petrov', 'Sidorov')
[Person: John Sidorov, 110000]
Jones
[Person: Tom Jones, 5055000]

Заключение

Основные свойства ООП — полиморфизм, наследование, инкапсуляция. Класс — это пользовательский тип, состоящий из методов и атрибутов. Инстанс класса создается путем вызова имени класса как функции с параметрами. Объект состоит из атрибутов и методов. Атрибут — это переменная, метод — это функция. Отличия метода от функции в том, что у него есть первый параметр — self. Полиморфизм позволяет нам работать с различными типами объектов так, что нам не нужно задумываться о том, к какому типу они принадлежат. Объекты могут скрывать (инкапсулировать) свое внутреннее состояние. Это достигается за счет того, что доступ к атрибутам осуществляется не напрямую, а через методы. Класс может быть производным от одного или нескольких классов. Производный класс наследует все методы базового класса. Базовых классов может быть несколько. Объектный дизайн должен быть прозрачным, понятным и описан, что называется, в ‘терминах человеческого языка’.

В следующей статье мы расскажем о работе со специальными методами и атрибутами классов. Код примеров проверялся на версии питона 2.6.

< Предыдущая статья. Следующая статья >

Ресурсы для скачивания

Подпишите меня на уведомления к комментариям

www.ibm.com

Python. Урок 14. Классы и объекты

Данный урок посвящен объектно-ориентированному программированию в Python. Разобраны такие темы как создание объектов и классов, работа с конструктором, наследование и полиморфизм в Python.

Объектно-ориентированное программирование (ООП) является методологией разработки программного обеспечения, в основе которой лежит понятие класса и объекта, при этом сама программа создается как некоторая совокупность объектов, которые взаимодействую друг с другом и с внешним миром. Каждый объект является экземпляром некоторого класса. Классы образуют иерархии. Более подробно о понятии ООП можно прочитать на википедии.

Выделяют три основных “столпа” ООП- это инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Инкапсуляция

Под инкапсуляцией понимается сокрытие деталей реализации, данных и т.п. от внешней стороны. Например, можно определить класс “холодильник”, который будет содержать следующие данные: производитель, объем, количество камер хранения, потребляемая мощность и т.п., и методы: открыть/закрыть холодильник, включить/выключить, но при этом реализация того, как происходит непосредственно включение и выключение пользователю вашего класса не доступна, что позволяет ее менять без опасения, что это может отразиться на использующей класс «холодильник» программе. При этом класс становится новым типом данных в рамках разрабатываемой программы. Можно создавать переменные этого нового типа, такие переменные называются объекты.

Наследование

Под наследованием понимается возможность создания нового класса на базе существующего. Наследование предполагает наличие отношения “является” между классом наследником и классом родителем. При этом класс потомок будет содержать те же атрибуты и методы, что и базовый класс, но при этом его можно (и нужно) расширять через добавление новых методов и атрибутов.

Примером базового класса, демонстрирующего наследование, можно определить класс “автомобиль”, имеющий атрибуты: масса, мощность двигателя, объем топливного бака и методы: завести и заглушить. У такого класса может быть потомок – “грузовой автомобиль”, он будет содержать те же атрибуты и методы, что и класс “автомобиль”, и дополнительные свойства: количество осей, мощность компрессора и т.п..

Полиморфизм

Полиморфизм позволяет одинаково обращаться с объектами, имеющими однотипный интерфейс, независимо от внутренней реализации объекта. Например, с объектом класса “грузовой автомобиль” можно производить те же операции, что и с объектом класса “автомобиль”, т.к. первый является наследником второго, при этом обратное утверждение неверно (во всяком случае не всегда). Другими словами полиморфизм предполагает разную реализацию методов с одинаковыми именами. Это очень полезно при наследовании, когда в классе наследнике можно переопределить методы класса родителя.

Создание классов и объектов

Создание класса в Python начинается с инструкции class. Вот так будет выглядеть минимальный класс.

class C: 
    pass

Класс состоит из объявления (инструкция class), имени класса (нашем случае это имя C) и тела класса, которое содержит атрибуты и методы (в нашем минимальном классе есть только одна инструкция pass).

Для того чтобы создать объект класса необходимо воспользоваться следующим синтаксисом:

имя_объекта = имя_класса()

Статические и динамические атрибуты класса

Как уже было сказано выше, класс может содержать атрибуты и методы. Атрибут может быть статическим и динамическим (уровня объекта класса). Суть в том, что для работы со статическим атрибутом, вам не нужно создавать экземпляр класса, а для работы с динамическим – нужно. Пример:

class Rectangle:
    default_color = "green"

    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

В представленном выше классе, атрибут default_color – это статический атрибут, и доступ к нему, как было сказано выше, можно получить не создавая объект класса Rectangle.

>>> Rectangle.default_color
'green'

width и height – это динамические атрибуты, при их создании было использовано ключевое слово self. Пока просто примите это как должное, более подробно про self будет рассказано ниже. Для доступа к width и height предварительно нужно создать объект класса Rectangle:

>>> rect = Rectangle(10, 20)
>>> rect.width
10
>>> rect.height
20

Если обратиться через класс, то получим ошибку:

>>> Rectangle.width
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: type object 'Rectangle' has no attribute 'width'

При этом, если вы обратитесь к статическому атрибуту через экземпляр класса, то все будет ОК, до тех пор, пока вы не попытаетесь его поменять. 

Проверим ещё раз значение атрибута default_color:

>>> Rectangle.default_color
'green'

Присвоим ему новое значение:

>>> Rectangle.default_color = "red"
>>> Rectangle.default_color
'red'

Создадим два объекта класса Rectangle и проверим, что default_color у них совпадает:

>>> r1 = Rectangle(1,2)
>>> r2 = Rectangle(10, 20)
>>> r1.default_color
'red'
>>> r2.default_color
'red'

Если поменять значение default_color через имя класса Rectangle, то все будет ожидаемо: у объектов r1 и r2 это значение изменится, но если поменять его через экземпляр класса, то у экземпляра будет создан атрибут с таким же именем как статический, а доступ к последнему будет потерян:

Меняем default_color через r1:

>>> r1.default_color = "blue"
>>> r1.default_color
'blue'

При этом у r2 остается значение статического атрибута:

>>> r2.default_color
'red'
>>> Rectangle.default_color
'red'

Вообще напрямую работать с атрибутами – не очень хорошая идея, лучше для этого использовать свойства.

Методы класса

Добавим к нашему классу метод. Метод – это функция, находящаяся внутри класса и выполняющая определенную работу.

