Что такое ооп в python

Объектно-ориентированное программирование Python (ООП в Python)

В этой статье мы расскажем об объектно-ориентированном программировании (ООП) в Python и его фундаментальных концепциях.

Введение в ООП в Python

Python — это мультипарадигмальный язык. Это означает, что он поддерживает различные подходы к программированию.

Одной из наиболее популярных парадигм является создание объектов. Она известна как объектно-ориентированное программирование (ООП).

Объект имеет две характеристики:

Рассмотрим на примере:

Объект – это попугай:

Концепция ООП в Python направлена ​​на создание кода для многократного использования. Эта концепция также известна как DRY (Don’t Repeat Yourself).

В Python концепция ООП реализует несколько принципов:

Класс

Мы можем представить класс как эскиз попугая с метками. Он содержит все данные об имени, цвете, размере и т. д. На основе этого описания можно изучить попугая. В данном случае попугай является объектом.

Примером для класса попугая может быть:

Объект

Объект — это экземпляр класса. В определении класса задается только описание объекта. Пример создания объекта класса Parrot:

В данном случае obj является объектом класса Parrot.

Предположим, что у нас есть информация о попугае. Теперь нужно показать, как построить класс и объекты Parrot.

Пример 1. Создание класса и объекта в Python

Результат работы программы:

Сначала мы создаем класс с именем Parrot. Затем мы определяем атрибуты. Они являются характеристикой объекта.

Затем мы создаем экземпляры класса Parrot. В данном случае blu и woo являются ссылками на новые объекты.

После этого мы получаем доступ к атрибуту класса с помощью __class __.species. Атрибуты класса одинаковы для всех его экземпляров. Точно так же мы получаем доступ к атрибутам экземпляра, используя blu.name и blu.age. Но атрибуты экземпляра уникальны для каждого экземпляра класса.

Методы

Методы — это функции, определенные внутри класса. Они используются для определения поведения объекта.

Пример 2: Создание методов в Python

Результат работы программы:

В приведенном выше примере мы определяем два метода sing() и dance(). Их называют методами экземпляра, так как они вызываются для экземпляра объекта, то есть для blu.

Наследование

Наследование — это способ создания нового класса на основе старого. Новый класс является производным классом (дочерним). Существующий класс является базовым классом (родительским).

Пример 3: Использование наследования в Python

Результат работы программы:

Сначала мы создали два класса: Bird (родительский класс) и Penguin (дочерний класс). Он наследует функции родительского класса. Это прослеживается в методе swim().

Дочерний класс изменил поведение родительского класса – метод whoisThis(). Также мы расширяем родительский класс, создав новый метод run().

Мы используем функцию super() перед методом __init__(), чтобы извлечь содержимое метода __init__() из родительского класса в дочерний.

Инкапсуляция

Используя ООП в Python, мы можем ограничить доступ к методам и переменным. Это предотвращает изменение данных вне класса. Такой подход называется инкапсуляцией. В Python мы устанавливаем приватный модификатор доступа, используя в качестве префикса подчеркивание одинарное «_» или двойное «_ _» подчеркивание.

Пример 4: Инкапсуляция данных в Python

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующим:

Мы попытались изменить цену, но не смогли, потому что Python рассматривает __maxprice, как приватные атрибуты. Чтобы изменить значение, мы использовали функцию сеттера. То есть, setMaxPrice(), которая принимает цену в качестве параметра.

Полиморфизм

Полиморфизм — это способность использовать в ООП общий интерфейс для нескольких форм (типов данных).

Предположим, что нужно раскрасить фигуру. Есть несколько вариантов фигуры (прямоугольник, квадрат, круг). Мы могли бы использовать тот же метод, чтобы закрасить любую форму. Эта концепция называется полиморфизмом.

Пример 5: Использование полиморфизма в Python

Чтобы реализовать полиморфизм, мы создали общий интерфейс. То есть, функцию flying_test(), которая может принимать любой объект. Затем мы передали объекты blu и peggy в функцию flying_test().

