Как сделать статический класс в python

Добавил пользователь Евгений Кузнецов
Обновлено: 05.10.2024

возможно ли иметь статические методы в Python, чтобы я мог вызывать их без инициализации класса, например:

да, с помощью staticmethod оформителя

обратите внимание, что некоторый код может использовать старый метод определения статического метода, с помощью staticmethod как функция, а не декоратор. Это должно только использоваться, если вам нужно поддерживать древние версии Python (2.2 и 2.3)

это полностью идентично первому примеру (используя @staticmethod ), просто не используя синтаксис nice decorator

и, наконец, использовать staticmethod() экономно! Есть очень мало ситуаций, когда статические методы необходимы в Python, и я видел их много раз, когда отдельная функция "верхнего уровня" была бы более ясной.

статический метод не получает неявный первый аргумент. Чтобы объявить статический метод, используйте эту идиому:

форма @staticmethod функция оформителя - см. Описание определений функций в определения функции для сведения.

его можно вызвать либо в классе (например, C.f() ) или на экземпляре (например, C().f() ). Экземпляр игнорируется, за исключением его класса.

статические методы в Python аналогичны методам, найденным в Java или c++. Более продвинутую концепцию смотрите в разделе classmethod() .

для получения дополнительной информации о статических методах обратитесь к документации по стандартной иерархии типов в стандартная иерархия типа.

новое в версии 2.2.

изменено в версии 2.4: добавлен синтаксис декоратора функций.

думаю, что Стивен на самом деле прав. Чтобы ответить на исходный вопрос, чтобы настроить метод класса, просто предположите, что первый аргумент не будет вызывающим экземпляром, а затем убедитесь, что вы вызываете только метод из класса.

(обратите внимание, что этот ответ относится к Python 3.х. В Python 2.x вы получите TypeError для вызова метода в самом классе.)

в этом коде метод "rollCall" предполагает, что первый аргумент не является экземпляром (как это было бы, если бы он был вызван экземпляром вместо класса). Пока "rollCall" вызывается из класса, а не экземпляра, код будет работать нормально. Если мы попытаемся вызвать "rollCall" из экземпляра, например:

однако это вызовет исключение, потому что оно отправит два аргумента: себя и -1, а "rollCall" определен только для принятия одного аргумент.

кстати, Рекс.rollCall () отправит правильное количество аргументов, но также вызовет исключение, потому что теперь n будет представлять экземпляр Dog (т. е. rex), когда функция ожидает, что n будет числовым.

это где украшение поставляется в: Если мы предшествуем методу "rollCall" с

затем, явно заявив, что метод статичен, мы можем даже вызвать его из экземпляра. Сейчас,

будет работать. Затем вставка @staticmethod перед определением метода останавливает отправку экземпляра в качестве аргумента.

вы можете проверить это, попробовав следующий код С и без комментария строки @staticmethod.

Наследование в Python основано на сходных идеях, используемых в других объектно-ориентированных языках, таких как Java, C ++ и т. Д. Новый класс может быть получен из существующего класса следующим образом.

BaseClass является уже существующий (родительский) класс, а DerivedClass это новый (дочерний) класс , который наследует (или подклассов) атрибуты BaseClass . Примечание: По состоянию на Python 2.2, все классы неявно наследуются от object класса , который является базовым классом для всех встроенных типов.

Определим родительский Rectangle класс в примере ниже, который неявно наследует от object :

Rectangle класс может быть использован в качестве базового класса для определения Square класса, как квадрат является частным случаем прямоугольника.

Square класс автоматически наследует все атрибуты Rectangle класса, а также класса объектов. super() используется для вызова __init__() метод Rectangle класса, по существу , вызовом любой перекрытый метод базового класса. Примечание: в Python 3, super() не требует аргументов.

Объекты производного класса могут получать доступ и изменять атрибуты своих базовых классов:

issubclass(DerivedClass, BaseClass) : возвращает True , если DerivedClass является подклассом BaseClass

isinstance(s, Class) : возвращает True , если ы является экземпляром Class или любой из производных классов Class

Переменные класса и экземпляра

Переменные экземпляра уникальны для каждого экземпляра, а переменные класса являются общими для всех экземпляров.

