что такое атрибуты в питоне

Заметки об объектной системе языка Python ч.1

Несколько заметок об объектной системе python’a. Рассчитаны на тех, кто уже умеет программировать на python. Речь идет только о новых классах (new-style classes) в python 2.3 и выше. В этой статье рассказывается, что такое объекты и как происходит поиск атрибутов.

Объекты

У a тоже есть __dict__ и __class__:

Класс и тип — это одно и то же.

a.__dict__ — это словарь, в котором находятся внутренние (или специфичные для объекта) атрибуты, в данном случае ‘name’. А в a.__class__ класс (тип).

И, например, в методах класса присваивание self.foo = bar практически идентично self.__dict__[‘foo’] = bar или сводится к аналогичному вызову.

В __dict__ объекта нет методов класса, дескрипторов, классовых переменных, свойств, статических методов класса, все они определяются динамически с помощью класса из __class__ атрибута, и являются специфичными именно для класса (типа) объекта, а не для самого объекта.

Пример. Переопределим класс объекта a:

Смотрим, что поменялось.

Значение a.name осталось прежним, т.е. __init__ не вызывался при смене класса.

Работа с атрибутам объекта: установка, удаление и поиск, равносильна вызову встроенных функций settattr, delattr, getattr:

a.x = 1 setattr(a, ‘x’, 1)
del a.x delattr(a, ‘x’)
a.x getattr(a, ‘x’)

При этом стоит стоит понимать, что setattr и delattr влияют и изменяют только сам объект (точнее a.__dict__), и не изменяют класс объекта.

qux — является классовой переменной, т.е. она «принадлежит» классу B, а не объекту a:

Если мы попытаемся удалить этот атрибут, то получим ошибку, т.к. delattr будет пытаться удалить атрибут из a.__dict__

Далее, если мы попытаемся изменить (установить) атрибут, setattr поместит его в __dict__, специфичный для данного, конкретного объекта.

Ну и раз есть ‘qux’ в __dict__ объекта, его можно удалить с помощью delattr:

После удаления, a.qux будет возвращать значение классовой переменной:

Объекты и классы

Классы — это объекты, и у них тоже есть специальные атрибуты __class__ и __dict__.

>>> class A ( object ):
. pass
.

Правда __dict__ у классов не совсем словарь

Но __dict__ ответственен за доступ к внутреннему пространству имен, в котором хранятся методы, дескрипторы, переменные, свойства и прочее:

В классах помимо __class__ и __dict__, имеется еще несколько специальных атрибутов: __bases__ — список прямых родителей, __name__ — имя класса. [1]

Классы можно считать эдакими расширениями обычных объектов, которые реализуют интерфейс типа. Множество всех классов (или типов) принадлежат множеству всех объектов, а точнее является его подмножеством. Иначе говоря, любой класс является объектом, но не всякий объект является классом. Договоримся называть обычными объектами(regular objects) те объекты, которые классами не являются.

Небольшая демонстрация, которая станет лучше понятна чуть позже.
Класс является объектом.
>>> class A ( object ):
. pass
.

>>> isinstance (A, object )
True

Число — это тоже объект.

Класс — это класс (т.е. тип).

>>> isinstance (A, type )
True

А вот число классом (типом) не является. (Что такое type будет пояснено позже)

Ну и a — тоже обычный объект.

>>> a = A()
>>> isinstance (a, A)
True
>>> isinstance (a, object )
True
>>> isinstance (a, type )
False

И у A всего один прямой родительский класс — object.

Часть специальных параметров можно даже менять:

С помощью getattr получаем доступ к атрибутам класса:

Поиск атрибутов в обычном объекте

В первом приближении алгоритм поиска выглядит так: сначала ищется в __dict__ объекта, потом идет поиск по __dict__ словарям класса объекта (который определяется с помощью __class__) и __dict__ его базовых классов в рекурсивном порядке.

Т.к. в обычных объектах a и b нет в __dict__ атрибута ‘qux’, то поиск продолжается во внутреннем словаре __dict__ их типа (класса), а потом по __dict__ словарям родителей в определенном порядке:

Меняем атрибут qux у класса A. И соответственно должны поменяться значения, которые возвращают экземпляры класса A — a и b:

Точно так же в рантайме к классу можно добавить метод:

И доступ к нему появится у экземпляров:

Точно так же как и с любыми другими объектами, можно удалить атрибут класса, например, классовую переменную qux:

Она удалиться из __dict__

И доступ у экземляров пропадет.

У классов почти такой же поиск атрибутов, как и у обычных объектов, но есть отличия: поиск начинается с собственного __dict__ словаря, а потом идет поиск по __dict__ словарям суперклассов (которые хранятся в __bases__) по опредленному алгоритму, а затем по классу в __class__ и его суперклассах. (Подробнее об этом позже).

Cсылки

Примечания

[1] О __module__ и __doc__ для простоты изложения пока забудем. Полный список атрибутов класса можно посмотреть в документации

Источник

Класс и объект в Python

Объектно-ориентированное программирование в Python

Python — это процедурно-ориентированный и одновременно объектно-ориентированный язык программирования.

Процедурно-ориентированный

«Процедурно-ориентированный» подразумевает наличие функций. Программист может создавать функции, которые затем используются в сторонних скриптах.

Объектно-ориентированный

«Объектно-ориентированный» подразумевает наличие классов. Есть возможность создавать классы, представляющие собой прототипы для будущих объектов.

Создание класса в Python

Синтаксис для написания нового класса:

Атрибут:

Атрибут — это элемент класса. Например, у прямоугольника таких 2: ширина ( width ) и высота ( height ).

Метод:

Конструктор:

Создание объекта с помощью класса Rectangle:

Что происходит при создании объекта с помощью класса?

При создании объекта класса Rectangle запускается конструктор выбранного класса, и атрибутам нового объекта передаются значения аргументов. Как на этом изображении:

Конструктор с аргументами по умолчанию

В других языках программирования конструкторов может быть несколько. В Python — только один. Но этот язык разрешает задавать значение по умолчанию.

Все требуемые аргументы нужно указывать до аргументов со значениями по умолчанию.

Сравнение объектов

В Python объект, созданный с помощью конструктора, занимает реальное место в памяти. Это значит, что у него есть точный адрес.

Атрибуты

В Python есть два похожих понятия, которые на самом деле отличаются:

Стоит разобрать на практике:

Атрибут

Объекты, созданные одним и тем же классом, будут занимать разные места в памяти, а их атрибуты с «одинаковыми именами» — ссылаться на разные адреса. Например:

Атрибуты функции

Обычно получать доступ к атрибутам объекта можно с помощью оператора «точка» (например, player1.name ). Но Python умеет делать это и с помощью функции.

Встроенные атрибуты класса

Объекты класса — дочерние элементы по отношению к атрибутам самого языка Python. Таким образом они заимствуют некоторые атрибуты:

Переменные класса

Переменные класса в Python — это то же самое, что Field в других языках, таких как Java или С#. Получить к ним доступ можно только с помощью имени класса или объекта.

Для получения доступа к переменной класса лучше все-таки использовать имя класса, а не объект. Это поможет не путать «переменную класса» и атрибуты.

У каждой переменной класса есть свой адрес в памяти. И он доступен всем объектам класса.

Составляющие класса или объекта

Источник

Пользовательские атрибуты в Python

__dict__

В примере описан класс StuffHolder с одним атрибутом stuff, который, наследуют оба его экземпляра. Добавление объекту b атрибута b_stuff, никак не отражается на a.
Посмотрим на __dict__ всех действующих лиц:

_{(У класса StuffHolder в __dict__ хранится объект класса dict_proxy с кучей разного барахла, на которое пока не нужно обращать внимание).}

Ни у a ни у b в __dict__ нет атрибута stuff, не найдя его там, механизм поиска ищет его в __dict__ класса (StuffHolder), успешно находит и возвращает значение, присвоенное ему в классе. Ссылка на класс хранится в атрибуте __class__ объекта.
Поиск атрибута происходит во время выполнения, так что даже после создания экземпляров, все изменения в __dict__ класса отразятся в них:

В случае присваивания значения атрибуту экземпляра, изменяется только __dict__ экземпляра, то есть значение в __dict__ класса остаётся неизменным (в случае, если значением атрибута класса не является data descriptor):

Если имена атрибутов в классе и экземпляре совпадают, интерпретатор при поиске значения выдаст значение экземпляра (в случае, если значением атрибута класса не является data descriptor):

По большому счёту это всё, что можно сказать про __dict__. Это хранилище атрибутов, определённых пользователем. Поиск в нём производится во время выполнения и при поиске учитывается __dict__ класса объекта и базовых классов. Также важно знать, что есть несколько способов переопределить это поведение. Одним из них является великий и могучий Дескриптор!

Дескрипторы

С простыми типами в качестве значений атрибутов пока всё ясно. Посмотрим, как ведёт себя функция в тех же условиях:

WTF!? Спросите вы… возможно. Я бы спросил. Чем функция в этом случае отличается от того, что мы уже видели? Ответ прост: методом __get__.

Этот метод переопределяет механизм получения значения атрибута func экземпляра fh, а объект, который реализует этот метод непереводимо называется non-data descriptor.

Дескриптор — это объект, доступ к которому через атрибут переопределён методами в дескриптор протоколе:

Дескрипторы данных

Рассмотрим повнимательней дескриптор данных:

Стоит обратить внимание, что вызов DataHolder.data передаёт в метод __get__ None вместо экземпляра класса.
Проверим утверждение о том, что у дата дескрипторов преимущество перед записями в __dict__ экземпляра:

Так и есть, запись в __dict__ экземпляра игнорируется, если в __dict__ класса экземпляра (или его базового класса) существует запись с тем же именем и значением — дескриптором данных.

Ещё один важный момент. Если изменить значение атрибута с дескриптором через класс, никаких методов дескриптора вызвано не будет, значение изменится в __dict__ класса как если бы это был обычный атрибут:

Дескрипторы не данных

Пример дескриптора не данных:

Его поведение слегка отличается от того, что вытворял дата-дескриптор. При попытке присвоить значение атрибуту non_data, оно записалось в __dict__ экземпляра, скрыв таким образом дескриптор, который хранится в __dict__ класса.

Примеры использования

Дескрипторы это мощный инструмент, позволяющий контролировать доступ к атрибутам экземпляра класса. Один из примеров их использования — функции, при вызове через экземпляр они становятся методами (см. пример выше). Также распространённый способ применения дескрипторов — создание свойства (property). Под свойством я подразумеваю некое значение, характеризующее состояние объекта, доступ к которому управляется с помощью специальных методов (геттеров, сеттеров). Создать свойство просто с помощью дескриптора:

Или можно воспользоваться встроенным классом property, он представляет собой дескриптор данных. Код, представленный выше можно переписать следующим образом:

В обоих случаях мы получим одинаковое поведение:

Важно знать, что property всегда является дескриптором данных. Если в его конструктор не передать какую либо из функций (геттер, сеттер или делитер), при попытке выполнить над атрибутом соответствующее действие — выкинется AttributeError.

__getattr__(), __setattr__(), __delattr__() и __getattribute__()

Если нужно определить поведение какого-либо объекта как атрибута, следует использовать дескрипторы (например property). Тоже справедливо для семейства объектов (например функций). Ещё один способ повлиять на доступ к атрибутам: методы __getattr__(), __setattr__(), __delattr__() и __getattribute__(). В отличие от дескрипторов их следует определять для объекта, содержащего атрибуты и вызываются они при доступе к любому атрибуту этого объекта.

__getattr__(self, name) будет вызван в случае, если запрашиваемый атрибут не найден обычным механизмом (в __dict__ экземпляра, класса и т.д.):

__getattribute__(self, name) будет вызван при попытке получить значение атрибута. Если этот метод переопределён, стандартный механизм поиска значения атрибута не будет задействован. Следует иметь ввиду, что вызов специальных методов (например __len__(), __str__()) через встроенные функции или неявный вызов через синтаксис языка осуществляется в обход __getattribute__().

__setattr__(self, name, value) будет вызван при попытке установить значение атрибута экземпляра. Аналогично __getattribute__(), если этот метод переопределён, стандартный механизм установки значения не будет задействован:

__delattr__(self, name) — аналогичен __setattr__(), но используется при удалении атрибута.

При переопределении __getattribute__(), __setattr__() и __delattr__() следует иметь ввиду, что стандартный способ получения доступа к атрибутам можно вызвать через object:

__slots__

… Я боялся что изменения в системе классов плохо повлияют на производительность. В частности, чтобы дескрипторы данных работали корректно, все манипуляции атрибутами объекта начинались с проверки __dict__ класса на то, что этот атрибут является дескриптором данных…

На случай, если пользователи разочаруются ухудшением производительности, заботливые разработчики python придумали __slots__.
Наличие __slots__ ограничивает возможные имена атрибутов объекта теми, которые там указаны. Также, так как все имена атрибутов теперь заранее известны, снимает необходимость создавать __dict__ экземпляра.

Оказалось, что опасения Guido не оправдались, но к тому времени, как это стало ясно, было уже слишком поздно. К тому же, использование __slots__ действительно может увеличить производительность, особенно уменьшив количество используемой памяти при создании множества небольших объектов.

Заключение

Доступ к атрибутом в python можно контролировать огромным количеством способов. Каждый из них решает свою задачу, а вместе они подходят практически под любой мыслимый сценарий использования объекта. Эти механизмы — основа гибкости языка, наряду с множественным наследованием, метаклассами и прочими вкусностями. У меня ушло некоторое время на то, чтобы разобраться, понять и, главное, принять это множество вариантов работы атрибутов. На первый взгляд оно показалось слегка избыточным и не особенно логичным, но, учитывая, что в ежедневном программировании это редко пригодиться, приятно иметь в своём арсенале такие мощные инструменты.
Надеюсь, и вам эта статья прояснила парочку моментов, до которых руки не доходили разобраться. И теперь, с огнём в глазах и уверенностью в Точке, вы напишите огромное количество наичистейшего, читаемого и устойчивого к изменениям требований кода! Ну или комментарий.

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