Метод объекта/экземпляра класса в Python
Методы — это функции, вызываемые с использованием точечной нотации. Если обратится к методу (функции, определенной в пространстве имен класса) через экземпляр, то получим специальный объект: объект привязанного метода (также называемого методом экземпляра). При вызове он добавляет аргумент self в список аргументов.
Обычно метод вызывается сразу после его привязки:
class MyClass: """Простой пример класса""" i = 12345 def f(self): return 'hello world' x = MyClass() x.f() # 'hello world'
В примере с классом MyClass метод экземпляра класса x.f() возвращает строку «hello world». Нет необходимости вызывать метод сразу, x.f — это объект метода класса и его можно сохранить и вызвать позже. В примере ниже — бесконечный цикл, который будет продолжать печатать «hello world».
xf = x.f while True: print(xf())
Что именно происходит при вызове метода? Заметили, что x.f() был вызван без аргумента? Хотя в определение функции f() был указан один аргумент self . Python всегда вызывает исключение, когда функция, требующая аргумента, вызывается без него, даже если аргумент фактически не используется…
Особенность методов заключается в том, что объект экземпляра передается в качестве первого аргумента self функции. В примере вызов x.f() в точности эквивалентен вызову MyClass.f(x) . В общем случае вызов метода со списком из n аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, который создается путем вставки объекта экземпляра метода перед первым аргументом.
При ссылке на атрибут экземпляра, не являющийся атрибутом данных, выполняется поиск экземпляра класса. Если имя обозначает допустимый атрибут класса, который является объектом функции, объект метода создается путем упаковки указателей объекта экземпляра и объекта функции, только что найденных вместе в абстрактном объекте: это объект метода. Когда объект метода вызывается со списком аргументов, новый список аргументов создается из экземпляра класса и списка аргументов этого класса, а объект функции вызывается с этим новым списком аргументов.
Первый аргумент метода называется self . Это не более чем соглашение: имя self не имеет абсолютно никакого особого значения для Python. Обратите внимание, что не следуя соглашению, ваш код может быть менее читаемым для других программистов Python и также может быть написана некая программа для просмотра классов, которая будет основываться на этом соглашении.
Любой функциональный объект, являющийся атрибутом класса, определяет метод для экземпляров этого класса. Нет необходимости в том, чтобы определение функции было текстуально заключено в определение класса: присвоение объекта функции локальной переменной в классе также нормально.
# Функция, определенная вне класса def f1(self, x, y): return min(x, x+y) class C: f = f1 def g(self): return 'hello world' h = g
Обратите внимание, что эта практика обычно только запутывает читателя программы. Теперь f , g и h — это все атрибуты класса C , которые относятся к функциональным объектам, и, следовательно, все они являются методами экземпляров класса C . Метод h точно эквивалентны g .
Методы могут вызывать другие методы, используя атрибуты метода собственного аргумента:
class Bag: def __init__(self): self.data = [] def add(self, x): self.data.append(x) def addtwice(self, x): self.add(x) self.add(x)
Методы могут ссылаться на глобальные имена так же, как обычные функции. Глобальной областью видимости, связанной с методом, является модуль, содержащий его определение. Класс никогда не используется в качестве глобальной области видимости. Хотя редко встречаются веские причины для использования глобальных данных в методе, существует много законных вариантов использования глобальной области видимости. Функции и модули, импортированные в глобальную область, могут использоваться методами, а также функциями и классами, определенными в нем. Обычно класс, содержащий метод, сам определяется в этой глобальной области видимости.
Поддержка получения произвольных атрибутов методами.
Связанные методы имеют два специальных атрибута, доступных только для чтения: m.__ self__ — это объект, с которым работает метод, и m.__func__ — это функция, реализующая метод. Вызов m(arg-1, arg-2, . arg-n) полностью эквивалентен вызову m.__func__(m.__self__, arg-1, arg-2, . arg-n) .
Как и объекты функций, связанные объекты методов поддерживают получение произвольных атрибутов. Однако, поскольку атрибуты метода фактически хранятся в базовом объекте функции ( meth.__func__ ), то установка атрибутов метода для связанных методов запрещена. Попытка установить атрибут в методе приводит к возникновению исключения AttributeError . Чтобы установить атрибут метода, необходимо явно установить его для базового объекта функции:
>>> class C: . def method(self): . pass . >>> c = C() >>> c.method.whoami = 'my name is method' # can't set on the method # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # AttributeError: 'method' object has no attribute 'whoami' >>> c.method.__func__.whoami = 'my name is method' >>> c.method.whoami # 'my name is method'
- ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
- Пространство имен и область видимости в классах
- Определение классов
- Объект класса и конструктор класса
- Создание экземпляра класса
- Метод экземпляра класса
- Что такое метод класса и зачем нужен
- Что такое статический метод в классах Python и зачем нужен
- Атрибуты класса и переменные экземпляра класса
- Кэширование методов экземпляра декоратором lru_cache
- Закрытые/приватные методы и переменные класса Python
- Наследование классов
- Множественное наследование классов
- Абстрактные классы
- Перегрузка методов в классе Python
- Что такое миксины и как их использовать
- Класс Python как структура данных, подобная языку C
- Создание пользовательских типов данных
- Специальные (магические) методы класса Python
- Базовая настройка классов Python магическими методами
- Настройка доступа к атрибутам класса Python
- Дескриптор класса для чайников
- Протокол дескриптора класса
- Практический пример дескриптора
- Использование метода .__new__() в классах Python
- Специальный атрибут __slots__ класса Python
- Специальный метод __init_subclass__ класса Python
- Определение метаклассов metaclass
- Эмуляция контейнерных типов в классах Python
- Другие специальные методы класса
- Как Python ищет специальные методы в классах
- Шаблон проектирования Фабрика и его реализация
Создание классов и объектов
В языке программирования Python классы создаются с помощью инструкции class , за которой следует произвольное имя класса, после которого ставится двоеточие, далее с новой строки и с отступом реализуется тело класса:
class ИмяКласса: код_тела_класса
Если класс является дочерним, то родительские классы перечисляются в круглых скобках после имени класса.
Объект создается путем вызова класса по его имени. При этом после имени класса обязательно ставятся скобки:
ИмяКласса()
То есть класс вызывается подобно функции. Однако в случае вызова класса происходит не выполнение его тела, как это происходило бы при вызове функции, а создается объект. Поскольку в программном коде важно не потерять ссылку на только что созданный объект, то обычно его связывают с переменной. Поэтому создание объекта чаще всего выглядит так:
имя_переменной = ИмяКласса()
В последствии к объекту обращаются через связанную с ним переменную.
Пример «пустого» класса и двух созданных на его основе объектов:
>>> class A: . pass . >>> a = A() >>> b = A()
Класс как пространство имен
С точки зрения пространства имен класс можно представить подобным модулю. Также как в модуле в классе могут быть свои переменные со значениями и функции. Также как в модуле у класса есть собственное пространство имен, доступ к которому возможен через имя класса:
>>> class B: . n = 5 . def adder(v): . return v + B.n . >>> B.n 5 >>> B.adder(4) 9
Однако в случае классов используется особая терминология. Пусть имена, определенные в классе, называются атрибутами этого класса. В примере имена n и adder – это атрибуты класса B . Атрибуты-переменные часто называют полями или свойствами (в других языках понятия «поле» и «свойство» не совсем одно и то же). Полем является n . Атрибуты-функции называются методами. Методом в классе B является adder . Количество свойств и методов в классе может быть любым.
Класс как шаблон для создания объектов
На самом деле классы – не модули. Они своего рода шаблоны, от которых создаются объекты-экземпляры. Такие объекты наследуют от класса его атрибуты. Вернемся к нашему классу B и создадим на его основе два объекта:
>>> class B: . n = 5 . def adder(v): . return v + B.n . >>> a = B() >>> b = B()
У объектов, связанных с переменными a и b , нет собственного поля n . Однако они наследуют его от своего класса:
>>> a.n 5 >>> a.n is B.n True
То есть поля a.n и B.n – это одно и то же поле, к которому можно обращаться и через имя a , и через имя b , и через имя класса. Поле одно, ссылок на него три.
Однако что произойдет в момент присваивания этому полю значения через какой-нибудь объект-экземпляр?
>>> a.n = 10 >>> a.n 10 >>> b.n 5 >>> B.n 5
В этот момент у экземпляра появляется собственный атрибут n , который перекроет (переопределит) родительский, то есть тот, который достался от класса.
>>> a.n is B.n False >>> b.n is B.n True
При этом присвоение через B.n отразится только на b и B , но не на a :
>>> B.n = 100 >>> B.n, b.n, a.n (100, 100, 10)
Иная ситуация нас ожидает с атрибутом adder . При создании объекта от класса функция adder не наследуется как есть, а как бы превращается для объекта в одноименный метод:
>>> B.adder is b.adder False >>> type(B.adder) >>> type(b.adder)
Через имя класса мы вызываем функцию adder :
>>> B.adder(33) 133
Через имя объекта вызываем метод adder :
>>> b.adder(33) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: adder() takes 1 positional argument but 2 were given
В сообщении об ошибке говорится, что adder принимает только один аргумент, а было передано два. Откуда появился второй, если в скобках было указано только одно число?
Дело в том, что в отличии от функции в метод первым аргументом всегда передается объект, к которому применяется этот метод. То есть выражение b.adder(33) как бы преобразовывается в adder(b, 33) . Сам же b.adder как объект типа method хранит сведения, с каким классом он связан и какому объекту-экземпляру принадлежит:
>>> b.adder >
В нашем случае, чтобы вызывать adder через объекты-экземпляры, класс можно переписать так:
>>> class B: . n = 5 . def adder(obj, v): . return v + obj.n . >>> b = B() >>> b.adder(33) 38
В коде выше при вызове метода adder переменной-параметру obj присваивается объект, связанный с переменной, к которой применяется данный метод. В данном случае это объект, связанный с b . Если adder будет вызван на другой объект, то уже он будет присвоен obj :
>>> a = B() >>> a.n = 9 >>> a.adder(3) 12
В Python переменную-параметр метода, которая связывается с экземпляром своего класса, принято называть именем self. Таким образом, более корректный код будет таким:
>>> class B: . n = 5 . def adder(self, v): . return v + self.n
Можем ли мы все также вызывать adder как функцию, через имя класса? Вполне. Только теперь в функцию надо передавать два аргумента:
>>> B.adder(B, 200) 205 >>> B.adder(a, 200) 209
Здесь первым аргументом в функцию передается объект, у которого есть поле n лишь только потому, что далее к этому полю обращаются через выражение self.n .
Однако если атрибут определен так, что предполагается его работа в качестве метода, а не функции, то через класс его уже не вызывают (нет смысла, логика программы этого не подразумевает).
С другой стороны, в ООП есть понятие «статический метод». По сути это функция, которая может вызываться и через класс, и через объект, и которой первым аргументом не подставляется объект, на который она вызывается. В Python статический метод можно создать посредством использования специального декоратора.
Атрибут __dict__
В Python у объектов есть встроенные специальные атрибуты. Мы их не определяем, но они есть. Одним из таких атрибутов объекта является свойство __dict__ . Его значением является словарь, в котором ключи – это имена свойств экземпляра, а значения – текущие значения свойств.
>>> class B: . n = 5 . def adder(self, v): . return v + self.n . >>> w = B() >>> w.__dict__ <> >>> w.n = 8 >>> w.__dict__
В примере у экземпляра класса B сначала нет собственных атрибутов. Свойство n и метод adder – это атрибуты объекта-класса, а не объекта-экземпляра, созданного от этого класса. Лишь когда мы выполняем присваивание новому полю n экземпляра, у него появляется собственное свойство, что мы наблюдаем через словарь __dict__ .
В следующем уроке мы увидим, что свойства экземпляра обычно не назначаются за пределами класса. Это происходит в методах классах путем присваивание через self . Например, self.n = 10 .
Атрибут __dict__ используется не только для просмотра свойств объекта. С его помощью можно удалять, добавлять свойства, а также изменять их значения.
>>> w.__dict__['m'] = 100 >>> w.__dict__ >>> w.m 100
Практическая работа
Напишите программу по следующему описанию. Есть класс «Воин». От него создаются два экземпляра-юнита. Каждому устанавливается здоровье в 100 очков. В случайном порядке они бьют друг друга. Тот, кто бьет, здоровья не теряет. У того, кого бьют, оно уменьшается на 20 очков от одного удара. После каждого удара надо выводить сообщение, какой юнит атаковал, и сколько у противника осталось здоровья. Как только у кого-то заканчивается ресурс здоровья, программа завершается сообщением о том, кто одержал победу.
Курс с примерами решений практических работ:
pdf-версия
X Скрыть Наверх
Объектно-ориентированное программирование на Python
Классы в Python
Объектно-ориентированное программирование считается одним из самых эффективных методов создания программ. В объектно-ориентированном программирование создаются классы, описывающие реальные предметы и ситуации, а затем создаете объекты на основе этих описаний. Созданием объекта на основе класса называется созданием экземпляра.
| Содержание страницы: |
|---|
| 1. Создание класса |
| 1.1. Метод __init__() |
| 1.2. Создание экземпляра класса |
| 1.3. Обращение к атрибутам класса |
| 1.4. Вызов методов класса |
| 2. Работа с классами |
| 2.1. Прямое изменение значения атрибута |
| 2.2. Изменение значения атрибута с использованием метода |
| 2.3. Изменение значения атрибута с приращением |
| 3. Наследование класса |
| 3.1. Переопределение методов класса-родителя |
1. Создание класса в Python
Классы в Python могут моделировать практически все что угодно. Создадим простой класс, который будет описывать конкретный автомобиль:
class Car ():
«»»Описание автомобиля»»»
def __init__ ( self , brand, model):
«»»Инициализирует атрибуты brand и model»»»
self .brand = brand
self .model = model
def sold ( self ):
«»»Автомобиль продан»»»
print(f»Автомобиль < self .brand> < self .model>продан «)
def discount ( self ):
«»»Скидка на автомобиль»»»
print(f»На автомобиль < self .brand> < self .model>скидка 5%»)
Разберем код по порядку. В начале определяется класс с именем Car ( class Car ). По общепринятым соглашение название класса начинается с символа верхнего регистра. Круглые скобки в определение класса пусты, так как класс создается с нуля. Далее идет строка документации с кратким описанием. ( «»»Описание автомобиля»»» ).
1.1. Метод __init__()
Функция, являющаяся частью класса, называется методом. Все свойства функций так же относятся и к методам, единственное отличие это способ вызова метода. Метод __init__() — специальный метод, который автоматически выполняется при создание нового экземпляра. Имя метода начинается и заканчивается двумя символами подчеркивания. Метод __init__() определяется с тремя параметрами: self, brand, model. Параметр self обязателен в определение метода и должен стоять перед всеми остальными параметрами. При создании экземпляра на основе класса Car, необходимо передать только два последних аргумента brand и model.
Каждая из двух переменных self.brand = brand и self.model = model снабжена префиксом self и к ним можно обращаться вызовом self.brand и self.model. Значения берутся из параметров brand и model. Переменные, к которым вы обращаетесь через экземпляры, также называются атрибутами.
В классе Car также есть два метода: sold() и discount() . Этим методам не нужна дополнительная информация и они определяются с единственным параметром self. Экземпляры, которые будут созданы на базе этого класса смогут вызывать данные методы, которые просто выводят информацию.
1.2. Создание экземпляра класса
С помощью класса Car мы можем создавать экземпляры для конкретного автомобиля. Каждый экземпляр описывает конкретный автомобиль и его параметры.
car_1 = Car (‘Bmw’, ‘X5’)
Создадим переменную car_1 и присвоим ей класс с параметрами автомобиля которые нужно обязательно передать (brand, model). При выполнение данного кода Python вызывает метод __init__ , создавая экземпляр, описывающий конкретный автомобиль и присваивает атрибутам brand и model переданные значения. Этот экземпляр сохраняется в переменной car_1.
1.3. Обращение к атрибутам класса
К атрибутам экземпляра класса мы можем обращаться через запись:
В записи используется имя экземпляра класса и после точки имя атрибута (car_1.brand) или (car_1.model). В итоге на экран выведется следующая информация:
Bmw
X5
1.4. Вызов методов класса
После создания экземпляра на основе класса Car можете вызывать любые методы, написанные в классе. Чтобы вызвать метод, укажите экземпляр (car_1) и вызываемый метод после точки:
car_1. sold ()
car_1. discount ()
При вызове данных методов, Python выполнит код, написанный в этом методе.
Автомобиль Bmw X5 продан
На автомобиль Bmw X5 скидка 5%
2. Работа с классами на Python
Большая часть времени работы программиста — это работа с классами и их экземплярами. Изменим наш предыдущий класс Car и добавим дополнительные атрибуты, которые сможем в последующем менять при работе с экземплярами класса.
class Car ():
«»»Описание автомобиля»»»
def __init__ ( self , brand, model, years):
«»»Инициализирует атрибуты»»»
self .brand = brand
self .model = model
self .years = years
self .mileage = 0
def read_mileage ( self ):
«»»Пробег автомобиля»»»
print(f»Пробег автомобиля < self .mileage>км.»)
В описание автомобиля есть три атрибута(параметра) это brand, model, years. Также мы создали новый атрибут mileage (пробег) и присвоили ему начальное значение 0. Так как пробег у всех автомобилей разный, в последующем мы сможем изменять этот атрибут. Метод get_full_name будет возвращать полное описание автомобиля. Метод read_mileage будет выводить пробег автомобиля.
Создадим экземпляр с классом Car и запустим методы:
car_2 = Car(‘audi’, ‘a4’, 2019)
print(car_2. get_full_name() )
car_2. read_mileage()
В результате в начале Python вызывает метот __init__() для создания нового экземпляра. Сохраняет название, модель, год выпуска и создает новый атрибут с пробегом равным 0. В итоге мы получим такой результат:
Автомобиль Audi A4 2019
Пробег автомобиля 0 км.
2.1. Прямое изменение значения атрибута
Для изменения значения атрибута можно обратиться к нему напрямую и присвоить ему новое значение. Изменим пробег автомобиля car_2:
car_2 = Car(‘audi’, ‘a4’, 2019)
print(car_2.get_full_name())
car_2.mileage = 38
car_2. read_mileage()
Мы обратились к нашему экземпляру car_2 и связанным с ним атрибутом пробега(mileage) и присвоили новое значение 38. Затем вызвали метод read_mileage() для проверки. В результате мы получим следующие данные.
Автомобиль Audi A4 2019
Пробег автомобиля 38 км.
2.2. Изменение значения атрибута с использованием метода
В Python удобнее писать методы, которые будут изменять атрибуты за вас. Для этого вы просто передаете новое значение методу, который обновит значения. Добавим в наш класс Car метод update_mileage() который будет изменять показания пробега.
class Car ():
«»»Описание автомобиля»»»
def __init__ ( self , brand, model, years):
«»»Инициализирует атрибуты»»»
self .brand = brand
self .model = model
self .years = years
self .mileage = 0
def read_mileage ( self ):
«»»Пробег автомобиля»»»
print(f»Пробег автомобиля < self .mileage>км.»)
def update_mileage ( self , new_mileage):
«»»Устанавливает новое значение пробега»»»
self .mileage = new_mileage
car_2 = Car(‘audi’, ‘a4’, 2019)
print(car_2.get_full_name())
car_2. read_mileage()
car_2. update_mileage (17100)
car_2. read_mileage()
Вначале выведем текущие показания пробега ( car_2. read_mileage() ). Затем вызовем метод update_mileage() и передадим ему новое значение пробега ( car_2. update_mileage (17100) ). Этот метод устанавливает пробег 17100. Выведем текущие показания ( car_2. read_mileage() ) и у нас получается:
Автомобиль Audi A4 2019
Пробег автомобиля 0 км.
Пробег автомобиля 17100 км.
2.3. Изменение значения атрибута с приращением
Если вместо того, чтобы присвоить новое значение, требуется изменить с значение с приращением, то в этом случаем мы можем написать еще один метод, который будет просто прибавлять пробег к уже имеющемся показаниям. Для этого добавим метод add_mileage в класс Car :
def add_mileage (self, km):
«»»Добавляет пробег»»»
self .mileage += km
Новый метод add_mileage() получает пробег в км и добавлет его к self.mileage.
car_2. add_mileage (14687)
car_2. read_mileage ()
Пробег автомобиля 31787 км.
В итоге после вызова метода add_mileage() пробег автомобиля в экземпляре car_2 увеличится на 14687 км и станет равным 31787 км. Данный метод мы можем вызывать каждый раз при изменении пробега и передавать новые значение, на которое будет увеличивать основной пробег.
3. Наследование класса в Python
Создавая новые классы не обязательно их создавать с нуля. Новый класс может наследовать свои атрибуты (переменные) и методы (функции принадлежащие классам) от ранее определенного исходного класса ( суперкласса ). Также исходный класс называют родителем, а новый класс — потомком или подклассом. В класс-потомок можно добавлять собственные атрибуты и методы. Напишем новый класс ElectricCar, который будет создан на базе класса Car:
class Car():
«»»Описание автомобиля»»»
def __init__(self, brand, model, years):
«»»Инициализирует атрибуты brand и model»»»
self.brand = brand
self.model = model
self.years = years
self.mileage = 0
def get_full_name(self):
«»»Автомобиль»»»
name = f»Автомобиль »
return name.title()
def read_mileage(self):
«»»Пробег автомобиля»»»
print(f»Пробег автомобиля км.»)
def update_mileage(self, new_mileage):
«»»Устанавливает новое значение пробега»»»
self.mileage = new_mileage
def add_mileage(self, km):
«»»Добавляет пробег»»»
self.mileage += km
class ElectricCar ( Car ):
«»»Описывает электромобиль»»»
def __init__ ( self , brand, model, years):
«»»Инициализирует атрибуты класса родителя»»»
super().__init__ (brand, model, years)
# атрибут класса-потомка
self .battery_size = 100
def battery_power ( self ):
«»»Выводит мощность аккумулятора авто»»»
print(f»Мощность аккумулятора < self .battery_size>кВт⋅ч»)
Мы создали класс ElectriCar на базе класса Car . Имя класса-родителя в этом случае ставится в круглые скобки( class ElectricCar ( Car ) ). Метод __init__ в классе потомка (подклассе) инициализирует атрибуты класса-родителя и создает экземпляр класса Car . Функция super() .- специальная функция, которая приказывает Python вызвать метод __init__() родительского класса Car , в результате чего экземпляр ElectricCar получает доступ ко всем атрибутам класса-родителя. Имя super как раз и происходит из-за того, что класс-родителя называют суперклассом, а класс-потомок — подклассом.
Далее мы добавили новый атрибут self .battery_size и присвоили исходное значение 100. Этот атрибут будет присутствовать во всех экземплярах класса ElectriCar . Добавим новый метод battery_power() , который будет выводить информацию о мощности аккумулятора.
Создадим экземпляр класса ElectriCar и сохраним его в переменную tesla_1
tesla_1 = ElectricCar (‘tesla’, ‘model x’, 2021)
print(tesla_1. get_full_name ())
tesla_1. battery_power ( )
При вызове двух методов мы получим:
Автомобиль Tesla Model X 2021
Мощность аккумулятора 100 кВт⋅ч
В новый класс ElectriCar мы можем добавлять любое количество атрибутов и методов связанных и не связанных с классом-родителем Car .
3.1. Переопределение методов класса-родителя
Методы, которые используются в родительском классе можно переопределить в классе-потомке (подклассе). Для этого в классе-потомке определяется метод с тем же именем, что и у класса-родителя. Python игнорирует метод родителя и переходит на метод, написанный в классе-потомке (подклассе). Переопределим метод def get_full_name() чтобы сразу выводилась мощность аккумуляторов.
class ElectricCar ( Car ):
«»»Описывает электромобиль»»»
def __init__ ( self , brand, model, years):
«»»Инициализирует атрибуты класса родителя»»»
super().__init__ (brand, model, years)
# атрибут класса-потомка
self .battery_size = 100
def battery_power ( self ):
«»»Выводит мощность аккумулятора авто»»»
print(f»Мощность аккумулятора < self .battery_size>кВт⋅ч»)
В результате при запросе полного названия автомобиля Python проигнорирует метод def get_full_name() в классе-родителя Car и сразу перейдет к методу def get_full_name() написанный в классе ElectricCar.
tesla_1 = ElectricCar (‘tesla’, ‘model x’, 2021)
print(tesla_1. get_full_name ())
Автомобиль Tesla Model X 2021 100-Квт⋅Ч
Создание экземпляра класса в Python
Процесс создания экземпляра класса запускается всякий раз, когда происходит вызов объекта класса Python. Процесс создания экземпляра состоит из двух отдельных шагов, которые можно описать следующим образом:
- Создание нового экземпляра целевого класса;
- Инициализация нового экземпляра с соответствующим начальным состоянием.
Для выполнения первого шага в классах Python есть специальный метод .__new__() , который отвечает за создание и возврат нового пустого объекта. Затем другой специальный метод .__init__() , принимает результирующий объект вместе с аргументами конструктора класса.
Метод .__init__() принимает новый объект в качестве первого аргумента self . Затем он устанавливает любой требуемый атрибут экземпляра в допустимое состояние, используя аргументы, переданные ему конструктором класса.
Короче говоря, процесс создания экземпляра Python начинается с запуска создателя экземпляра .__new__() для создания нового пустого объекта. Процесс продолжается инициализатором экземпляра .__init__() , который принимает аргументы конструктора для инициализации вновь созданного объекта.
Чтобы изучить внутреннюю работу процесса создания экземпляров Python, рассмотрите следующий пример класса Point , который (в демонстрационных целях) реализует пользовательскую версию обоих методов, .__new__() и .__init__() :
# point.py class Point: def __new__(cls, *args, **kwargs): print("1. Создается новый экземпляр Point.") return super().__new__(cls) def __init__(self, x, y): print("2. Инициализируется новый экземпляр Point.") self.x = x self.y = y def __repr__(self) -> str: return f"type(self).__name__>(x=self.x>, y=self.y>)"
Описание того, что делает этот код:
- Строка def __new__(cls, *args, **kwargs) определяет метод, который принимает класс в качестве первого аргумента. Обратите внимание, что использование cls в качестве имени этого аргумента является строгим соглашением в Python, точно так же, как использование self для имени текущего экземпляра. Метод также принимает *args и **kwargs , что позволяет передавать неопределенное количество аргументов инициализации базовому экземпляру.
- Строка return super().__new__(cls) создает и возвращает новый экземпляр Point, вызывая метод родительского класса .__new__() с cls в качестве аргумента. Этот экземпляр будет первым аргументом для .__init__() . В этом примере объект является родительским классом, и вызов super() дает доступ к нему.
- Строка def __init__(self, x, y) определяет метод конструктора, который отвечает за этап инициализации. Этот метод принимает первый аргумент с именем self , который содержит ссылку на текущий экземпляр и два дополнительных аргумента, x и y .
- Внутри метода конструктора .__init__() инициализируются начальные значения атрибутов экземпляра Point.x и Point.y соответственно. Для этого он использует входные аргументы x и y .
Сохраним код, представленный выше в файл с именем point.py и запустим интерпретатор Python:
>>> from point import Point >>> point = Point(21, 42) # 1. Создается новый экземпляр Point. # 2. Инициализируется новый экземпляр Point. >>> point # Point(x=21, y=42)
Операции, доступные экземплярам класса.
Единственные операции, понятные объектам-экземплярам класса, являются ссылки на атрибуты класса. Существует два вида допустимых имен атрибутов класса, это атрибуты данных и методы класса.
Атрибуты данных соответствуют «переменным экземпляра» в языке Smalltalk или «членам данных» в языке C++. Атрибуты данных класса в Python можно не объявлять, как например это делается с локальным переменным, они появляться динамически, когда им впервые присваивается значение. При этом, динамически созданные атрибуты хранятся в специальном словаре объекта-экземпляра x.__dict__ . Например, если x это экземпляр MyClass , то следующий фрагмент кода напечатает значение 16 .
Создайте файл test.py с определением класса MyClass и запустите его в интерактивном режиме командой: python3 -i test.py .
# файл `test.py` class MyClass: """Простой пример класса""" i = 12345 def f(self): return 'hello world' # запускаем: $ python3 -i test.py >>> x = MyClass() # обратите внимание, что атрибут # `counter` в классе не определен >>> x.counter = 1 # динамически созданные атрибуты экземпляра класса # хранятся в специальных словарях этих экземпляров >>> x.__dict__ # >>> while x.counter 10: . x.counter = x.counter * 2 . >>> x.counter # 16 # удаляем динамически созданный атрибут >>> del x.counter # смотрим специальный словарь экземпляра >>> x.__dict__ # <> # пытаемся получить значение x.counter # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'counter'
Другой вид ссылки на атрибут объекта-экземпляра — это метод. Метод — это функция, которая принадлежит объекту класса. В языке Python термин «метод«, для экземпляров классов, не уникален: другие типы объектов также могут иметь свои методы. Например, объекты списка list() имеют методы list.append , list.insert , list.remove , list.sort и т. д. Дальше будем использовать термин «метод» исключительно для обозначения «методов объектов экземпляра класса«, если явно не указано иное.
Допустимые имена методов объекта экземпляра класса зависят от его класса. По определению, все атрибуты класса, являющиеся объектами функций, определяют соответствующие методы его экземпляров. Таким образом, в нашем примере x.f это допустимая ссылка на связанный метод, так как MyClass.f это функция. Тогда как x.i это НЕ метод, а ссылка на атрибут класса MyClass.i . При этом выражение x.f это объект связанного метода, т.е. не то же самое, что MyClass.f . Так как MyClass.f — это объект функции.
Смотрим пример, который это показывает:
>>> MyClass.f # >>> x.f # > >>> MyClass.i # 12345 >>> x.i # 12345
- ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
- Пространство имен и область видимости в классах
- Определение классов
- Объект класса и конструктор класса
- Создание экземпляра класса
- Метод экземпляра класса
- Что такое метод класса и зачем нужен
- Что такое статический метод в классах Python и зачем нужен
- Атрибуты класса и переменные экземпляра класса
- Кэширование методов экземпляра декоратором lru_cache
- Закрытые/приватные методы и переменные класса Python
- Наследование классов
- Множественное наследование классов
- Абстрактные классы
- Перегрузка методов в классе Python
- Что такое миксины и как их использовать
- Класс Python как структура данных, подобная языку C
- Создание пользовательских типов данных
- Специальные (магические) методы класса Python
- Базовая настройка классов Python магическими методами
- Настройка доступа к атрибутам класса Python
- Дескриптор класса для чайников
- Протокол дескриптора класса
- Практический пример дескриптора
- Использование метода .__new__() в классах Python
- Специальный атрибут __slots__ класса Python
- Специальный метод __init_subclass__ класса Python
- Определение метаклассов metaclass
- Эмуляция контейнерных типов в классах Python
- Другие специальные методы класса
- Как Python ищет специальные методы в классах
- Шаблон проектирования Фабрика и его реализация