Переменные класса могут быть доступны в экземплярах этого класса, но присвоение атрибуту класса создаст переменную экземпляра, которая затеняет переменную класса

Обратите внимание , что мутирует переменный класс случаев может привести к неожиданным последствиям.

Связанные, несвязанные и статические методы

Идея связанных и несвязанных методов был удален в Python 3 . В Python 3 при объявлении метода в классе, вы используете def ключевое слово, тем самым создавая объект функции. Это обычная функция, и окружающий класс работает как пространство имен. В следующем примере мы указываем метод f в пределах класса A , и это становится функцией Af :

В Python 2 поведение отличается: объекты функций внутри класса были неявно заменены объектами типа instancemethod , которые назывались несвязанных метода , потому что они не были связаны с каким - либо конкретным экземпляром класса. Удалось получить доступ к основной функции с помощью .__func__ свойства.

Последнее поведение подтверждается проверкой - методы распознаются как функции в Python 3, в то время как различие поддерживается в Python 2.

В обеих версиях функции Python / метод Af может быть вызван непосредственно, при условии , что вы передаете экземпляр класса A в качестве первого аргумента.

В суровых буднях детали следующим образом : запись af вызывает магический __getattribute__ метод , который сначала проверяет , является ли имеет атрибут с именем a a f (не), а затем проверяет , класс A , содержит ли это метод с таким именем (он делает), и создает новый объект m типа method , который имеет ссылку на исходные Af в m.__func__ и ссылку на объект a в m.__self__ . Когда этот объект вызывается как функция, он просто выполняет следующие действия : m(. ) => m.__func__(m.__self__, . ) . Таким образом , этот объект называется связанный метод потому , что при вызове он знает , чтобы поставить объект был привязан к качестве первого аргумента. (Эти вещи работают одинаково в Python 2 и 3).

Наконец, Python имеет методы класса и статические методы - специальные виды методов. Методы класса работают точно так же , как и обычные методы, за исключением того, что при вызове на объекте они связываются с классом объекта , а не к объекту. Таким образом , m.__self__ = type(a) . При вызове такого связанного метода, он проходит класс в качестве первого аргумента. a Статические методы еще проще: они вообще ничего не связывают и просто возвращают базовую функцию без каких-либо преобразований.

Обратите внимание, что методы класса привязаны к классу даже при обращении к экземпляру:

Стоит отметить , что на самом низком уровне, функции, методы, staticmethods и т.д., на самом деле дескрипторы , которые вызывают __get__ , __set и , возможно , `del__` специальные методы. Для более подробной информации о методах классов и статических методах:

Классы нового стиля против старого стиля

Новые классы в стиле были введены в Python 2.2 для объединения классов и типов. Они наследуют от верхнего уровня object типа. Класс нового типа является определенный пользователем тип, и очень похож на встроенных типов.

Классы старого типа не наследуют от object . Экземпляры старого типа всегда реализуется с помощью встроенного в instance типа.

В Python 3 классы старого стиля были удалены.

Новые классы стиля в Python 3 неявно наследуют от object , поэтому нет необходимости указывать MyClass(object) больше.

Значения по умолчанию для переменных экземпляра

Если переменная содержит значение неизменяемого типа (например, строку), тогда можно назначить значение по умолчанию, подобное этому.

Нужно быть осторожным при инициализации изменяемых объектов, таких как списки в конструкторе. Рассмотрим следующий пример:

Такое поведение вызвано тем, что в Python параметры по умолчанию связаны при выполнении функции, а не при ее объявлении. Чтобы получить переменную экземпляра по умолчанию, которая не разделяется между экземплярами, следует использовать такую конструкцию:

Множественное наследование

Python использует C3 линеаризацию алгоритм для определения порядка , в котором для решения атрибутов класса, включая методы. Это известно как Порядок разрешения методов (MRO).

Вот простой пример:

Теперь, если мы создаем экземпляр FooBar, если мы ищем атрибут foo, мы видим, что атрибут Foo находится первым

Можно просто сказать, что алгоритм Python MRO

Глубина первого (например , FooBar затем Foo ) , если
общий родительский ( object ) блокируется ребенком ( Bar ) и
круговые отношения не допускаются.