Преимущества использования ООП

Пожалуйста, опубликуйте свои комментарии по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, дизлайки, отклики, подписки!

Пожалуйста, опубликуйте ваши комментарии по текущей теме материала. За комментарии, дизлайки, подписки, отклики, лайки низкий вам поклон!

Источник

Основы ООП в Python — классы, объекты, методы

О ОП — самая используемая парадигма программирования. Это одновременно и особый способ мышления, и отдельная методика. Её концепцию проще всего понимать на примерах из реальной жизни. И это неспроста. Объектно-ориентированное программирование помогает представлять содержимое программы наиболее естественным для нашего мира способом.

Главным понятием ООП является понятие программного объекта. Вообще говоря, большинство сущностей на планете Земля — это некие объекты. И с частью из них мы взаимодействуем при помощи программирования. Банковский счёт, персонаж компьютерной игры или анимированный виджет сайта — всё это легко представить в виде объектов. Можно сказать, что объектно-ориентированное программирование позволяет смоделировать реальный объект в виде программного.

Множество объектов со схожими свойствами формируются в классы. Идея класса также является одной из основополагающих концепций ООП. Со стороны программы, класс — это всего лишь тип данных, но для программиста это куда более глубокая абстрактная структура. Но перейдём уже к конкретике.

💁‍♂️ Итак, мы — разработчики игр. Наша студия трудится над новым автосимулятором. В игре будут представлены разные виды транспорта: легковые автомобили, гоночные, грузовые и пассажирские. Все их можно описать одним словом — автотранспорт. Сделав это, мы абстрагировались от деталей и, таким образом, определили класс. Объектом этого класса может быть, как Бьюик 1968-го года, так и грузовой Freightliner Columbia желтого цвета.

У класса есть свойства и функции (в ООП их называют методами).

Свойствами класса «автотранспорт» могут быть, например: год выпуска, вид и цвет. На уровне объектов это будет выглядеть так: Бьюик Электра — это объект класса «Автотранспорт» со следующими свойствами:

Можно сказать, что объект — это вполне конкретный экземпляр класса

Помимо физических атрибутов, которые описывают внешний вид и характеристики транспортного средства, автомобили обладают между собой и другими фундаментальными сходствами. Например, все они могут ехать, тормозить, переключать скорости, поворачивать и сигналить. В нашем случае, всё это — методы класса «Автотранспорт». То есть действия, которые любые объекты данного класса могут выполнять.

Мы разрабатываем игру, поэтому предполагается, что машины в ней будут исправными. Значит, вполне естественно, что каждая из них может ехать и тормозить.

В Питоне класс «Автотранспорт» может выглядеть так:

# класс автотранспорт class MotorTransport(object): def __init__(self, color, year, auto_type): self.color = color self.year = year self.auto_type = auto_type # тормозить def stop(self): print(«Pressing the brake pedal») # ехать def drive(self): print(‘WRRRRRUM!’)

Теперь никто не помешает нам получить собственную красную феррари. Пусть и в симуляторе.

# создадим объект класса Автотранспорт ferrari_testarossa = MotorTransport(‘Red’, 1987, ‘passenger car’) # жмём на газ и вперёд! ferrari_testarossa.drive() > WRRRRRUM!

Принципы ООП

Абстракция

Абстракция — это выделение основных, наиболее значимых характеристик объекта и игнорирование второстепенных.

Любой составной объект реального мира — это абстракция. Говоря «ноутбук», вам не требуется дальнейших пояснений, вроде того, что это организованный набор пластика, металла, жидкокристаллического дисплея и микросхем. Абстракция позволяет игнорировать нерелевантные детали, поэтому для нашего сознания это один из главных способов справляться со сложностью реального мира. Если б, подходя к холодильнику, вы должны были иметь дело с отдельно металлом корпуса, пластиковыми фрагментами, лакокрасочным слоем и мотором, вы вряд ли смогли бы достать из морозилки замороженную клубнику.

