Объектно-ориентированное программирование

Введение

Большинству python-разработчикам приходится регулярно писать такие классы:

Уже на этом примере видна избыточность. Идентификаторы title и author используются несколько раз. Реальный класс же будет ещё содержать переопределенные методы и .

Модуль содержит декоратор . С его использованием аналогичный код будет выглядеть так:

Важно отметить, что аннотации типов обязательны. Все поля, которые не имеют отметок о типе будут проигнорированы

Конечно, если вы не хотите использовать конкретный тип, вы можете указать из модуля .

Что же вы получаете в результате? Вы автоматически получаете класс, с реализованными методами , , и . Кроме того, это будет обычный класс и вы можете наследоваться от него или добавлять произвольные методы.

Источники

Наследование и полиморфизм

Наследование и полиморфизм – две фундаментальные концепции в ООП. Благодаря первому, объекты получают (другими словами, наследуют) атрибуты и функциональные возможности других объектов, создавая иерархию от более общих объектов к более конкретным. Например, и класс Car (машина), и класс Boat (лодка) являются конкретными типами класса Vehicle (транспортное средство). Оба объекта наследуют поведение одного родительского объекта или множества родительских объектов. В этом случае их называют дочерними объектами.

Полиморфизм, в свою очередь, — это возможность работы с разными объектами с помощью одной и той же функции или метода.

Обе эти фундаментальные ООП-концепции реализованы в Java и Python совершенно по-разному.

Возвращает тип объекта и является собственным метаклассом языка Python.

Параметры:

• — объект, тип которого определяется
• — имя для создаваемого типа
• — кортеж с родительскими классами
• — словарь, будет являться пространством имён для тела класса

Возвращаемое значение:

• тип объекта, при ,
• объект нового типа при .

Вызов класса с одним аргументом:

Класс с одним аргументом возвращает тип объекта. Возвращаемое значение — это как правило, тот же объект, что и возвращаемый .

Рекомендуется для проверки типа объекта использовать встроенную функцию , так как она принимает во внимание подклассы

Примеры использования класса при вызове с одним аргументом.

>>> x = 1
>>> type(x)
# <class 'int'>

>>> x = 1, 2, 3
>>> type(x)
# <class 'list'>

# проверка типа объекта
>>> x = 1
>>> isinstance(x, int)
# True
>>> x = 1, 2, 3
>>> isinstance(x, list)
# True

Вызов класса с тремя аргументами:

Класс с тремя аргументами вернет объект нового типа. Это по сути динамическая форма инструкции , ее еще называют метакласс.

Другими словами класс , вызванный с тремя аргументами на самом деле ! Класс это метакласс, который Python внутренне использует для создания всех классов.

Все, с чем имеем дело в Python, является объектом. Сюда входят функции и классы целые числа, строки и т.д. Все они объекты. И все они созданы из класса.

# type - это тип всех типов, для 
# которых не указан явно иной метакласс
>>> type(type)
# <class 'type'>
>>> type(object)
# <class 'type'>
>>> type(list)
# <class 'type'>
>>> type(int)
# <class 'type'>
>>> class Bar(object): pass
>>> type(Bar)
# <class 'type'>

В общем — это класс всех классов в языке Python и является собственным метаклассом. Класс нельзя воспроизвести на чистом Python.

Аргумент является именем класса и становится атрибутом . это кортеж, в котором перечисляются базовые классы, он становится атрибутом . — это пространство имен, содержащее определения для тела класса, которое копируется в стандартный словарь и становится атрибутом .

Понятия класс и тип по сути являются синонимами. Пользовательские типы данных могут быть сконструированы налету, во время исполнения, при помощи вызова с тремя аргументами или определены в коде, например при помощи инструкции .

Важно понимать, что тип, как и другие сущности в Python, тоже является объектом. Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта

Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта.

9.5. Наследование

Несомненно свойство языка не имела бы право называться «классом» без поддержки наследования. Синтаксис для определения производного класса выглядит следующим образом:

Имя должны быть определено в пределах области видимости производного класса. На месте имени базового класса также допускается иные произвольные выражения. Это может быть использовано, например, когда базовый класс определен в другом модуле:

Выполнение определения производного класса протекает так же, как для базового класса. Когда объект класса создается, базовый класс запоминается. Это используется для выяснения ссылок на атрибуты: если запрошенный атрибут не найден в классе, поиск продолжается в базовом классе. Это правило применяется рекурсивно, если сам базовый класс является производным от другого класса.