Методы бывают статическими, классовыми (среднее между статическими и обычными) и уровня класса (будем их называть просто словом метод). Статический метод создается с декоратором @staticmethod, классовый – с декоратором @classmethod, первым аргументом в него передается cls, обычный метод создается без специального декоратора, ему первым аргументом передается self:

class MyClass:

    @staticmethod
    def ex_static_method():
        print("static method")

    @classmethod
    def ex_class_method(cls):
        print("class method")

    def ex_method(self):
        print("method")

Статический и классовый метод можно вызвать, не создавая экземпляр класса, для вызова ex_method() нужен объект:

>>> MyClass.ex_static_method()
static method

>>> MyClass.ex_class_method()
class method

>>> MyClass.ex_method()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ex_method() missing 1 required positional argument: 'self'

>>> m = MyClass()
>>> m.ex_method()
method

Конструктор класса и инициализация экземпляра класса

В Python разделяют конструктор класса и метод для инициализации экземпляра класса. Конструктор класса это метод __new__(cls, *args, **kwargs) для инициализации экземпляра класса используется метод __init__(self). При этом, как вы могли заметить __new__ – это классовый метод, а __init__ таким не является. Метод __new__ редко переопределяется, чаще используется реализация от базового класса object (см. раздел Наследование), __init__ же наоборот является очень удобным способом задать параметры объекта при его создании.

Создадим реализацию класса Rectangle с измененным конструктором и инициализатором, через который задается ширина и высота прямоугольника:

class Rectangle:

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("Hello from __new__")
        return super().__new__(cls)

    def __init__(self, width, height):
        print("Hello from __init__")
        self.width = width
        self.height = height


>>> rect = Rectangle(10, 20)
Hello from __new__
Hello from __init__

>>> rect.width
10

>>> rect.height
20

Что такое self?

До этого момента вы уже успели познакомиться с ключевым словом self. self – это ссылка на текущий экземпляр класса, в таких языках как Java, C# аналогом является ключевое слово this. Через self вы получаете доступ к атрибутам и методам класса внутри него:

class Rectangle:

    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height

В приведенной реализации метод area получает доступ к атрибутам width и height для расчета площади. Если бы в качестве первого параметра не было указано self, то при попытке вызвать area программа была бы остановлена с ошибкой.

Уровни доступа атрибута и метода

Если вы знакомы с языками программирования Java, C#, C++ то, наверное, уже задались вопросом: “а как управлять уровнем доступа?”. В перечисленных языка вы можете явно указать для переменной, что доступ к ней снаружи класса запрещен, это делается с помощью ключевых слов (private, protected и т.д.). В Python таких возможностей нет, и любой может обратиться к атрибутам и методам вашего класса, если возникнет такая необходимость. Это существенный недостаток этого языка, т.к. нарушается один из ключевых принципов ООП – инкапсуляция. Хорошим тоном считается, что для чтения/изменения какого-то атрибута должны использоваться специальные методы, которые называются getter/setter, их можно реализовать, но ничего не помешает изменить атрибут напрямую. При этом есть соглашение, что метод или атрибут, который начинается с нижнего подчеркивания, является скрытым, и снаружи класса трогать его не нужно (хотя сделать это можно).

Внесем соответствующие изменения в класс Rectangle:

class Rectangle:

    def __init__(self, width, height):
        self._width = width
        self._height = height

    def get_width(self):
        return self._width

    def set_width(self, w):
        self._width = w

    def get_height(self):
        return self._height

    def set_height(self, h):
        self._height = h

    def area(self):
        return self._width * self._height

В приведенном примере для доступа к _width и _height используются специальные методы, но ничего не мешает вам обратиться к ним (атрибутам) напрямую.

>>> rect = Rectangle(10, 20)

>>> rect.get_width()
10

>>> rect._width
10

Если же атрибут или метод начинается с двух подчеркиваний, то тут напрямую вы к нему уже не обратитесь (простым образом). Модифицируем наш класс Rectangle:

class Rectangle:

    def __init__(self, width, height):
        self.__width = width
        self.__height = height

    def get_width(self):
        return self.__width

    def set_width(self, w):
        self.__width = w

    def get_height(self):
        return self.__height

    def set_height(self, h):
        self.__height = h

    def area(self):
        return self.__width * self.__height

Попытка обратиться к __width напрямую вызовет ошибку, нужно работать только через get_width():

>>> rect = Rectangle(10, 20)

>>> rect.__width
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Rectangle' object has no attribute '__width'

>>> rect.get_width()
10

Но на самом деле это сделать можно, просто этот атрибут теперь для внешнего использования носит название: _Rectangle__width:

>>> rect._Rectangle__width
10

>>> rect._Rectangle__width = 20

>>> rect.get_width()
20

Свойства

Свойством называется такой метод класса, работа с которым подобна работе с атрибутом. Для объявления метода свойством необходимо использовать декоратор @property.

Важным преимуществом работы через свойства является то, что вы можете осуществлять проверку входных значений, перед тем как присвоить их атрибутам.

Сделаем реализацию класса Rectangle с использованием свойств:

class Rectangle:

    def __init__(self, width, height):
        self.__width = width
        self.__height = height

    @property
    def width(self):
        return self.__width

    @width.setter
    def width(self, w):
        if w > 0:
            self.__width = w
        else:
            raise ValueError

    @property
    def height(self):
        return self.__height

    @height.setter
    def height(self, h):
        if h > 0:
            self.__height = h
        else:
            raise ValueError

    def area(self):
        return self.__width * self.__height

Теперь работать с width и height можно так, как будто они являются атрибутами:

>>> rect = Rectangle(10, 20)

>>> rect.width
10

>>> rect.height
20

Можно не только читать, но и задавать новые значения свойствам:

>>> rect.width = 50

>>> rect.width
50

>>> rect.height = 70

>>> rect.height
70

Если вы обратили внимание: в setter’ах этих свойств осуществляется проверка входных значений, если значение меньше нуля, то будет выброшено исключение ValueError:

>>> rect.width = -10
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "test.py", line 28, in width
    raise ValueError
ValueError

Наследование

В организации наследования участвуют как минимум два класса: класс родитель и класс потомок. При этом возможно множественное наследование, в этом случае у класса потомка может быть несколько родителей. Не все языки программирования поддерживают множественное наследование, но в Python можно его использовать. По умолчанию все классы в Python являются наследниками от object, явно этот факт указывать не нужно.

Синтаксически создание класса с указанием его родителя выглядит так:

class имя_класса(имя_родителя1, [имя_родителя2,…, имя_родителя_n])

Переработаем наш пример так, чтобы в нем присутствовало наследование:

class Figure:

    def __init__(self, color):
        self.__color = color

    @property
    def color(self):
        return self.__color

    @color.setter
    def color(self, c):
        self.__color = c


class Rectangle(Figure): 

    def __init__(self, width, height, color):
        super().__init__(color)
        self.__width = width
        self.__height = height

    @property
    def width(self):
        return self.__width

    @width.setter
    def width(self, w):
        if w > 0:
            self.__width = w
        else:
            raise ValueError

    @property
    def height(self):
        return self.__height

    @height.setter
    def height(self, h):
        if h > 0:
            self.__height = h
        else:
            raise ValueError 

    def area(self):
        return self.__width * self.__height

Родительским классом является Figure, который при инициализации принимает цвет фигуры и предоставляет его через свойства. Rectangle – класс наследник от Figure. Обратите внимание на его метод __init__: в нем первым делом вызывается конструктор (хотя это не совсем верно, но будем говорить так) его родительского класса:

super().__init__(color)

super – это ключевое слово, которое используется для обращения к родительскому классу.