Полиморфизм

Наследование

Это способность одного класса расширять понятие другого, и главный механизм повторного использования кода в ООП. Вернёмся к нашему автосимулятору. На уровне абстракции «Автотранспорт» мы не учитываем особенности каждого конкретного вида транспортного средства, а рассматриваем их «в целом». Если же более детализировано приглядеться, например, к грузовикам, то окажется, что у них есть такие свойства и возможности, которых нет ни у легковых, ни у пассажирских машин. Но, при этом, они всё ещё обладают всеми другими характеристиками, присущими автотранспорту.

Мы могли бы сделать отдельный класс «Грузовик», который является наследником «Автотранспорта». Объекты этого класса могли бы определять все прошлые атрибуты (цвет, год выпуска), но и получить новые. Для грузовиков это могли быть грузоподъёмность, снаряженная масса и наличие жилого отсека в кабине. А методом, который есть только у грузовиков, могла быть функция сцепления и отцепления прицепа.

Инкапсуляция

Инкапсуляция — это ещё один принцип, который нужен для безопасности и управления сложностью кода. Инкапсуляция блокирует доступ к деталям сложной концепции. Абстракция подразумевает возможность рассмотреть объект с общей точки зрения, а инкапсуляция не позволяет рассматривать этот объект с какой-либо другой.

Вы разработали для муниципальных служб класс «Квартира». У неё есть свойства вроде адреса, метража и высоты потолков. И методы, такие как получение информации о каждом из этих свойств и, главное, метод, реализующий постановку на учёт в Росреестре. Это готовая концепция, и вам не нужно чтобы кто-то мог добавлять методы «открыть дверь» и «получить место хранения денег». Это А) Небезопасно и Б) Избыточно, а также, в рамках выбранной реализации, не нужно. Работникам Росреестра не требуется заходить к вам домой, чтобы узнать высоту потолков — они пользуются только теми документами, которые вы сами им предоставили.

Класс

Классы, в некотором смысле, подобны чертежам: это не объекты сами по себе, а их схемы. Класс «банковских счетов» имеет строго определенные и одинаковые для всех атрибуты, но объекты в нём — сами счета — уникальны.

Как в Python создать класс

class SimpleClass: pass

Для именования классов в Python обычно используют стиль «camel case», где первая буква — заглавная.

Конструктор

Метод, который вызывается при создании объектов, в ООП зовётся конструктором. Он нужен для объектов, которые изначально должны иметь какие-то значение. Например, пустые экземпляры класса «Студент» бессмысленны, и желательно иметь хотя бы минимальный обозначенный набор вроде имени, фамилии и группы.

В качестве Питоновского конструктора выступает метод __init__() :

class Student: def __init__(self, name, surname, group): self.name = name self.surname = surname self.group = group alex = Student(«Alex», «Ivanov», «admin»)

Атрибуты класса

Поля могут быть статическими и динамическими:

☝️ Обратите внимание — статический и динамический атрибут может иметь одно и то же имя:

class MightiestWeapon: # статический атрибут name = «Default name» def __init__(self, name): # динамический атрибут self.name = name weapon = MightiestWeapon(«sword») print(MightiestWeapon.name) print(weapon.name)

Методы класса

Метод — это функция класса.

class SpaceShip: def atack(self): print(‘Пиу!’) star_destroyer = SpaceShip() star_destroyer.atack() > Пиу!

Что такое self?

🐈 Отличный пример с котофеями:

Уровни доступа атрибутов и методов

В Питоне не существует квалификаторов доступа к полям класса. Отсутствие аналогов связки public/private/protected можно рассматривать как упущение со стороны принципа инкапсуляции.

Декораторы

Декоратор — это функция-обёртка. В неё можно завернуть другой метод, и, тем самым, изменить его функциональность, не меняя код.

Объекты или экземпляры класса

Чем объекты отличаются от классов

Как уже было сказано, объект — это конкретный экземпляр класса. Все мы относимся к классу людей, но каждый из нас — уникальный объект этого класса.