То есть, например, Bar не может наследовать от FooBar, а FooBar наследует от Bar.

Для комплексного примера в Python см запись Википедии .

Другая характерная особенность в наследстве является super . Супер может получить функции родительских классов.

Множественное наследование с помощью метода init класса, когда у каждого класса есть собственный метод init, тогда мы пытаемся получить множественное наследование, тогда вызывается только метод init класса, который наследуется первым.

для примера ниже Foo метод инициализировать класс вызывался класс Bar не INIT вызывался

Выход:

Но это не значит , что бар класс не наследуется. Instance конечного класса FooBar также экземпляр класса Bar и класса Foo.

Выход:

Дескрипторы и точечные поиски

Дескрипторы являются объектами , которые являются ( как правило) атрибутами классов и которые имеют какие - либо из __get__ , __set__ или __delete__ специальных методов.

Дескрипторы данных имеют какой - либо из __set__ или __delete__

Они могут контролировать пунктирный поиск на экземпляре, и используются для реализации функций, staticmethod , classmethod и property . Пунктирная поиск (например , экземпляр foo класс Foo отрываясь атрибут bar - т.е. foo.bar ) использует следующий алгоритм:

bar ищется в инстанции __dict__ . Вот почему мы можем переопределить или заблокировать методы, вызываемые из экземпляра с точечным поиском. Если bar существует в случае, она используется. Если нет, то мы

Методы класса: альтернативные инициализаторы

Методы класса представляют альтернативные способы создания экземпляров классов. Чтобы проиллюстрировать это, давайте посмотрим на пример.

Давайте предположим , что мы имеем относительно простой Person класс:

Возможно, было бы удобно иметь возможность создавать экземпляры этого класса, указав полное имя вместо имени и фамилии отдельно. Один из способов сделать это будет иметь last_name быть необязательным параметром, и при условии , что , если не дано, мы прошли полное имя:

Однако с этим битом кода связаны две основные проблемы:

Параметры first_name и last_name теперь вводит в заблуждение, так как вы можете ввести полное имя для first_name . Кроме того, если есть больше падежей и / или больше параметров, которые обладают такой гибкостью, ветвление if / elif / else может быстро раздражать.

Введите методы класса. Вместо того , чтобы иметь один инициализатор, мы создадим отдельный инициализатору, называемый from_full_name , и украсить его с (встроенный) classmethod декоратора.

Обратите внимание на cls вместо self в качестве первого аргумента from_full_name . Методы класса применяется к общему классу, не является экземпляром данного класса (что self обычно обозначает). Так что , если cls является наш Person класс, то возвращается значение из from_full_name метода класса является Person(first_name, last_name, age) , который использует Person «s __init__ создать экземпляр Person класса. В частности, если мы должны были сделать подкласс Employee из Person , то from_full_name будет работать в Employee классе , а также.

Для того, чтобы показать , что это работает , как и ожидалось, давайте создавать экземпляры Person в более чем одним способом , без разветвлений в __init__ :

Классная композиция

Композиция классов позволяет явные отношения между объектами. В этом примере люди живут в городах, которые принадлежат странам. Композиция позволяет людям получить доступ ко всем людям, живущим в их стране:

Обезьяна Ямочный

Но теперь мы хотим добавить еще одну функцию позже в коде. Предположим, что эта функция выглядит следующим образом.

Но как же мы добавим это как метод в A ? Это просто мы просто по существу поместить эту функцию в с помощью оператора присваивания. A

Почему это работает? Потому что функции - это объекты, как и любой другой объект, а методы - это функции, принадлежащие классу.

Функция get_num должна быть доступна для всех существующих (уже создан) , а также к новым экземплярам A

Эти дополнения доступны для всех экземпляров этого класса (или его подклассов) автоматически. Например:

Обратите внимание, что, в отличие от некоторых других языков, этот метод не работает для определенных встроенных типов и не считается хорошим стилем.