Теперь у объекта класса Rectangle помимо уже знакомых свойств width и height появилось свойство color:

>>> rect = Rectangle(10, 20, "green")

>>> rect.width
10

>>> rect.height
20

>>> rect.color
'green'

>>> rect.color = "red"

>>> rect.color
'red'

Полиморфизм

Как уже было сказано во введении в рамках ООП полиморфизм, как правило, используется с позиции переопределения методов базового класса в классе наследнике. Проще всего это рассмотреть на примере. Добавим в наш базовый класс метод info(), который печатает сводную информацию по объекту класса Figure и переопределим этот метод в классе Rectangle, добавим  в него дополнительные данные:

class Figure:

    def __init__(self, color):
        self.__color = color

    @property
    def color(self):
        return self.__color

    @color.setter
    def color(self, c):
        self.__color = c

    def info(self):
       print("Figure")
       print("Color: " + self.__color)


class Rectangle(Figure):

    def __init__(self, width, height, color):
        super().__init__(color)
        self.__width = width
        self.__height = height

    @property
    def width(self):
        return self.__width

    @width.setter
    def width(self, w):
        if w > 0:
            self.__width = w
        else:
            raise ValueError

    @property
    def height(self):
        return self.__height

    @height.setter
    def height(self, h):
        if h > 0:
            self.__height = h
        else:
            raise ValueError

    def info(self):
        print("Rectangle")
        print("Color: " + self.color)
        print("Width: " + str(self.width))
        print("Height: " + str(self.height))
        print("Area: " + str(self.area()))

    def area(self):
        return self.__width * self.__height

Посмотрим, как это работает

>>> fig = Figure("orange")

>>> fig.info()
Figure
Color: orange

>>> rect = Rectangle(10, 20, "green")

>>> rect.info()
Rectangle
Color: green
Width: 10
Height: 20
Area: 200

Таким образом, класс наследник может расширять функционал класса родителя.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

<<< Python. Урок 13. Модули и пакеты   Python. Урок 15. Итераторы и генераторы>>>

devpractice.ru

Объектно-ориентированное Программирование в Python

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма программирования, где различные компоненты компьютерной программы моделируются на основе реальных объектов. Объект — это что-либо, у чего есть какие-либо характеристики и то, что может выполнить какую-либо функцию.

Содержание

Представьте сценарий, где вам нужно разработать болид Формулы-1 используя подход объектно-ориентированного программирования. Первое, что вам нужно сделать — это определить реальные объекты в настоящей гонке Формула-1. Какие аспекты в Формуле-1 обладают определенными характеристиками и могут выполнять ту или иную функцию?

Один из очевидных ответов на этот вопрос — гоночный болид. Условный болид может обладать такими характеристиками как:

• мощность двигателя;
• марка;
• модель;
• производитель, и т. д.

Соответственно, болид можно запустить, остановить, ускорить, и так далее. Гонщик может быть еще одним объектом в Формуле-1. Гонщик имеет национальность, возраст, пол, и так далее, кроме этого, он обладает таким функционалом, как управление болидом, рулевое управление, переключение передач.

Как и в этом примере, в объектно-ориентированном программировании мы создадим объекты, которые будут соответствовать реальным аспектам.

Стоит обратить внимание на то, что объектно-ориентированное программирование — не зависящая от языка программирования концепция. Это общая концепция программирования и большинство современных языков, такие как Java, C#, C++ и Python поддерживают объектно-ориентированное программирование.

В этой статье мы разберем подробную инструкцию объектно-ориентированного программирования в Python, но перед этим, рассмотрим некоторые преимущества и недостатки объектно-ориентированного программирования.

Преимущества и недостатки ООП Python

Рассмотрим несколько основных преимуществ объектно-ориентированного программирования:

1. Объектно-ориентированное программирование подразумевает повторное использование. Компьютерная программа написанная в форме объектов и классов может быть использована снова в других проектах без повторения кода;
2. Использование модулярного подхода в объектно-ориентированном программировании позволяет получить читаемый и гибкий код;
3. В объектно-ориентированном программировании каждый класс имеет определенную задачу. Если ошибка возникнет в одной части кода, вы можете исправить ее локально, без необходимости вмешиваться в другие части кода;
4. Инкапсуляция данных (которую мы рассмотрим дальше в статье) вносит дополнительный уровень безопасности в разрабатываемую программу с использованием объектно-ориентированного подхода;

Хотя объектно-ориентированное программирование обладает рядом преимуществ, оно также содержит определенные недостатки, некоторые из них находятся в списке ниже:

1. Для создания объектов необходимо иметь подробное представление о разрабатываемом программном обеспечении;
2. Не каждый аспект программного обеспечения является лучшим решением для реализации в качестве объекта. Для новичков может быть тяжело прочертить линию в золотой середине;
3. С тем, как вы вносите все новые и новые классы в код, размер и сложность программы растет в геометрической прогрессии;

В следующем разделе мы рассмотрим ряд самых важных концепций объектно-ориентированного программирования.

Как и следует из названия, объектно-ориентированное программирование — это речь об объектах. Однако, перед тем как создать объект, нам нужно определить его класс.

Класс

Класс в объектно-ориентированном программировании выступает в роли чертежа для объекта. Класс можно рассматривать как карту дома. Вы можете понять, как выглядит дом, просто взглянув на его карту.

Cам по себе класс не представляет ничего. К примеру, нельзя сказать что карта является домом, она только объясняет как настоящий дом должен выглядеть.

Отношение между классом и объектом можно представить более наглядно, взглянув на отношение между машиной и Audi. Да, Audi – это машина. Однако, нет такой вещи, как просто машина. Машина — это абстрактная концепция, которую также реализуют в Toyota, Honda, Ferrari, и других компаниях.

Ключевое слово class используется для создания класса в Python. Название класса следует за ключом class, за которым следует двоеточие. Тело класса начинается с новой строки, с отступом на одну вкладку влево.

Давайте рассмотрим, как мы можем создать самый простой класс в Python. Взглянем на следующий код:

# Создаем класс Car class Car: # создаем атрибуты класса name = «c200» make = «mercedez» model = 2008 # создаем методы класса def start(self): print («Заводим двигатель») def stop(self): print («Отключаем двигатель»)

В примере выше мы создали класс под названием Car с тремя атрибутами: имя name, марка make и модель model. Наш класс также содержит два метода: start() и stop().

Объекты

Раннее мы поняли, что класс предоставляет чертеж объекта. Однако, чтобы на самом деле использовать объекты и методы класса, вам нужно создать объект из этого класса. Существует несколько методов и атрибутов класса, которые можно использовать вне объекта, мы рассмотрим их в следующем разделе.

Сейчас просто запомните, что по умолчанию, нам нужно создать объект класса перед тем, как мы сможем начать использовать его методы и атрибуты.

Объект также называется экземпляром. Тем не менее, процесс создания объекта класса называется инициализация. В Python, чтобы создать объект класса, нам просто нужно вписать название класса, с последующими открывающимися и закрывающимися скобками.

Давайте создадим объект класса Car, который мы создали в предыдущем разделе.

# Создаем объект класса Car под названием car_a car_a = Car() # Создаем объект класса Car под названием car_b car_b = Car()

В этом скрипте мы создали два объекта класса Car: car_a и car_b. Чтобы узнать тип созданных нами объектов, мы можем использовать метод type и передать ему названия наших объектов. Выполните следующий код:

В выдаче вы увидите:

Это говорит нам о том, что тип объекта car_b – класс Car.