Как создать объект класса в Python

Если у нас есть реализация класса, то его экземпляр создать очень просто:

class AirConditioner: def __init__(self, model, capacity): self.model = model self.capacity = capacity def turn_on(self): print(‘Now in the room will be cool’) # создадим объект класса Кондиционер ballu = AirConditioner(‘BPAC-07’, 785) ballu.turn_on() > Now in the room will be cool

Атрибуты объекта

Атрибуты класса могут быть динамическими и статическими. На уровне объекта они инициализируются так:

class MightiestWeapon: name = «Default name» def __init__(self, weapon_type): self.weapon_type = weapon_type # атрибут name можно переопределить и не создавая объекта MightiestWeapon.name = ‘Steel Sword’ print(MightiestWeapon.name) > Steal Sword # создаём объект и сразу же инициализируем динамический атрибут с помощью конструктора hero_sword = MightiestWeapon(‘sword’) # и теперь, уже для конкретного объекта, можно задать имя hero_sword.name = ‘Excalibur’ # новое статическое имя по умолчанию для всего класса не изменится print(MightiestWeapon.name) > Steal Sword print(hero_sword.name) > Excalibur

Наследование

Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется «наследованием».

# класс «Животное». Это достаточно абстрактный класс всего с одним методом «Издать звук». class Animal: def make_a_sound(self): print(«Издаёт животный звук»)

Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника:

# факт наследования в Python указывается при объявлении класса-наследника. # в скобках, после имени класса, указывается класс-родитель class Cat(Animal): def drop_everything(self): print(‘Вставай скорее, я всё уронил!’) class Dog(Animal): def dig_the_ground(self): print(‘Однажды я докопаюсь до ядра планеты!’)

Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия:

Tom = Cat() Tom.make_a_sound() > Издаёт животный звук Tom.drop_everything() > Вставай скорее, я всё уронил!

Переопределение

Сейчас у нас и кошка, и собака просто «издают животные звуки», а хотелось бы, конечно, слышать звуки, свойственные именно этим животным. Для этого существует механика переопределения. Достаточно объявить в классе-наследнике метод с тем же названием, что и в базовом классе:

class Dog(Animal): def dig_the_ground(self): print(‘Однажды я докопаюсь до ядра планеты!’) # отныне для объектов класса «Собака» будет выполняться именно эта реализация метода def make_a_sound(self): print(‘Гав-гав!’) Balto = Dog() Balto.make_a_sound() > Гав-гав!

Документирование классов

Весь код нужно комментировать и документировать. Классы — не исключение. Стоит помнить, что код вы пишите не для себя, и вполне вероятно, что написанное вами придётся поддерживать другим людям. Комментарии повышают читаемость и увеличивают легкость восприятие кода в разы, тем самым экономя время и деньги.

ООП ещё долгое время будет оставаться передовой парадигмой программирования. Но учить её полезно и по другой причине. Прямая связь объектно-ориентированного программирования с реальным миром помогает глубже понимать устройство и принципы работы, как самого языка, так и написания кода в целом.

Источник

ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации

Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе лежит объектный подход, поэтому работать в стиле ООП на Python очень просто.

Если вам интересно, что думает об этой концепции сам ее создатель Алан Кэй, загляните сюда.

Язык Python – типичный представитель ООП-семейства, обладающий элегантной и мощной объектной моделью. В этом языке от объектов никуда не спрятаться (ведь даже числа являются ими), поэтому давайте разбираться, как это все реализовано.

Основы ООП на Python для начинающих

Классы

Создавать классы в Python очень просто:

Классы-родители перечисляются в скобках через запятую:

С реализацией наследования разберемся чуть позже.

Свойства классов устанавливаются с помощью простого присваивания:

Методы объявляются как простые функции:

Обратите внимание на первый аргумент – self – общепринятое имя для ссылки на объект, в контексте которого вызывается метод. Этот параметр обязателен и отличает метод класса от обычной функции.

Экземпляры классов

Инстанцировать класс в Python тоже очень просто:

Можно создавать разные инстансы одного класса с заранее заданными параметрами с помощью инициализатора (специальный метод __init__ ). Для примера возьмем класс Point (точка пространства), объекты которого должны иметь определенные координаты:

Подробнее о других специальных методах жизненного цикла объектов поговорим чуть ниже.

Динамическое изменение

Можно обойтись даже без определения атрибутов и методов:

Кажется, этот класс совершенно бесполезен? Отнюдь. Классы в Python могут динамически изменяться после определения:

Статические и классовые методы

Еще есть так называемые методы классов. Они аналогичны методам экземпляров, но выполняются не в контексте объекта, а в контексте самого класса (классы – это тоже объекты). Такие методы создаются с помощью декоратора @classmethod и требуют обязательную ссылку на класс ( cls ).

Статические и классовые методы доступны без инстанцирования.

Специальные методы

Жизненный цикл объекта

Это обсуждение на stackoverflow поможет лучше разобраться с инстанцированием классов.

Метод __new__ может быть очень полезен для решения ряда задач, например, создания иммутабельных объектов или реализации паттерна Синглтон:

На практике деструктор используется редко, в основном для тех ресурсов, которые требуют явного освобождения памяти при удалении объекта. Не следует совершать в нем сложные вычисления.

Объект как функция

Объект класса может имитировать стандартную функцию, то есть при желании его можно «вызвать» с параметрами. За эту возможность отвечает специальный метод __call__ :

Имитация контейнеров

Но для объектов вашего пользовательского класса это не пройдет:

Решить эту проблему поможет специальный метод __len__ :

Можно работать с объектом как с коллекцией значений, определив для него интерфейс классического списка с помощью специальных методов:

Имитация числовых типов

Ваши объекты могут участвовать в математических операциях, если у них определены специальные методы. Например, __mul__ позволяет умножать объект на число по определенной программистом логике:

Другие специальные методы

В Python существует огромное количество специальных методов, расширяющих возможности пользовательских классов. Например, можно определить вид объекта на печати, его «официальное» строковое представление или поведение при сравнениях. Узнать о них подробнее вы можете в официальной документации языка.

Принципы ООП на Python

Рассмотрим «большую тройку» объектно-ориентированной концепции: инкапсуляцию, полиморфизм и наследование.

Инкапсуляция

Все объекты в Python инкапсулируют внутри себя данные и методы работы с ними, предоставляя публичные интерфейсы для взаимодействия.

Атрибут может быть объявлен приватным (внутренним) с помощью нижнего подчеркивания перед именем, но настоящего скрытия на самом деле не происходит – все на уровне соглашений.

Если поставить перед именем атрибута два подчеркивания, к нему нельзя будет обратиться напрямую. Но все равно остается обходной путь:

Специальные свойства и методы класса, некоторые из которых вам уже знакомы, имеют двойные подчеркивания до и после имени.

Кроме прямого доступа к атрибутам ( obj.attrName ), могут быть использованы специальные методы доступа (геттеры, сеттеры и деструкторы):

Такой подход очень удобен, если получение или установка значения атрибута требует сложной логики.

__getattribute__ перехватывает все обращения (в том числе и к существующим атрибутам):

Таким образом, можно организовать динамический доступ к методам и свойствам объекта, как действуют, например, RPC-системы.

Наследование

Язык программирования Python реализует как стандартное одиночное наследование:

так и множественное:

Используя множественное наследования можно создавать классы-миксины (примеси), представляющие собой определенную особенность поведения. Такой микси можно «примешать» к любому классу.

Ассоциация

Кроме наследования, существует и другой способ организации межклассового взаимодействия – ассоциация (агрегация или композиция), при которой один класс является полем другого.

Ассоциированные объекты могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора. Избежать подобных проблем при ассоциации помогают слабые ссылки (модуль weakref ).

Полиморфизм

Концепция полиморфизма – важная часть ООП на Python. Все методы в языке изначально виртуальные. Это значит, что дочерние классы могут их переопределять и решать одну и ту же задачу разными путями, а конкретная реализация будет выбрана только во время исполнения программы. Такие классы называют полиморфными.

Впрочем, можно получить и доступ к методам класса-предка либо по прямому обращению, либо с помощью функции super :

Это возможно благодаря утиной типизации.

Множественная диспетчеризация

Виртуальные методы обеспечивают одиночную диспетчеризацию, при которой выбор конкретного метода зависит от объекта, в контексте которого произошел вызов. Мультиметоды позволяют выбирать нужную функциональность в зависимости от количества, типов или значений аргументов.

Программирование на Python не поддерживает мультиметоды из коробки, поэтому для их реализации необходимо подключать сторонние Python библиотеки, например, multimethods.py.

Подробнее о множественной диспетчеризации читайте в этой статье из серии «Очаровательный Python».

Порядок разрешения доступа к атрибутам

Каким же образом интерпретатор разрешает сложные запросы к свойствам и методам? Рассмотрим последовательность поиска на примере запроса obj.field :

Все эти проверки совершаются только для пользовательских атрибутов.

Метаклассы

Метаклассы – это классы, инстансы которых тоже являются классами.

Узнайте больше о метаклассах в Python из нашего материала.

ООП на Python

Подведем краткий итог всему вышесказанному и выделим основные особенности реализации ООП на Python:

Хотите лучше разобраться в объектно-ориентированном программировании? Смотрите понятный видеокурс по основам ООП.

Источник

Python/Объектно-ориентированное программирование на Python

Содержание

Введение [ править ]

Принципы ООП [ править ]

Согласно Алану Кэю — автору языка программирования Smalltalk — объектно-ориентированным может называться язык, построенный с учетом следующих принципов [1] :

Объекты, типы и классы [ править ]

Определение класса [ править ]

Для определения класса используется оператор class :

У класса могут быть базовые (родительские) классы (надклассы), которые, если они есть, указываются в скобках после имени определяемого класса.

Минимально возможное определение класса выглядит так:

В терминологии Python члены класса называются атрибутами, функции класса — методами, а поля класса — свойствами (или просто атрибутами).

Определения методов аналогичны определениям функций, но (за некоторыми исключениями, о которых ниже) методы всегда имеют первый аргумент, называемый по общепринятому соглашению self :

Определения атрибутов — это обычные операторы присваивания, которые связывают некоторые значения с именами атрибутов.

В языке Python класс не является чем-то статическим, поэтому добавить атрибуты можно и после определения:

Создание экземпляра [ править ]

Для создания объекта — экземпляра класса (то есть, инстанцирования класса), достаточно вызвать класс по имени и задать параметры конструктора:

Конструктор, инициализатор, деструктор [ править ]

Специальные методы вызываются при создании экземпляра класса (конструктор), при инициализировании экземпляра класса (инициализатор) и при удалении класса (деструктор). В языке Python реализовано автоматическое управление памятью, поэтому конструктор и деструктор требуются достаточно редко, для ресурсов, требующих явного освобождения.

Следующий класс имеет конструктор, инициализатор и деструктор:

В момент вызова деструктора (например, по завершении программы) среда исполнения может быть уже достаточно «истощённой»Шаблон:Что, поэтому в деструкторе следует делать только самое необходимое. Кроме того, не обработанные в деструкторе исключения игнорируются.

Время жизни объекта [ править ]

Обычно время жизни объекта, определённого в программе на Python, не выходит за рамки времени выполнения процесса этой программы.

Для преодоления этого ограничения объект можно сохранить, а после — восстановить. Как правило, при записи объекта производится его сериализация, а при чтении — десериализация.

Инкапсуляция и доступ к свойствам [ править ]

Инкапсуляция является одним из ключевых понятий ООП. Все значения в Python являются объектами, инкапсулирующими код (методы) и данные и предоставляющими пользователям общедоступный интерфейс. Методы и данные объекта доступны через его атрибуты.

Сокрытие информации о внутреннем устройстве объекта выполняется в Python на уровне соглашения между программистами о том, какие атрибуты относятся к общедоступному интерфейсу класса, а какие — к его внутренней реализации. Одиночное подчеркивание в начале имени атрибута говорит о том, что атрибут не предназначен для использования вне методов класса (или вне функций и классов модуля), однако, атрибут все-таки доступен по этому имени. Два подчеркивания в начале имени дают несколько большую защиту: атрибут перестает быть доступен по этому имени. Последнее используется достаточно редко.

Особым случаем является наличие двух подчеркиваний в начале и в конце имени атрибута. Они используются для специальных свойств и функций класса (например, для перегрузки операции). Такие атрибуты доступны по своему имени, но их использование зарезервировано для специальных атрибутов, изменяющих поведение объекта.

Доступ к атрибуту может быть как прямой:

Так и с использованием свойств с заданными методами для получения, установки и удаления атрибута:

Разумеется, первый способ хорош только если значение атрибута является атомарной операцией по изменению состояния объекта. Если же это не так, то второй способ позволит выполнить все необходимые действия в соответствующих методах.

Эти способы позволяют организовать полностью динамический доступ к атрибутам объекта или, что используется очень часто, имитации несуществующих атрибутов. По такому принципу функционируют, например, все системы RPC для Python, имитируя методы и свойства, реально существующие на удаленном сервере.

Полиморфизм [ править ]

В компилируемых языках программирования полиморфизм достигается за счёт создания виртуальных методов, которые в отличие от невиртуальных можно перегрузить в потомке. В Python все методы являются виртуальными, что является естественным следствием разрешения доступа на этапе исполнения. (Следует отметить, что создание невиртуальных методов в компилируемых языках связано с меньшими накладными расходами на их поддержку и вызов).

Явно указав имя класса, можно обратиться к методу родителя (как впрочем и любого другого объекта).

Или, с использованием декоратора, так:

Однако, в этом случае никакие преобразования типов не делаются, поэтому забота о согласованности данных всецело лежит на программисте. Кроме того, присваивание атрибуту __class__ не должно применяться по поводу и без. Прежде чем решиться на его использование, необходимо рассмотреть менее радикальные варианты реализации изменения объекта, то есть по сути шаблона проектирования State.

Переопределение встроенных типов [ править ]

Встроенные типы и их методы имеют синтаксическую поддержку в языке Python или другие особые «привилегии». Конечно, любая операция может быть представлена синтаксисом вызова функции, однако, для частого применения это неудобно.

Воспользоваться точно такой же синтаксической поддержкой может и любой определённый пользователем класс. Для этого нужно лишь реализовать методы со специальными именами. Самый простой пример — переопределить функцию:

Методы __getitem__,__setitem__,__delitem__,__contains__ позволяют создать интерфейс для словаря или списка( dict ).

Достаточно просто переопределить и числовые типы. Скажем, следующий класс использует инфиксную операцию * :

Аналогичные методы имеются и у соответствующих встроенных типов:

Не все из них существуют на самом деле: большая часть имитируется интерпретатором Python для удобства программиста. Такое поведение позволяет экономить время при наиболее важных операциях (например, сложение целых не приводит к поиску и вызову метода __add__ у класса int ) и память не расходуется на этот поиск и вызов, но приводит к невозможности изменения методов у встроенных классов.

Отношения между классами [ править ]

Наследование и множественное наследование [ править ]

Python поддерживает как одиночное наследование, так и множественное, позволяющее классу быть производным от любого количества базовых классов.

В Python (из-за «утиной типизации») отсутствие наследования ещё не означает, что объект не может предоставлять тот же самый интерфейс.

Порядок разрешения доступа к методам и полям [ править ]

За достаточно простым в использовании механизмом доступа к атрибутам в w:Python кроется довольно сложный алгоритм. Далее будет приведена последовательность действий, производимых интерпретатором при разрешении запроса object.field (поиск прекращается после первого успешно завершённого шага, иначе происходит переход к следующему шагу).

«Новые» и «классические» классы [ править ]

Для построения «нового» класса достаточно унаследовать его от другого «нового». Если нужно создать «чистый» класс, то можно унаследоваться от object — родительского типа для всех «новых» классов.

Все стандартные классы — классы «нового» типа. [7]

Агрегация. Контейнеры. Итераторы [ править ]

Агрегация, когда один объект входит в состав другого, или отношение «HAS-A» («имеет»), реализуется в Python с помощью ссылок. Python имеет несколько встроенных типов контейнеров: список, словарь, множество. Можно определить собственные классы контейнеров со своей логикой доступа к хранимым объектам. (Следует заметить, что в Python агрегацию можно считать разновидностью ассоциации, так реально объекты не вложены друг в друга в памяти и, более того, время жизни элемента может не зависеть от времени жизни контейнера.)

Следующий класс из модуля utils.py среды web.py является примером контейнера-словаря, дополненного возможностью доступа к значениям при помощи синтаксиса доступа к атрибутам:

Вот как он работает:

Для доступа к контейнерам очень удобно использовать итераторы:

Ассоциация и слабые ссылки [ править ]

Отношение использования («USE-A») экземпляров одного класса другими является достаточно общим отношением. При использовании один класс обычно зависит от интерфейса другого класса (хотя эта зависимость может быть и взаимной). Если один объект использует другой, он обязательно содержит ссылку на него. Объекты могут ссылаться и друг на друга. В этом случае возникают циклические ссылки. Если ссылающиеся друг на друга объекты удалить, то они уже не могут быть удалены интерпретатором Python с помощью механизма подсчета ссылок. Удалением таких объектов занимается сборщик мусора.

Ассоциацию объектов без присущих ссылкам проблем можно осуществить с помощью слабых ссылок. Слабые ссылки не препятствуют удалению объекта.

Метаклассы [ править ]

Обычных возможностей объектно-ориентированного программирования хватает далеко не всегда. В некоторых случаях требуется изменить сам характер системы классов: расширить язык новыми типами классов, изменить стиль взаимодействия между классами и окружением, добавить некоторые дополнительные аспекты, затрагивающие все используемые в приложении классы, и т. п.

Разумеется, вместо оператора print код метакласса может выполнять более полезные функции: регистрировать класс, передавать действия с классами на удаленную систему, использовать классы для других целей (например, как декларации или ограничения) и т. п.

Методы [ править ]

Метод [ править ]

Статический метод [ править ]

Статические методы в Python являются синтаксическими аналогами статических функций в основных языках программирования. Они не получают ни экземпляр ( self ), ни класс ( cls ) первым параметром. Для создания статического метода (только «новые» классы могут иметь статические методы) используется декоратор staticmethod

Статические методы реализованы с помощью свойств (property).

Метод класса [ править ]

Классовые методы в Python занимают промежуточное положение между статическими и обычными. В то время как обычные методы получают первым параметром экземпляр класса, а статические не получают ничего, в классовые методы передается класс. Возможность создания классовых методов является одним из следствий того, что в Python классы также являются объектами. Для создания классового (только «новые» классы могут иметь классовые методы) метода можно использовать декоратор classmethod

Классовые методы достаточно часто используются для перегрузки конструктора. Классовые методы, как и статические, реализуются через свойства (property).

Мультиметоды [ править ]

Примером для иллюстрации сути мультиметода может служить функция add() из модуля operator :

Устойчивость объектов [ править ]

Объекты всегда имеют своё представление в памяти компьютера и их время жизни не больше времени работы программы. Однако зачастую необходимо сохранять данные между запусками приложения и/или передавать их на другие компьютеры. Одним из решений этой проблемы является устойчивость объектов (англ. object persistence ) которая достигается с помощью хранения представлений объектов (сериализацией) в виде байтовых последовательностей и их последующего восстановления (десериализация).

Модуль pickle является наиболее простым способом «консервирования» объектов в Python.

Следующий пример показывает, как работает сериализация и десериализация:

Сериализация pickle — не единственная возможная, и подходит не всегда. Для сериализации, не зависящей от языка программирования, можно использовать, например, XML.

Источник