Список всех членов класса

dir() функция может быть использована для получения списка членов класса:

Обычно ищут только "немагических" участников. Это можно сделать с помощью простого понимания , в котором перечислены члены, имена которых не начиная с __ :

Предостережения:

Классы можно определить __dir__() метод. Если этот метод существует вызова dir() будем называть __dir__() , в противном случае Python будет пытаться создать список членов класса. Это означает, что функция dir может иметь неожиданные результаты. Две цитаты важности из официальной документации питона :

Если объект не содержит каталог ( как правило ), функция пытается все возможное , чтобы собрать информацию из атрибута Dict объекта, если он определен, и от его типа объекта. Полученный список не обязательно является полным, и может быть неточным , если объект имеет собственный GetAttr ().

Примечание: Поскольку реж () поставляется в первую очередь для удобства использования в интерактивной командной строке, он пытается поставить интересный набор имен больше , чем он пытается поставить строго или последовательно определенный набор имен, и его детальное поведение может измениться по релизы. Например, атрибуты метакласса отсутствуют в списке результатов, когда аргумент является классом.

Введение в классы

Класс, функционирующий как шаблон, который определяет основные характеристики конкретного объекта. Вот пример:

Есть несколько вещей, на которые стоит обратить внимание при рассмотрении приведенного выше примера.

Теперь давайте сделаем несколько экземпляров нашего Person класса!

В настоящее время мы имеем три Person объектов, kelly , joseph и john_doe .

Мы можем получить доступ к атрибутам класса из каждого экземпляра с помощью оператора точки . Еще раз обратите внимание на разницу между атрибутами класса и экземпляра:

Мы можем выполнить методы класса с использованием того же оператора точки . :

свойства

Классы Python поддерживают свойства, которые выглядят как обычный переменный объект, но с возможностью прикрепления пользовательского поведения и документации.

Объекта , класса MyClass , будет иметь имеют свойство .string , однако его поведение теперь жестко контролируется:

Помимо полезного синтаксиса, описанного выше, синтаксис свойства позволяет проверять или добавлять другие дополнения к этим атрибутам. Это может быть особенно полезно с общедоступными API-интерфейсами, где пользователю должен быть предоставлен определенный уровень помощи.

Синглтон класс

Синглтон - это шаблон, который ограничивает создание экземпляра класса одним экземпляром / объектом. Для получения дополнительной информации о питоных одноэлементных шаблонах проектирования, см здесь .

Другой способ - украсить свой класс. Следуя пример из этого ответа создать класс Singleton:

Для использования вы можете использовать Instance метод

Синтаксис

Параметры

Примечания

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.

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

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:

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

Переопределив классовый метод __new__ , можно управлять процессом создания экземпляра. Этот метод вызывается до метода __init__ и должен вернуть новый экземпляр либо None (в последнем случае будет вызван __new__ родительского класса). Метод __new__ используется для управления созданием неизменчивых (immutable) объектов, управления созданием объектов в случаях, когда __init__ не вызывается, например, при десериализации (unpickle). Следующий код демонстрирует один из вариантов реализации шаблона Одиночка:

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:

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 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.

Существуют два способа централизованно контролировать доступ к атрибутам. Первый основан на перегрузке методов __getattr__() , __setattr__() , __delattr__() , а второй — метода __getattribute__() . Второй метод помогает управлять чтением уже существующих атрибутов.

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.

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).

В общем случае для получения класса-предка применяется функция super .

Используя специально предусмотренное исключение NotImplementedError , можно имитировать чисто виртуальные методы:

Или, с использованием декоратора, так:

Изменяя атрибут __class__ , можно перемещать объект вверх или вниз по иерархии наследования (впрочем, как и к любому другому типу)

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.

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:

Аналогично поддаются переопределению все операции встроенных типов. Ещё один пример связан с вычислением длины объекта с помощью функции len() . Эта встроенная функция вызывает специальный метод:

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 * :

Последний из методов — .__str__() — отвечает за представление экземпляра класса при печати оператором print и в других подобных случаях.

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.

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

Множественное наследование в Python применяется в основном для добавления примесей (mixins) — специальных классов, вносящих некоторую черту поведения или набор свойств [4] .

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).

Эта последовательность распространяется только на пользовательские атрибуты. Системные атрибуты, такие как __dict__ , __len__ , __add__ и другие, имеющие специальные поля в С-структуре описания класса находятся сразу.

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:

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

Для работы со слабыми ссылками применяется модуль weakref .

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.