На данный момент мы создали наш класс и соответствующие ему объекты. Теперь настало время получить доступ к атрибутам класса и вызвать метод класса при помощи объекта класса. Чтобы сделать это, вам нужно только вписать имя объекта, за которым следует оператор точка . и название атрибута или метода, к которому вы хотите получить доступ или вызов, соответственно. Давайте рассмотрим следующий пример:

В этом скрипте мы вызываем метод start() через объект car_b. Выдача будет выглядеть следующим образом:

Заводим двигатель

Аналогично, вы можете получить доступ к атрибуту, пользуясь следующим синтаксисом:

В выдаче вы увидите значение атрибута модели, как показано ниже:

Атрибуты класса

В предыдущей секции мы разобрались, как создавать объекты класса и как мы можем использовать эти объекты для получения доступа к атрибутам класса

В Python, каждый объект содержит определенные атрибуты по умолчанию и методы в дополнение к определенным пользователем атрибутами. Чтобы посмотреть на все атрибуты и методы объекта, используйте встроенную функцию под названием dir(). Попробуем взглянуть на все атрибуты объекта car_b, который мы создали в предыдущем разделе. Выполните следующий скрипт:

В выдаче вы увидите следующие атрибуты:

[‘__class__’, ‘__delattr__’, ‘__dict__’, ‘__dir__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__init_subclass__’, ‘__le__’, ‘__lt__’, ‘__module__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__setattr__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘__weakref__’, ‘make’, ‘model’, ‘name’, ‘start’, ‘stop’]

Эта встроенная функция очень полезна при изучении атрибутов и функций объекта, особенно при использовании через REPL.

Атрибуты класса против атрибутов экземпляров

Атрибуты могут быть наглядно отнесены к двум типам:

• атрибуты класса
• атрибуты экземпляров

Атрибуты класса делятся среди всех объектов класса, в то время как атрибуты экземпляров являются собственностью экземпляра.
Помните, что экземпляр — это просто альтернативное название объекта.

Атрибуты экземпляра объявляются внутри любого метода, в то время как атрибуты класса объявляются вне любого метода.

Следующий пример прояснит эту разницу:

class Car: # создаем атрибуты класса car_count = 0 # создаем методы класса def start(self, name, make, model): print(«Двигатель заведен») self.name = name self.make = make self.model = model Car.car_count += 1

В указанном выше скрипте мы создаем класс Car с одним атрибутом класса под названием car_count и три атрибута экземпляра под названием name, make и model. Класс содержит один метод start(), который содержит наши три атрибута экземпляров. Значения атрибутов экземпляров переданы в качестве аргументов методу start(). Внутри метода start, атрибут car_count увеличен на один.

Стоит упомянуть, что внутри метода, атрибуты экземпляра ссылаются при помощи ключевого слова self, в то время как атрибуты класса ссылаются при помощи названия класса.

Давайте создадим объект класса Car и вызовем метод start().

car_a = Car() car_a.start(«Corrola», «Toyota», 2015) print(car_a.name) print(car_a.car_count)

В скрипте выше мы вывели название атрибута экземпляра и атрибута класса car_count. В выдаче вы увидите, что атрибут car_count будет иметь значение 1, как показано ниже:

Двигатель заведен Corrola 1

Теперь создадим еще один объект класса Car и вызываем метод start().

car_b = Car() car_b.start(«City», «Honda», 2013) print(car_b.name) print(car_b.car_count)

Сейчас если вы выведите значение атрибута car_count, вы увидите 2 в выдаче. Это связано с тем, что атрибут car_count является атрибутом класса и таким образом он разделяется между экземплярами. Объект car_a увеличил свое значение до 1, в то время как car_b увеличил свое значение еще раз, так что итоговое значение равняется 2. Выдача выглядит следующим образом:

Двигатель заведен City 2

Методы

Как мы выяснили ранее, в объектно-ориентированном программировании, методы используются для реализации функционалов объекта. В предыдущем разделе мы создали методы start() и stop() для класса Car. До этих пор, мы использовали объекты класса для вызова методов. Однако, есть тип методов, который может быть вызван напрямую при помощи имени класса. Такой метод называется статичным методом.

Статичные методы

Для объявления статического метода, вам нужно указать дескриптор @staticmethod перед названием метода, как показано ниже:

class Car: @staticmethod def get_class_details(): print («Это класс Car») Car.get_class_details()

В коде выше мы создали класс Car с одним статичным методом get_class_details(). Давайте вызовем этот метод, используя название класса.

Вы можете видеть что нам не нужно создавать экземпляр класса Car для вызова метода get_class_details(), вместо этого мы просто использовали название класса. Стоит упомянуть, что статические методы могут иметь доступ только к атрибутам класса в Python, вы не сможете обратиться к методам через self.

Возврат множественных значений из метода

Одна из лучших особенностей языка Python заключается в том, что методы класса могут возвращать множественные значения. Взгляните на следующий пример:

class Square: @staticmethod def get_squares(a, b): return a*a, b*b print(Square.get_squares(3, 5))

В скрипте выше мы создали класс под названием Square со статичным методом get_squares(). Метод принимает два параметра. Он умножает каждый параметр на себя и возвращает оба результата при помощи оператора return. В выдаче указанного выше скрипта вы увидите квадраты 3 и 5.

Метод str

До этого момента мы выводили атрибуты при помощи метода print(). Посмотрим, что случится, если мы выведем объект класса.

Для этого нам нужно создать простой класс Car с одним методом и попытаться вывести объект класса в консоль. Выполним следующий скрипт:

class Car: # создание методов класса def start(self): print («Двигатель заведен») car_a = Car() print(car_a)

В скрипте выше мы создали объект car_a класса Car и вывели его значение на экран. По сути мы относимся к объекту car_a как к строке. Выдача выглядит следующим образом:

<__main__.Car object at 0x000001CCCF4335C0>

Выдача показывает локацию памяти, где хранится наш объект. Каждый объект Python по умолчанию содержит метод __str__ . Когда вы используете объект в качестве строки, вызывается метод __str__ , который по умолчанию выводит локацию памяти объекта. Однако, вы также можете предоставить собственное определение метода __str__ . Например, как в следующем примере:

# создание класса Car class Car: # создание методов класса def __str__(self): return «Car class Object» def start(self): print («Двигатель заведен») car_a = Car() print(car_a)

В скрипте выше, мы переопределили метод __str__ , предоставив наше собственное определение метода. Теперь, если вы выведите объект car_a, вы увидите сообщение «Car class Object» в консоли. Это сообщение, которое мы внесли в наш пользовательский метод __str__ .

Использование этого метода позволяет вам создавать пользовательские и более осмысленные описания, когда объект выводится. Вы можете даже отобразить кое-какие данные внутри класса, такие как название класса Car.

Конструкторы

Конструктор — это специальный метод, который вызывается по умолчанию когда вы создаете объект класса.

Для создания конструктора вам нужно создать метод с ключевым словом __init__. Взгляните на следующий пример:

class Car: # создание атрибутов класса car_count = 0 # создание методов класса def __init__(self): Car.car_count +=1 print(Car.car_count)

В скрипте выше мы создали класс Car с одним атрибутом класса car_count. Класс содержит конструктор, который увеличивает значение car_count и выводит итоговое значение на экран.

Теперь, когда объект класса Car будет создан, конструктор также будет вызван, значение car_count увеличится и отобразится на экране. Создадим простой объект и посмотрим, что выйдет:

car_a = Car() car_b = Car() car_c = Car()

В выдаче вы увидите выведенное значение 1, 2 и 3, поскольку для каждого объекта значение переменной car_count увеличивается и отображается на экране.

За исключением названия, конструктор может использоваться как обычный метод. Вы можете передавать и получать значения из конструктора. Он обычно используется таким образом, когда вам нужно инициализировать значения атрибута при создании экземпляра класса.

Локальные переменные против глобальных

Мы знаем, что есть два типа атрибутов Python: атрибуты экземпляра и атрибуты класса.

Атрибуты класса также называются переменными. В зависимости от области видимости, переменные также могут относиться к двум типам: локальные переменные и глобальные переменные.

Локальные переменные

Локальная переменная в классе — это переменная, доступ к которой возможен только внутри блока кода, в котором она определена. Например, если вы определите переменную внутри метода, к нему не удастся получить доступ откуда-либо вне метода. Посмотрим на следующий скрипт:

# создаем класс Car class Car: def start(self): message = «Двигатель заведен» return message

В скрипте выше мы создали локальную переменную message внутри метода start() класса Car. Теперь создадим объект класса Car и попытаемся получить доступ к локальной переменной message, как показано ниже:

car_a = Car() print(car_a.message)

Скрипт выше приводит к следующей ошибке AttributeError:

AttributeError: ‘Car’ object has no attribute ‘message’

Это связано с тем, что мы не можем получить доступ к локальной переменной вне блока, где эта локальная переменная была определена.

Глобальная переменная

Глобальная переменная определяется вне любого блока, то есть метода, операторов-if, и тому подобное. Доступ к глобальной переменной может быть получен где угодно в классе. Рассмотрим следующий пример.

# создаем класс Car class Car: message1 = «Двигатель заведен» def start(self): message2 = «Автомобиль заведен» return message2 car_a = Car() print(car_a.message1)

В этом скрипте мы создали глобальную переменную message1 и вывели ее значение на экран. В выдаче вы увидите значение переменной message1, выведенной без ошибки.

Обратите внимание на то, что существует разница между атрибутами класса и экземпляра, а также между глобальными и локальными переменными.

Атрибуты экземпляра и класса отличаются способом получения доступа к ним. Другими словами, речь идет об использовании названия класса и использовании названия экземпляра. С другой стороны, глобальные и локальные переменные отличаются своими областями видимости, другими словами, местами, где к ним может быть получен доступ.

Доступ к локальной переменной может быть получен только внутри метода. Хотя в этой статье локальные переменные и атрибуты экземпляров определяются внутри метода, локальные переменные определяются собственным ключевым словом.

Модификаторы доступа

Модификаторы доступа в Python используются для модификации области видимости переменных по умолчанию. Есть три типа модификаторов доступов в Python ООП:

1. публичный — public;
2. приватный — private;
3. защищенный — protected.

Доступ к переменным с модификаторами публичного доступа открыт из любой точки вне класса, доступ к приватным переменным открыт только внутри класса, и в случае с защищенными переменными, доступ открыт только внутри того же пакета.

Для создания приватной переменной, вам нужно проставить префикс двойного подчеркивание __ с названием переменной.

Для создания защищенной переменной, вам нужно проставить префикс из одного нижнего подчеркивания _ с названием переменной. Для публичных переменных, вам не нужно проставлять префиксы вообще.

Давайте взглянем на публичные, приватные и защищенные переменные в действии. Выполните следующий скрипт:

class Car: def __init__(self): print («Двигатель заведен») self.name = «corolla» self.__make = «toyota» self._model = 1999

Здесь мы создали простой класс Car с конструктором и тремя переменными: name, make, и model (название, марка и модель). Переменная name является публичной, в то время как переменные make и model являются приватными и защищенными, соответственно.

Давайте создадим объект класса Car и попытаемся получить доступ к переменной name. Выполним следующий скрипт:

car_a = Car() print(car_a.name)

Так как name является публичной переменной, мы можем получить к ней доступ не из класса. В выдаче вы увидите значение переменной name, выведенное в консоли.

Теперь попробуем вывести значение переменной make. Выполняем следующий скрипт:

В выдаче мы получим следующее уведомление об ошибке:

AttributeError: ‘Car’ object has no attribute ‘make’

Мы рассмотрели большую часть основных концепций объектно-ориентированного программирования в предыдущих двух секциях. Теперь, поговорим о столбах объектно-ориентированного программирования:

• Полиморфизм;
• Наследование;
• Инкапсуляция.

Наследование

Наследование в объектно-ориентированном программировании очень похоже на наследование в реальной жизни, где ребенок наследует те или иные характеристики его родителей в дополнение к его собственным характеристикам.

В объектно-ориентированном программировании, наследование означает отношение IS-A. Например, болид — это транспорт. Наследование это одна из самых удивительных концепций объектно-ориентированного программирования, так как оно подразумевает повторное использование.

Основная идея наследования в объектно-ориентированном программировании заключается в том, что класс может наследовать характеристики другого класса. Класс, который наследует другой класс, называется дочерним классом или производным классом, и класс, который дает наследие, называется родительским, или основным.

Рассмотрим на очень простой пример наследования. Выполним следующий скрипт:

# Создание класса Vehicle class Vehicle: def vehicle_method(self): print(«Это родительский метод из класса Vehicle») # Создание класса Car, который наследует Vehicle class Car(Vehicle): def car_method(self): print(«Это метод из дочернего класса»)

В скрипте выше мы создаем два класса: Vehicle и Car, который наследует класс Vehicle. Чтобы наследовать класс, вам нужно только вписать название родительского класса внутри скобок, которая следует за названием дочернего класса. Класс Vehicle содержит метод vehicle_method(), а дочерний класс содержит метод car_method(). Однако, так как класс Car наследует класс Vehicle, он также наследует и метод vehicle_method().

Рассмотрим это на практике и выполним следующий скрипт:

car_a = Car() car_a.vehicle_method() # Вызываем метод родительского

python-scripts.com

Перестаньте писать классы / Habr

Каждый раз когда из написанного класса вы создаёте всего один экземпляр, используете только раз и тут же выбрасываете, следует думать: «ой, надо бы это отрефакторить! Можно сделать проще, намного проще!»

Перевод доклада Джэка Дидриха, одного из ключевых разработчиков языка Питон. Доклад прозвучал 9 марта 2012 на конференции PyCon US.

Все из вас читали Дзэн Питона, наверное много раз. Вот несколько пунктов из него:

• Простое лучше сложного
• Плоское лучше вложенного
• Важна читаемость
• Если программу трудно объяснить, она плохая
• Если программу легко объяснить, возможно, она хорошá

Написал этот текст Тим Питерс. Он умнее и вас, и меня. Сколько вы знаете людей, в честь которых назвали алгоритм сортировки? Вот такой человек написал Дзэн Питона. И все пункты гласят: «Не делай сложно. Делай просто.» Именно об этом и пойдёт речь.

Итак, в первую очередь, не делайте сложно, там, где можно сделать проще. Классы очень сложны или могут быть очень сложны. Но мы всё равно делаем сложно, даже стараясь делать проще. Поэтому в этом докладе мы прочитаем немного кода и узнаем, как заметить, что идём неверным путём, и как выбраться обратно.

На своей работе я говорю коллегам: «Я ненавижу код, и хочу чтобы его было как можно меньше в нашем продукте.» Мы продаём функционал, не код. Покупатели у нас не из-за кода, а из-за широкого функционала. Каждый раз, когда код удаляется, это хорошо. Нас четверо, и в последний год мы перестали считать количество строк в продукте, но продолжаем вводить новый функционал.

Классы

Из этого доклада вам в первую очередь нужно запомнить вот этот код. Это крупнейшее злоупотребление классами, встречающееся в природе.

class Greeting(object):
    def __init__(self, word='Hello'):
        self.word = word

    def greet(self, name):
        return '%s, %s!' % (self.word, name)

>>> greeting = Greeting('Hola')
>>> greeting.greet('Jorge')
Hola, Jorge!

Это не класс, хотя он похож на класс. Имя — существительное, «приветствие». Он принимает аргументы и сохраняет их в __init__. Да, выглядит как класс. У него есть метод, читающий состояние объекта и делающий что-то ещё, как в классах. Внизу написано, как этим классом пользуются: создаём экземпляр Приветствия и затем используем это Приветствие чтобы сделать что-то ещё.

Но это не класс, или он не должен быть классом. Признак этого — в нём всего 2 метода, и один из них — инициализация, __init__. Каждый раз видя это, подумайте: «наверное, мне нужна просто одна функция».

Каждый раз когда из написанного класса вы создаёте всего один экземпляр, используете только раз и тут же выбрасываете, следует думать: «ой, надо бы это отрефакторить! Можно сделать проще, намного проще!»

def greet(name):
    ob = Greeting('превед')
    print ob.greet(name)
    return

Эта функция состоит из 4 строк кода. А вот как можно сделать то же самое всего за 2 строки:

def greet(greeting, name):
    return '%s, %s!' % (greeting, name)

import functools
greet = functools.partial(greet, 'превед')
greet('красавчик')

Если вы всё время вызываете функцию с тем же первым аргументом, стандартной библиотеке есть инструмент! functools.partial. Вот посмотрите в код выше: добавляете аргумент, и результат можно вызывать многократно.

Не знаю, у скольких из вас диплом в ИТ, у меня он есть. Я учил такие понятия как

— разделение полномочий
— уменьшение связанности кода
— инкапсуляция
— изоляция реализации

С тех пор как я закончил вуз, 15 лет я этих терминов не употреблял. Слыша эти слова, знайте, вас дурят. Эти термины сами по себе не требуются. Если их используют, люди имеют в виду совершенно разное, что только мешает разговору.

Пример: брюки превращаются…

Многие из вас пользуются в повседневной работе сторонними библиотеками. Каждый раз когда надо пользоваться чужим кодом, первое, что нужно сделать — прочитать его. Ведь неизвестно, что там, какого качества, есть ли у них тесты и так далее. Нужно проверить код прежде чем включать его. Иногда читать код бывает тяжко.

Сторонняя библиотека API, назовём её ShaurMail, включала 1 пакет, 22 модуля, 20 классов и 660 строк кода. Мне пришлось всё это прочитать прежде чем включить в продукт. Но это был их официальный API, поэтому мы пользовались им. Каждый раз когда приходили обновления API, приходилось просматривать диффы, потому что было неизвестно, что они поменяли. Вы посылали патчи — а в обновлении они появились?

660 строк кода, 20 классов — это многовато, если программе нужно только дать список адресов электронной почты, текст письма и узнать, какие письма не доставлены, и кто отписался.

Что такое злоупотребление классами? Часто люди думают, что им понадобится что-то в будущем.… Не понадобится. Напишите всё, когда потребуется. В библиотеке ШаурМаил есть модуль ШаурХэш, в котором 2 строки кода:

class ShaurHash(dict):
    pass

Кто-то решил, что позже понадобится надстройка над словарём. Она не понадобилась, но везде в коде остались строки, как первая:

my_hash = ShaurMail.ShaurHash.ShaurHash(id='cat')

d = dict(id='cat')

d = {'id': 'cat'}

Вторая и третья строки кода — никому не нужно объяснять их. Но там везде повторялась эта мантра «ШаурМаил-ШаурХэш-ШаурХэш». Троекратное повторение слова «Шаур» — ещё один признак излишества. От повторений всем только вред. Вы раздражаете пользователя, заставляя его писать «Шаур» три раза. (Это не настоящее имя компании, а вымышленное.)

Потом они уволили этого парня и наняли того, кто знал, что делает. Вот вторая версия API:

class API:
    def __init__(self, key):
        self.header = dict(apikey=key)

    def call(self, method, params):
        request = urllib2.Request(
            self.url + method[0] + '/' + method[1],
            urllib.urlencode(params),
            self.header
        )
        try:
            response = json.loads(urllib2.urlopen(request).read())
            return response
        except urllib2.HTTPError as error:
            return dict(Error=str(error))

В той было 660 строк, в этой — 15. Всё, что делает этот код — пользуется методами стандартной библиотеки. Он читается целиком, легко, за секунды, и можно сразу понять, что он делает. Кстати, в нём был ещё набор тестов из 20 строк. Вот как надо писать. Когда они обновляли API, я мог прочесть изменения буквально за пару секунд.

Но и здесь можно заметить проблему. В классе два метода, и один из них — __init__. Авторы этого не скрывали. Второй метод — call, «вызвать». Вот как этим API пользоваться:

ShaurMail.API(key='СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ').call(('mailing', 'statistics'), {'id': 1})

Строка длинная, поэтому мы делаем алиас и вызываем его многократно:

ShaurMail.request = ShaurMail.API(key='СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ').call
ShaurMail.request(('mailing', 'statistics'), {'id': 1})

Заметьте, мы пользуемся этим классом как функцией. Ею он и должен быть. Если видите подобное, знайте, класс тут не нужен. Поэтому я послал им третью версию API:

ShaurMail_API = url = 'https://api.shaurmail.com/%s/%s'
ShaurMail_API_KEY = 'СЕКРЕТНЫЙ КЛЮЧ'

def request(noun, verb, **params):
    headers = {'apikey': ShaurMail_API_KEY}
    request = urllib2.Request(ShaurMail_API % (noun, verb),
                              urllib.urlencode(params), headers)
    return json.loads(urllib2.urlopen(request).read())

Он вообще не создаёт файлов в нашем проекте, потому что я вставил его в тот модуль, где он используется. Он делает всё, что делал 15-строковый API, и всё, что делал 660-строковый API.

Вот с чего мы начали и к чему пришли:

• 1 пакет + 20 модулей => 1 модуль
• 20 классов => 1 класс => 0 классов
• 130 методов => 2 метода => 1 функция
• 660 строк кода => 15 строк => 5 строк

Легче пользоваться, легче писать, никому не надо выяснять, что происходит.

Стандартная библиотека

Кто пришёл из языка Java, возможно, считает, что пространства имён нужны для таксономии. Это неверно. Они нужны чтобы предотвратить совпадения имён. Если у вас глубокие иерархии пространств, это никому ничего не даёт. ShaurMail.ShaurHash.ShaurHash — всего лишь лишние слова, которые людям надо помнить и писать.

В стандартной библиотеке Питона пространство имён очень неглубокое, потому что вы либо помните, как называется модуль, либо надо смотреть в документации. Ничего хорошего если надо выяснять цепочку, в каком пакете искать, в каком пакете в нём, в каком пакете дальше, и как называется модуль в нём. Нужно просто знать имя модуля.

К нашему стыду, вот пример из нашего же кода, и те же грехи видно и здесь:

services.crawler.crawlerexceptions.ArticleNotFoundException

Пакет, в котором модуль из 2 строк, класс исключения и «pass». Чтобы использовать это исключение, надо дважды написать «crawler», дважды слово «exception». Имя ArticleNotFoundException само себя повторяет. Так не надо. Если вы называете исключения, пусть это будет EmptyBeer, BeerError, BeerNotFound, но BeerNotFoundError — это уже много.

Можно просто пользоваться исключениями из стандартной библиотеки. Они понятны всем. Если только вам не нужно выловить какое-то специфическое состояние, LookupError вполне подойдёт. Если вы получили отлуп по почте, всё равно придётся его читать, поэтому неважно, как называется исключение.

Кроме того, исключения в коде обычно идут после raise и except, и всем сразу понятно, что это исключения. Поэтому не нужно добавлять «Exception» в название.

В стандартной библиотеке Питона есть и ржавые детали, но она — очень хороший пример организации кода:

• 200 000 строк кода
• 200 модулей верхнего уровня
• в среднем по 10 файлов в пакете
• 165 исключений

10 файлов в пакете — это много, но только из-за некоторых сторонних проектов, добавленных в библиотеку, где были пакеты из всего 2 файлов. Если вам вздумается создать новое исключение, подумайте лучше, ведь в стандартной библиотеке обошлись 1 исключением на 1200 строк кода.

Я не против классов в принципе. Классы бывают нужны — когда много меняющихся данных и связанных с ними функций. Однако в каждодневной работе такое бывает нечасто. Регулярно приходится работать со стандартной библиотекой, а там уже есть подходящие классы. За вас их уже написали.

Единственное исключение в библиотеке Питона — модуль heapq. Heap queue, «очередь в куче» — это массив, который всегда отсортирован. В модуле heapq десяток методов, и они все работают с той же «кучей». Первый аргумент всегда остаётся тем же, что значит, здесь действительно напрашивается класс.

heapify(data)
pushleft(data, item)
popleft(data)
pushright(data, item)
popright(data)

Каждый раз, когда нужно пользоваться heapq, я беру реализацию этого класса из своего инструментария.

class Heap(object):
    def __init__(self, data=None, key=lambda x: None):
        self.heap = data or []
        heapq.heapify(self.heap)
        self.key = key

    def pushleft(self, item):
        if self.key:
            item = (self.key(item), item)
        heapq.pushleft(self.heap, item)

    def popleft(self):
        return heapq.popleft(self.heap)[1]

Классы разрастаются как сорняки

Состояние OAuth в Питоне — неважное. Опять же, есть сторонние библиотеки, и прежде чем использовать в своём проекте, их нужно прочесть.

Я пытался использовать сокращатель урлов от Гугла: мне нужно было взять урлы и просто сократить их. У Гугла есть проект, в котором 10 000 строк кода. 115 модулей и 207 классов. Я написал отповедь об этом в Гугле+, но мало кто её видел, а Гвидо (Ван Россум — прим. пер.) прокомментировал: «Я снимаю с себя ответственность за гугловский код API.» 10 000 строк кода — там же обязательно найдётся какая-нибудь дрянь вроде ШаурМэйла. Вот, например, класс Flow («поток»), от которого наследуют другие.

class Flow(object):
    pass


class Storage(object):
    def put(self, data): _abstract()
    def get(self): _abstract()

def _abstract(): raise NotImplementedError

Он пустой. Но у него есть свой модуль, и каждый раз читая наследующий его класс, надо сходить, проверить тот файл и снова убедиться, что тот класс пуст. Кто-то глядел в будущее и решил: «Напишу-ка я 3 строчки кода сейчас, чтобы в будущем эти 3 строчки не менять.» И отнял время у всех, кто читает его библиотеку. Есть ещё класс Хранилище, (Storage) который почти ничего не делает. В нём правильно обрабатываются ошибки, используя стандартные исключения, но им делают алиасы, и опять же нужно ходить читать их код, чтобы выяснить, как это работает.

Чтобы внедрить OAuth3 мне понадобилась неделя. Пару дней заняло чтение десяти тысяч строк кода, после чего я стал искать другие библиотеки. Нашёл python-oauth3. Это вторая версия python-oauth, но она на самом деле не умеет работать с OAuth3, что не сразу удалось выяснить. Впрочем, эта библиотека немного лучше гугловской: только 540 строк и 15 классов.

Я переписал её ещё проще и назвал python-foauth3. 135 строк кода и 3 класса, и то всё равно много, я не достаточно её отрефакторил. Вот один из этих трёх классов:

class Error(Exception):
    pass

Срамота!

Жизнь

Последний пример. Все вы видели игру «Жизнь» Конвэя, даже если не знаете её имени. Есть клетчатое поле, каждый ход вы считаете для каждой клетки соседние, и в зависимости от них она будет либо живой, либо мёртвой. И получаются такие красивые устойчивые узоры, как планер: клетки впереди оживают, а сзади умирают, и планер как будто летит по полю.

Игра «жизнь» очень проста: поле и пара правил. Мы задаём эту задачу на собеседовании, потому что если вы не умеете такого — нам не о чем разговаривать. Многие сразу же говорят «Клетка — существительное. Класс надо.» Какие свойства в этом классе? Место, живая или нет, состояние в следующий ход, всё? Ещё есть соседи. Потом начинают описывать поле. Поле — это множество клеток, поэтому это сетка, у неё метод «подсчитать», который обсчитывает клетки внутри.

class Cell(object):
    def __init__(self, x, y, alive=True):
        self.x = x
        self.y = y
        self.alive = alive
        self.next = None

    def neigbors(self):
        for i, j in itertools.product(range(-1, 2), repeat=2):
            if (i, j) != (0, 0):
                yield (self.x + i, self.y + j)


class Board(object):
    def __init__(self):
        self.cells = {} # { (x, y): Cell() }

    def advance(self):
        for (x, y), cell in self.cells.items():
            alive_neighbors = len(cell.neighbors)
            cell.next = (alive_neighbors == 3 or (alive_neighbors == 2 and cell.alive))

На этом месте надо сказать «стоп»: у нас есть класс Поле, в котором 2 метода: __init__ и «сделать ход». В нём одно свойство — словарь, значит со словарём и надо работать. Заметьте, что не надо хранить соседей точки, они уже и так есть в словаре. Живая точка или нет — это просто булево значение, поэтому будем хранить координаты только живых клеток. А раз в словаре хранятся только True, нужен не словарь а просто множество (set) координат. Наконец, новое состояние не нужно, можно просто заново создать список живых клеток.

def neigbors(point):
    x, y = point
    for i, j in itertools.product(range(-1, 2), repeat=2):
        if any((i, j)):
            yield (x + i, y + j)

def advance(board):
    newstate = set()
    recalc = board | set(itertools.chain(*map(neighbors, board)))
    for point in recalc:
        count = sum((neigh in board)
                for neigh in neighbors(point))
        if count == 3 or (count == 2 and point in board):
            newstate.add(point)

    return newstate

glider = set([(0, 0), (1, 0), (2, 0), (0, 1), (1, 2)])
for i in range(1000):
    glider = advance(glider)
print glider

Получается очень простая, сжатая реализация игры. Двух классов тут не надо. Внизу — координаты планера, их вставляют в поле, и планер летит. Всё. Это полная реализация игры «жизнь».

Резюме

1. Если вы видите класс с двумя методами, включая __init__, это не класс.
2. Не создавайте новых исключений, если они не нужны (а они не нужны).
3. Упрощайте жёстче.

От переводчика: в комментариях я вижу, что многие восприняли доклад как полное отрицание ООП. Это ошибка. Пункт 1 из итогов чётко говорит, что такое не класс. Классы нужны, но суть доклада — в том, что не нужно ими злоупотреблять.

habr.com

Python | Классы и объекты

Классы и объекты

Последнее обновление: 06.07.2018

Python поддерживает объектно-ориентированную парадигму программирования, а это значит, что мы можем определить компоненты программы в виде классов.

Класс является шаблоном или формальным описанием объекта, а объект представляет экземпляр этого класса, его реальное воплощение. Можно провести следующую аналогию: у всех у нас есть некоторое представление о человеке — наличие двух рук, двух ног, головы, пищеварительной, нервной системы, головного мозга и т.д. Есть некоторый шаблон — этот шаблон можно назвать классом. Реально же существующий человек (фактически экземпляр данного класса) является объектом этого класса.

С точки зрения кода класс объединяет набор функций и переменных, которые выполняют определенную задачу. Функции класса еще называют методами. Они определяют поведение класса. А переменные класса называют атрибутами- они хранят состояние класса

Класс определяется с помощью ключевого слова class:

class название_класса:
    методы_класса

Для создания объекта класса используется следующий синтаксис:

название_объекта = название_класса([параметры])

Например, определим простейший класс Person, который будет представлять человека:

class Person:
    name = "Tom"

    def display_info(self):
        print("Привет, меня зовут", self.name)

person1 = Person()
person1.display_info()         # Привет, меня зовут Tom

person2 = Person()
person2.name = "Sam"
person2.display_info()         # Привет, меня зовут Sam

Класс Person определяет атрибут name, который хранит имя человека, и метод display_info, с помощью которого выводится информация о человеке.

При определении методов любого класса следует учитывать, что все они должны принимать в качестве первого параметра ссылку на текущий объект, который согласно условностям называется self (в ряде языков программирования есть своего рода аналог — ключевое слово this). Через эту ссылку внутри класса мы можем обратиться к методам или атрибутам этого же класса. В частности, через выражение self.name можно получить имя пользователя.

После определения класс Person создаем пару его объектов — person1 и person2. Используя имя объекта, мы можем обратиться к его методам и атрибутам. В данном случае у каждого из объектов вызываем метод display_info(), который выводит строку на консоль, и у второго объекта также изменяем атрибут name. При этом при вызове метода display_info не надо передавать значение для параметра self.

Конструкторы

Для создания объекта класса используется конструктор. Так, выше когда мы создавали объекты класса Person, мы использовали конструктор по умолчанию, который неявно имеют все классы:

person1 = Person()
person2 = Person()

Однако мы можем явным образом определить в классах конструктор с помощью специального метода, который называется __init(). К примеру, изменим класс Person, добавив в него конструктор:

class Person:

    # конструктор
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # устанавливаем имя

    def display_info(self):
        print("Привет, меня зовут", self.name)


person1 = Person("Tom")
person1.display_info()         # Привет, меня зовут Tom
person2 = Person("Sam")
person2.display_info()         # Привет, меня зовут Sam

В качестве первого параметра конструктор также принимает ссылку на текущий объект — self. Нередко в конструкторах устанавливаются атрибуты класса. Так, в данном случае в качестве второго параметра в конструктор передается имя пользователя, которое устанавливается для атрибута self.name. Причем для атрибута необязательно определять в классе переменную name, как это было в предыдущей версии класса Person. Установка значения self.name = name уже неявно создает атрибут name.

person1 = Person("Tom")
person2 = Person("Sam")

В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Привет, меня зовут Tom
Привет, меня зовут Sam

Деструктор

После окончания работы с объектом мы можем использовать оператор del для удаления его из памяти:

person1 = Person("Tom")
del person1		# удаление из памяти
# person1.display_info()  # Этот метод работать не будет, так как person1 уже удален из памяти

Стоит отметить, что в принципе это необязательно делать, так как после окончания работы скрипта все объекты автоматически удаляются из памяти.

Кроме того, мы можем определить определить в классе деструктор, реализовав встроенную функцию __del__, который будет вызываться либо в результате вызова оператора del, либо при автоматическом удалении объекта. Например:

class Person:
    # конструктор
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # устанавливаем имя

    def __del__(self):
        print(self.name,"удален из памяти")
    def display_info(self):
        print("Привет, меня зовут", self.name)


person1 = Person("Tom")
person1.display_info()  # Привет, меня зовут Tom
del person1     # удаление из памяти
person2 = Person("Sam")
person2.display_info()  # Привет, меня зовут Sam

Консольный вывод:

Привет, меня зовут Tom
Tom удален из памяти
Привет, меня зовут Sam
Sam удален из памяти

Определение классов в модулях и подключение

Как правило, классы размещаются в отдельных модулях и затем уже импортируются в основой скрипт программы. Пусть у нас будет в проекте два файла: файл main.py (основной скрипт программы) и classes.py (скрипт с определением классов).

В файле classes.py определим два класса:

class Person:

    # конструктор
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # устанавливаем имя

    def display_info(self):
        print("Привет, меня зовут", self.name)


class Auto:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def move(self, speed):
        print(self.name, "едет со скоростью", speed, "км/ч")

В дополнение к классу Person здесь также определен класс Auto, который представляет машину и который имеет метод move и атрибут name. Подключим эти классы и используем их в скрипте main.py:

from classes import Person, Auto

tom = Person("Tom")
tom.display_info()

bmw = Auto("BMW")
bmw.move(65)

Подключение классов происходит точно также, как и функций из модуля. Мы можем подключить весь модуль выражением:

import classes

Либо подключить отдельные классы, как в примере выше.

В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Привет, меня зовут Tom
BMW едет со скоростью 65 км/ч

metanit.com