Нет ничего особенного в экземплярах производных классов: создает новый экземпляр класса. Ссылки на методы разрешаются следующим образом: требуемый атрибут класса ищется по убыванию вниз по цепочке базовых классов, если это необходимо, и ссылка на метод работает, если она дает объект функции.

Производные классы могут переопределить методы их базовых классов. Потому как методы не имеют особых привилегий при вызове других методов того же объекта, так метод базового класса, что вызывает другой метод, определенный в том же базовом классе, может в конечном итоге вызвать метод производного класса, который переопределяет его. (Для программистов на C++: все методы в Python фактически являются .)

Переопределенный метод в производном классе на самом деле может потребоваться расширить, а не просто заменить метод базового класса с тем же именем. Существует простой способ вызвать метод базового класса напрямую: просто напишите . Это также иногда полезно для клиентов. (Заметим, что это работает только если базовый класс доступен как в глобальной области видимости.)

У Python есть две встроенные функции, которые работают с наследованием:

• Используйте isinstance(), чтобы проверить тип экземпляра: вернет , если только является int или некоторый класс, производный от int.
• Используйте issubclass() для проверки наследования классов: есть , поскольку bool — это подкласс int. Однако, ложно, так как float не является подклассом int.

9.5.1. Множественное наследование

Python также поддерживает форму множественного наследования. Определение класса с несколькими базовыми классами выглядит следующим образом:

Для большинства целей, в простейших случаях, вы можете думать о поиске атрибутов, унаследованных от родительского класса, как сначала в глубину, затем слева-направо, не ищет дважды в том же классе, где есть совпадение в иерархии. Таким образом, если атрибут не найден в , он ищется в , затем (рекурсивно) в базовых классах , и если не был найден там, поиск будет продолжен в и так далее.

На самом деле все немного сложнее; порядок выбора метода динамически изменяется для поддержки совместных вызовов к . Такой подход известен в некоторых других языках с множественным наследованием как «вызов следующего метода» и является более мощным, чем вызов super, присутствующего в языках с одиночным наследованием.

Динамическое следование необходимо потому, что все случаи множественного наследования обладают одним или несколькими взаимосвязанными отношениями (где по крайней мере один из родительских классов может быть доступен через множество путей от самого нижнего класса). Например, все классы унаследованы от , так что любой случай множественного наследования обеспечивает более одного пути, чтобы добраться до . Чтобы сохранить базовые классы от доступа более одного раза, динамический алгоритм делает линейным порядок поиска таким образом, чтобы сохранить порядок слева-направо, указанный в каждом классе, который вызывает каждого родителя только один раз (это означает, что от класса можно создать подкласс не затрагивая порядок приоритетов его родителей). Взятые вместе эти свойства делают возможным создание надежных и расширяемых классов с множественным наследованием. Более подробно см. python.org/download/releases/2.3/mro/.

Обработка после инициализации

Автосгенерированный метод вызывает метод , если он определен в классе. Как правило он вызывается в форме , однако если в классе определены переменные типа , они будут переданы в качестве параметров метода.

Если метод не был сгенерирован, то он не будет вызываться.

Например, добавим сгенерированное описание книги

Параметры только для инициализации

Одна из возможностей, связанных с методом — параметры, используемые только для инициализации. Если при объявления поля указать в качестве его типа , его значение будет передано как параметр метода . Никак по-другому такие поля не используются в классе данных.

9.9. Generators¶

are a simple and powerful tool for creating iterators. They
are written like regular functions but use the statement
whenever they want to return data. Each time is called on it, the
generator resumes where it left off (it remembers all the data values and which
statement was last executed). An example shows that generators can be trivially
easy to create:

def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield dataindex

>>> for char in reverse('golf'):
...     print(char)
...
f
l
o
g

Anything that can be done with generators can also be done with class-based
iterators as described in the previous section. What makes generators so
compact is that the and methods
are created automatically.

Another key feature is that the local variables and execution state are
automatically saved between calls. This made the function easier to write and
much more clear than an approach using instance variables like
and .

«Приватные» поля класса

Вы обратили внимание, что в нашем классе некоторые атрибуты начинаются с нижнего подчеркивания? Это одно из множества соглашений принятых в сообществе разработчиков на языке Python, согласно которому «приватные» атрибуты должны начинаться с одного символа нижнего подчеркивания. Давайте создадим нового пользователя:. Допустим, что мы хотим изменить пароль (или адрес электронной почты) и делаем это через прямое обращение к атрибуту:

Допустим, что мы хотим изменить пароль (или адрес электронной почты) и делаем это через прямое обращение к атрибуту:

Почему пароль не прошел проверку? Мы изменили значение атрибута напрямую, не используя функцию , таким образом, мы сохранили пароль в открытом виде. В свою очередь функция хеширует переданный ей пароль в качестве аргумента и затем сравнивает его с паролем, который хранился в атрибуте .

Note

Больше про нижние подчеркивания можно узнать тут.

Представление

Представление объекта — это значимое строковое представление объекта, которое очень полезно при отладке.

Представление объектов Python по умолчанию не особо понятно и читабельно, обычно это что типа такого object at 0x7ff395b2ccc0:

class Number:
    def __init__(self, val = 0):
    self.val = val
 
>>> a = Number(1)
>>> a
>>> <__main__.Number object at 0x7ff395b2ccc0>

Это не дает нам понимание о полезности объекта и приводит к сложности при отладки.

Значимое представление может быть реализовано путем определения метода __repr__ в определении класса.

def __repr__(self):
    return self.val

Теперь мы получаем читаемое представление объекта:

>>> a = Number(1)
>>> a
>>> 1

dataclass автоматически добавляет функцию __repr__, поэтому нам не нужно ее реализовывать вручную.

@dataclass
class Number:
    val: int = 0
>>> a = Number(1)
>>> a
>>> Number(val = 1)

Приложения социальных сетей

Если вы задумались, как игру сделать на весь экран, в которую вы играете при помощи социальной сети, то вы сможете справиться с этим за несколько секунд. Если вы только-только решились установить игрушку, то подождите немного — как правило, все игры содержат некое обучение, которое расскажет вам о многих возможностях и настройках. Там должен встретиться квест, который «попросит» вас развернуть игру. Если вы прочли задание, то обязательно найдете соответствующую кнопку на панели настроек.

А вот если вы зашли в игрушку, в которой давно не были, причем она очень «запутанная», особенно относительно настроек, то придется немного «попотеть». Обычно путь здесь один — зайти в настройки. А там уже смотреть, где есть надпись «на весь экран». Как только вы ее обнаружите, нажмите на кнопку — теперь вы знаете, как сделать игру на полный экран. Правда, в приложениях из социальных сетей «разворачивание» проходит таким же способом, как и в обычной компьютерной игрушке при помощи игровых настроек. Запомните это, и вопрос не будет больше возникать у вас в голове. Правда, кто-то и этого не может сделать.

self и this

В Java класс ссылается сам на себя, используя ключевое слово this:

this подразумевается в Java-коде. Его в принципе даже необязательно писать, кроме случаев, когда имена переменных совпадают.

Сеттер можно написать и так:

Поскольку в классе Car есть атрибут под названием color и в области видимости нет больше переменных с таким именем, ссылка на это имя срабатывает. Мы использовали ключевое слово this в первом примере для того, чтобы различать атрибут и параметр с одинаковым именем color.

В Python ключевое слово self служит аналогичной цели: обращение к членам-атрибутам, но в отличие от Java, оно обязательно:

Python требует написания self в обязательном порядке. Каждый self либо создает, либо обращается к атрибуту. Если мы пропустим его, то Python просто создаст локальную переменную вместо атрибута.

Отличие в том, как мы используем self и this в Python и Java, происходит из-за основных различий между двумя языками и от того, как они именуют переменные и атрибуты.

Значения по умолчанию

Одна из полезных особенностей — легкость добавления к полям значений по умолчанию. Все ещё не требуется переопределять метод , достаточно указать значения прямо в классе.

Они будут учтены в сгенерированном методе

Но как и в случае с обычными классами и методами надо быть аккуратным с использованием изменяемых значений по умолчанию. Если вам, например, необходимо использовать список в качестве значения по умолчанию, есть другой способ, но об этом ниже.

Кроме того, важно следить за порядком определения полей, имеющих значения по умолчанию, так как он в точности соответствует их порядку в методе

Полиморфизм в Python

Это концепция, при которой функция может принимать несколько форм в зависимости от количества аргументов или типа аргументов, переданных функции.

В приведенном выше примере ключевое слово super используется для вызова метода родительского класса. Оба класса имеют метод show_salary. В зависимости от типа объекта, который выполняет вызов этой функции, выходные данные различаются.

Python также имеет встроенные функции, работающие с полиморфизмом. Одним из самых простых примеров является функция print в Python.

Вывод будет таким:

В приведенном выше фрагменте кода:

• Параметр конечного ключевого слова изменил работу функции print. Следовательно, «Привет!» не заканчивалось концом строки.
• len () в третьей строке возвращает int. Печать распознает тип данных и неявно преобразует его в строку и выводит его на консоль.

Протокол дескрипторов класса.

descr.__get__(self, obj, type=None) -> value

descr.__set__(self, obj, value) -> None

descr.__delete__(self, obj) -> None

Вот и все, что нужно сделать. Определите любой из этих методов и объект будет считаться дескриптором и может переопределить поведение по умолчанию при поиске в качестве атрибута.

Если объект определяет или , то он считается дескриптором данных. Дескрипторы, которые определяют только , называются дескрипторами без данных, обычно они используются для методов, но возможны и другие применения.

Дескрипторы данных и дескрипторы без данных различаются тем, как вычисляются переопределения по отношению к записям в словаре экземпляра. Если словарь экземпляра содержит запись с тем же именем, что и дескриптор данных, то дескриптор данных имеет приоритет. Если словарь экземпляра содержит запись с тем же именем, что и дескриптор без данных, то уже запись будет имеет приоритет.

Чтобы создать дескриптор данных только для чтения, определите как , так и с методом , вызывающим исключение при вызове. Определение метода с , достаточно, чтобы сделать его дескриптором данных.

Методы и функции

Разница между рассматриваемыми языками заключается в том, что в Python есть функции, а в Java их нет.

В Python следующий код отработает без проблем (и используется повсеместно):

Мы можем вызвать say_hi() из любого места видимости. Эта функция не содержит ссылки на self, что означает, что это глобальная функция, а не функция класса. Она не сможет изменять или сохранять какие-нибудь данные какого-либо класса, но может использовать локальные и глобальные переменные.

В противоположность, каждая написанная нами строчка на Java принадлежит какому-нибудь классу. Функции не существует за пределами класса, и по определению все Java-функции — это методы. На Java ближе всего к чистой функции находится статичный метод:

Utils. SayHi() вызывается из любого места без предварительного создания экземпляра класса Utils. Поскольку мы вызываем SayHi() без создания объекта, ссылки this не существует. Однако, это всё равно не функция в том смысле, в котором является say_hi() в Python.

9.6. Private Variables¶

“Private” instance variables that cannot be accessed except from inside an
object don’t exist in Python. However, there is a convention that is followed
by most Python code: a name prefixed with an underscore (e.g. ) should
be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method
or a data member). It should be considered an implementation detail and subject
to change without notice.

Since there is a valid use-case for class-private members (namely to avoid name
clashes of names with names defined by subclasses), there is limited support for
such a mechanism, called name mangling. Any identifier of the form
(at least two leading underscores, at most one trailing underscore)
is textually replaced with , where is the
current class name with leading underscore(s) stripped. This mangling is done
without regard to the syntactic position of the identifier, as long as it
occurs within the definition of a class.

Name mangling is helpful for letting subclasses override methods without
breaking intraclass method calls. For example:

class Mapping
    def __init__(self, iterable):
        self.items_list = []
        self.__update(iterable)

    def update(self, iterable):
        for item in iterable
            self.items_list.append(item)

    __update = update   # private copy of original update() method

class MappingSubclass(Mapping):

    def update(self, keys, values):
        # provides new signature for update()
        # but does not break __init__()
        for item in zip(keys, values):
            self.items_list.append(item)

The above example would work even if were to introduce a
identifier since it is replaced with in the
class and in the
class respectively.

Note that the mangling rules are designed mostly to avoid accidents; it still is
possible to access or modify a variable that is considered private. This can
even be useful in special circumstances, such as in the debugger.

Свойства Python (@property)

Python содержит очень удобный небольшой концепт, под названием property, который выполняет несколько полезных задач. Мы рассмотрим, как делать следующее:

• Конвертация метода класс в атрибуты только для чтения;
• Как реализовать сеттеры и геттеры в атрибут

Один из самых простых способов использования property, это использовать его в качестве декоратора метода. Это позволит вам превратить метод класса в атрибут класса. Для меня это было очень полезно, когда мне нужно сделать какую-нибудь комбинацию значений.

Для других это было очень кстати при написании методов конверсии, которые нужно было принять в качестве методов. Давайте взглянем на простой пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

class Person(object):
«»»»»»
def __init__(self, first_name, last_name):
«»»Конструктор»»»
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name

@property
def full_name(self):
«»»
Возвращаем полное имя
«»»
return «%s %s» % (self.first_name, self.last_name)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

# -*- coding: utf-8 -*-   classPerson(object) «»»»»» def__init__(self,first_name,last_name) «»»Конструктор»»» self.first_name=first_name self.last_name=last_name @property deffull_name(self) «»»         Возвращаем полное имя         «»» return»%s %s»%(self.first_name,self.last_name)

В данном коде мы создали два класса атрибута, или свойств: self.first_name и self.last_name.
Далее мы создали метод full_name, который содержит декоратор <*@property>*. Это позволяет нам использовать следующий код в сессии интерпретатора:

Python

person = Person(«Mike», «Driscoll»)

print(person.full_name) # Mike Driscoll
print(person.first_name) # Mike

person.full_name = «Jackalope»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
AttributeError: can’t set attribute

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

person=Person(«Mike»,»Driscoll») print(person.full_name)# Mike Driscoll print(person.first_name)# Mike person.full_name=»Jackalope» Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> AttributeErrorcan’tsetattribute

Как вы видите, в результате превращение метода в свойство, мы можем получить к нему доступ при помощи обычной точечной нотации. Однако, если мы попытаемся настроить свойство на что-то другое, мы получим ошибку AttributeError. Единственный способ изменить свойство full_name, это сделать это косвенно:

Python

person.first_name = «Dan»
print(person.full_name) # Dan Driscoll

1 2	person.first_name=»Dan» print(person.full_name)# Dan Driscoll

Это своего рода ограничение, так что взглянем на другой пример, где мы можем создать свойство, которое позволяет нам делать настройки.

Defining a Class in Python

Like function definitions begin with the keyword in Python, class definitions begin with a keyword.

The first string inside the class is called docstring and has a brief description about the class. Although not mandatory, this is highly recommended.

Here is a simple class definition.

A class creates a new local namespace where all its attributes are defined. Attributes may be data or functions.

There are also special attributes in it that begins with double underscores . For example, gives us the docstring of that class.

As soon as we define a class, a new class object is created with the same name. This class object allows us to access the different attributes as well as to instantiate new objects of that class.

Output

10
<function Person.greet at 0x7fc78c6e8160>
This is a person class

4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops¶

The statement, like in C, breaks out of the innermost enclosing
or loop.

Loop statements may have an clause; it is executed when the loop
terminates through exhaustion of the iterable (with ) or when the
condition becomes false (with ), but not when the loop is
terminated by a statement. This is exemplified by the
following loop, which searches for prime numbers:

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 
...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
...             break
...     else
...         # loop fell through without finding a factor
...         print(n, 'is a prime number')
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

(Yes, this is the correct code. Look closely: the clause belongs to
the loop, not the statement.)

When used with a loop, the clause has more in common with the
clause of a statement than it does with that of
statements: a statement’s clause runs
when no exception occurs, and a loop’s clause runs when no
occurs. For more on the statement and exceptions, see
.

The statement, also borrowed from C, continues with the next
iteration of the loop:

Support for automatically setting __slots__?

At least for the initial release, __slots__ will not be supported.
__slots__ needs to be added at class creation time. The Data
Class decorator is called after the class is created, so in order to
add __slots__ the decorator would have to create a new class, set
__slots__, and return it. Because this behavior is somewhat
surprising, the initial version of Data Classes will not support
automatically setting __slots__. There are a number of
workarounds:

• Manually add __slots__ in the class definition.
• Write a function (which could be used as a decorator) that inspects
  the class using fields() and creates a new class with
  __slots__ set.

Instance and class methods in python

Just as there are instance and class variables, there are instance and class methods. These are intended to set or get status of the relevant class or instance. So the purpose of the class methods is to set or get the details (status) of the class. Purpose of instance methods is to set or get details about instances (objects). Being said that, let’s see how to create instance and class methods in python.

When defining an instance method, the first parameter of the method should always be self. Why it should always be “self” is discussed in the next section (which is the main aim of this post). However one can name it anything other than self, but what that parameter represents will always be the same. And it’s a good idea for sticking with self as it’s the convention.

class SomeClass:        def create_arr(self): # An instance method        self.arr = []    def insert_to_arr(self, value):  #An instance method        self.arr.append(value)

We can instantiate above class as obj3, and do some investigations as follows:

>>> obj3 = SomeClass()>>> obj3.create_arr()>>> obj3.insert_to_arr(5)>>> obj3.arr

So as you can notice from above, although when defining an instance method the first parameter is self, when calling that method, we do not pass anything for self as arguments. How come this does not give errors? What’s going on behind the scene? These are explained in the next section.

Ok, with instance methods explained, all we have left is class methods ( — so I say). Just like instance methods, in class methods also there is a special parameter that should be placed as the first parameter. It is the cls parameter, which represents the class:

class SomeClass:    def create_arr(self): # An instance method        self.arr = []    def insert_to_arr(self, value):  #An instance method        self.arr.append(value)    @classmethod    def class_method(cls):        print("the class method was called")

Without even instantiating an object, we can access class methods as follows:

SomeClass.class_method()

So all we have to call the class method with the name of the class. And in here also just like instance methods, although there is a parameter defined as cls, we do not pass any argument when calling the method — explained next.

Note: Python has another type of methods known as static methods. These are normal methods which do not have any special parameter as with instance methods or class methods. Therefore these static methods can neither modify object state nor class state.

Now with all things are being reminded (instance/class variables and methods), let’s talk about the use of self in python ( — finally).

self — intuition

Some of you may have got it by now, or some may have got it partially; anyway, the self in python represents or points the instance which it was called. Let’s clarify this with an example:

class SomeClass:    def __init__(self):        self.arr = []         #All SomeClass objects will have an array arr by default    def insert_to_arr(self, value):        self.arr.append(value)

So now let’s create two objects of SomeClass and append some values for their arrays:

obj1 = SomeClass()obj2 = SomeClass()obj1.insert_to_arr(6)

Being said that, let’s look at the above example. There we have created obj1 and are calling the instance method insert_to_arr() of SomeClass while passing an argument 6. But now how does that method know “which object is calling me and whose instance attributes should be updated”. Here, to whose arr array should I append the value 6? Ok, now I think you got it. That’s the job of self. Behind the scene, in every instance method call, python sends the instance also with that method call. So what actually happens is, python convert the above calling of the instance method to something like below:

SomeClass.inseart_to_arr(obj1, 6)

Now you know why you should always use self as the first parameter of instance methods in python and what really happens behind the scene when we call an instance method. — Happy Coding !!

Класс без конструктора

Мы можем создать класс без определения конструктора. В этом случае вызывается конструктор суперкласса для инициализации экземпляра класса. Класс — это основа всех классов в Python.

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

Вот еще один пример, подтверждающий, что конструктор суперкласса вызывается для инициализации экземпляра подкласса.

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

§2.2 Книги для контент-менеджера и копирайтера

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Увеличение объема памяти: полный успех

Python Objects and Classes

Python is an object oriented programming language. Unlike procedure oriented programming, where the main emphasis is on functions, object oriented programming stresses on objects.

An object is simply a collection of data (variables) and methods (functions) that act on those data. Similarly, a class is a blueprint for that object.

We can think of class as a sketch (prototype) of a house. It contains all the details about the floors, doors, windows etc. Based on these descriptions we build the house. House is the object.

As many houses can be made from a house’s blueprint, we can create many objects from a class. An object is also called an instance of a class and the process of creating this object is called instantiation.

Конструктор классов с наследованием

class Person:

    def __init__(self, n):
        print('Person Constructor')
        self.name = n


class Employee(Person):

    def __init__(self, i, n):
        print('Employee Constructor')
        super().__init__(n)  # same as Person.__init__(self, n)
        self.id = i


emp = Employee(99, 'Pankaj')
print(f'Employee ID is {emp.id} and Name is {emp.name}')

Выход:

Employee Constructor
Person Constructor
Employee ID is 99 and Name is Pankaj

• Мы обязаны вызвать конструктор суперкласса.
• Мы можем использовать функцию super() для вызова функции конструктора суперкласса.
• Мы также можем использовать имя суперкласса для вызова его метода init().

Наследование

поддерживают наследование так же как обычные классы Python.

Таким образом, атрибуты, определенные в родительском классе, будут доступны и в дочернем классе.

@dataclass
class Person:
    age: int = 0
    name: str

@dataclass
class Student(Person):
    grade: int

>>> s = Student(20, "John Doe", 12)
>>> s.age
>>> 20
>>> s.name
>>> "John Doe"
>>> s.grade
>>> 12

Обратите внимание на тот факт, что аргументы для Student находятся в порядке полей, определенных в определении класса. Как себя ведет __post_init__ во время наследования?

Как себя ведет __post_init__ во время наследования?

Поскольку __post_init__ — это просто еще одна функция, ее вызов не меняется:

@dataclass
class A:
    a: int
    
    def __post_init__(self):
        print("A")

@dataclass
class B(A):
    b: int
    
    def __post_init__(self):
        print("B")

>>> a = B(1,2)
>>> B

В приведенном выше примере вызывается только метод __post_init__ класса B. Но как нам вызвать метод __post_init__ класса A?

Поскольку это функция родительского класса, его можно вызвать с помощью super.

@dataclass
class B(A):
    b: int
    
    def __post_init__(self):
        super().__post_init__() #Call post init of A
        print("B")

>>> a = B(1,2)
>>> A
    B

Поширені питання

Які бувають модератори?

Можна працювати рядовим (звичайним) модератором або головним модератором, який частково отримує функції адміністратора. За типами майданчиків ви можете стати модератором: форуму, сайту, порталу, групи в соціальних мережах, у месенджері тощо.

Де вчитись на модератора?

В університетах такому вас не навчать, але ви можете опанувати потрібні знання та навики самостійно без проблем. Також в інтернеті дуже мало курсів по цій спеціальності.

Навіщо потрібен модератор?

Щоб форум чи сайт не перетворився в смітник фейків, спаму та флуду.

Як стати модератором вк?

Знайдіть групи в тематиці яких ви розбираєтесь і запитайте про можливість працювати у адміністратора. Якщо у вас була своя група то нічого нового вчити не буде потрібно.

Яким має бути модератор?

Ввічливим, уважним та послідовним. Насамперед він має виконувати взяті на себе зобов’язання.

Що таке флуд?

Це пусті балачки ні про що. Коли люди на форумі чи сайті пишуть не по темі.

Які обов’язки модератора?

Слідкувати за дотриманням правил з боку користувачів майданчика. Блокувати спамерів та ботів, видаляти пости, коментарі і теми, які не відповідають темі веб-ресурсу.

Яка зарплата у модератора?

Все залежить від типу веб-ресурсу. В середньому зарплати спеціаліста коливаються в діапазоні від 5-15 тисяч гривень.

Скільки отримує модератор OLX?

Це закрита інформація. Але в середньому від 8 тис. грн.

Чому оголошення видалено модератором?

Скоріше за все, користувач порушив правила веб-ресурсу, вказав неправдиву інформацію або те, що заборонено писати в оголошенні.

Коли день модератора?

День модератора святкують 10 листопада.

Чим відрізняється модератор від редактора?

Редактор працює тільки з контентом, править тексти. А модератор з користувачами і контентом. Він може блокувати і давати бан.