При объявлении метакласса за основу можно взять класс type . Пример:

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.

Синтаксис описания метода ничем не отличается от описания функции, разве что его положением внутри класса и характерным первым формальным параметром self , с помощью которого внутри метода можно ссылаться на сам экземпляр класса (название self является соглашением, которого придерживаются программисты на Python):

Статические методы реализованы с помощью свойств (property).

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

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

В языке Python достаточно легко реализовать и определённые пользователем мультиметоды [8] . Например, эмулировать мультиметоды можно с помощью модуля multimethods.py (из Gnosis Utils) :

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).

Следующий пример показывает, как работает сериализация и десериализация:

Получаемая при сериализации строка может быть передана по сети, записана в файл или специальное хранилище объектов, а позже — прочитана. Сериализации поддаются не все объекты. Некоторые объекты (например, классы и функции) представляются своими именами, поэтому для десериализации требуется наличие тех же самых классов. Нужно отметить, что нельзя десериализовать данные из непроверенных источников с помощью модуля pickle , так как при этом возможны практически любые действия на локальной системе. При необходимости обмениваться данными по незащищенным каналам или с ненадежными источниками можно воспользоваться другими модулями для сериализации.

В основе сериализации объекта стоит представление его состояния. По умолчанию состояние объекта — это все, что записано в его полях. Пользовательские классы могут управлять сериализацией, предоставляя состояние объекта явным образом (методы __getstate__ , __setstate__ и др.).

На стандартном для Python механизме сериализации построена работа модуля shelve (shelve (англ. глаг.) — ставить на полку; сдавать в архив). Модуль предоставляет функцию open . Объект, который она возвращает, работает аналогично словарю, но объекты сериализуются и сохраняются в файле:

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

Кроме атрибутов объектов в классе можно определять атрибуты классов. Подобные атрибуты определяются в виде переменных уровня класса. Например:

Здесь в классе Person определено два атрибута: type, который хранит имя класса, и description, который хранит описание класса.

Для обращения к атрибутам класса мы можем использовать имя класса, например: Person.type , и, как и атрибуты объекта, мы можем получать и изменять их значения.

Подобные атрибуты являются общими для всех объектов класса:

Атрибуты класса могут применяться для таких ситуаций, когда нам надо определить некоторые общие данные для всех объектов. Например:

В данном случае атрибут default_name хранит имя по умолчанию. И если в конструктор передана пустая строка для имени, то атрибуту name передается значение атрибута класса default_name. Для обращения к атрибуту класса внутри методов можно применять имя класса

Атрибут класса

Возможна ситуация, когда атрибут класса и атрибут объекта совпадает по имени. Если в коде для атрибута объекта не задано значение, то для него может применяться значение атрибута класса:

Здесь метод print_name использует атрибут объект name, однако нигде в коде этот атрибут не устанавливается. Зато на уровне класса задан атрибут name. Поэтому при первом обращении к методу print_name, в нем будет использоваться значение атрибута класса:

Однако далее мы можем поменять установить атрибут объекта:

Причем второй объект - tom продолжит использовать атрибут класса. И если мы изменим атрибут класса, соответственно значение tom.name тоже изменится:

Статические методы

Кроме обычных методов класс может определять статические методы. Такие методы предваряются аннотацией @staticmethod и относятся в целом к классу. Статические методы обычно определяют поведение, которое не зависит от конкретного объекта:

В данном случае в классе Person определен атрибут класса __type , который хранит значение, общее для всего класса - название класса. Причем поскольку название атрибута предваряется двумя подчеркиваниями, то данный атрибут будет приватным, что защитит от недопустимого изменения.

Также в классе Person определен статический метод print_type , который выводит на консоль значение атрибута __type. Действие этого метода не зависит от конкретного объекта и относится в целом ко всему классу - вне зависимости от объекта на консоль будет выводится одно и то же значение атрибута __type. Поэтому такой метод можно сделать статическим.

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?

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

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.

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:

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

Для создания объектов необходимо иметь подробное представление о разрабатываемом программном обеспечении;
Не каждый аспект программного обеспечения является лучшим решением для реализации в качестве объекта. Для новичков может быть тяжело прочертить линию в золотой середине;
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:

Читайте также: