Программирование метаклассов на Python


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Объектно-ориентированное программирование. Классы и объекты

Сегодня мы поговорим об объектно-ориентированном программировании и о его применении в python.

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — парадигма программирования, в которой основными концепциями являются понятия объектов и классов.

Класс — тип, описывающий устройство объектов. Объект — это экземпляр класса. Класс можно сравнить с чертежом, по которому создаются объекты.

Python соответствует принципам объектно-ориентированного программирования. В python всё является объектами — и строки, и списки, и словари, и всё остальное.

Но возможности ООП в python этим не ограничены. Программист может написать свой тип данных (класс), определить в нём свои методы.

Это не является обязательным — мы можем пользоваться только встроенными объектами. Однако ООП полезно при долгосрочной разработке программы несколькими людьми, так как упрощает понимание кода.

Приступим теперь собственно к написанию своих классов на python. Попробуем определить собственный класс:

Теперь мы можем создать несколько экземпляров этого класса:

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:

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:

То есть класс вызывается подобно функции. Однако при этом происходит не выполнение его тела, 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:

В последствии к объекту обращаются через связанную с ним переменную.

Пример «пустого» класса и двух созданных на его основе объектов:

Класс как модуль

В языке программирования Python класс можно представить подобным модулю. Также как в модуле в нем могут быть свои переменные со значениями и функции. Также как в модуле у класса есть собственное пространство имен, доступ к которым возможен через имя класса:

Однако в случае классов используется немного иная 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. Свойством является n . Атрибуты-функции называются методами. Методом в классе B является adder . Количество свойств и методов в классе может быть любым.

Класс как создатель объектов

Приведенный выше класс позволяет создавать объекты, но мы не можем применить к объекту метод adder():

В сообщении об ошибке говорится, что adder() принимает только один аргумент, а было передано два. Откуда взялся второй аргумент, и кто он такой, если в скобках было указано только одно число 100?

На самом деле классы – это далеко не модули. Они идут дальше модулей и обладают своими особенностями. Класс создает объекты, которые в определенном смысле являются его наследниками. Это значит, что если у объекта нет собственного поля n , то интерпретатор ищет его уровнем выше, то есть в классе. Таким образом, если мы присваиваем объекту поле с таким же именем как в классе, то оно перекрывает, т. е. переопределяет, поле класса:

Здесь l.n и B.n – это разные переменные. Первая находится в пространстве имен объекта l . Вторая – в пространстве класса B . Если бы мы не добавили поле n к объекту l , то интерпретатор бы поднялся выше по дереву наследования и пришел бы в класс, где бы и нашел это поле.

Что касается методов, то они также наследуются объектами класса. В данном случае у объекта l нет своего собственного метода adder, значит, он ищется в классе B . Однако от класса B может быть порождено множество объектов. Методы же чаще всего предназначаются для обработки объектов. Таким образом, когда вызывается метод, в него надо передать конкретный объект, который он будет обрабатывать.

Понятно, что передаваемый экземпляр, это объект, к которому применяется метод. Выражение l.adder(100) выполняется интерпретатором следующим образом:

Ищу атрибут adder() у объекта l . Не нахожу.

Тогда иду искать в класс B , так как он создал объект l .

Здесь нахожу искомый метод. Передаю ему объект, к которому этот метод надо применить, и аргумент, указанный в скобках.

Другими словами, выражение l.adder(100) преобразуется в выражение B.adder(l, 100) .

Таким образом, интерпретатор попытался передать в метод adder() класса B два параметра – объект l и число 100. Но мы запрограммировали метод adder() так, что он принимает только один параметр. В Python, да и многих других языках, определения методов не предполагают принятие объекта как само собой подразумеваемое. Принимаемый объект надо указывать явно.

По соглашению в Python для ссылки на объект используется имя self. Вот так должен выглядеть метод adder(), если мы планируем вызывать его через объекты:

Переменная self связывается с объектом, к которому был применен данный метод, и через эту переменную мы получаем доступ к атрибутам объекта. Когда этот же метод применяется к другому объекту, то self свяжется уже с этим другим объектом, и через эту переменную будут извлекаться только его свойства.

Протестируем обновленный метод:

Здесь от класса B создаются два объекта – l и m . Для объекта l заводится собственное поле n . Объект m , за неимением собственного, наследует n от класса B . Можно в этом убедиться, проверив соответствие:

В методе adder() выражение self.n – это обращение к свойству n , переданного объекта, и не важно, на каком уровне наследования оно будет найдено.

Если метод не принимает объект, к которому применяется, в качестве первого параметра, то такие методы в других языках программирования называются статическими. Они имеют особый синтаксис и могут вызываться как через класс, так и через объект этого класса. В Python все немного по-другому. Для имитации статических методов используется специальный декоратор, после чего метод можно вызывать не только через класс, но и через объект, не передавая сам объект.

Изменение полей объекта

В Python объекту можно не только переопределять поля и методы, унаследованные от класса, также можно добавить новые, которых нет в классе:

Однако в программировании так делать не принято, потому что тогда объекты одного класса будут отличаться между собой по набору атрибутов. Это затруднит автоматизацию их обработки, внесет в программу хаос.

Поэтому принято присваивать полям, а также получать их значения, путем вызова методов:

Подобные методы в простонародье называют сеттерами (set – установить) и геттерами (get – получить).

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 и всеми уроками: android-приложение, pdf-версия.

Спортивные секции и клубы
в Санкт-Петербурге

Новости спортивных секций

Завершение строительства многофункционального спортивного комплекса для лиц с ограниченными возможностями в Приморском районе оценивается в 1 млрд 551 млн рублей.

19 сентября 2015 года в «TAURAS-FITNESS», одном из самых больших и современных физкультурно-оздоровительных центров Санкт-Петербурга, состоится День открытых дверей детских секционных направлений!

5–6 сентября 2015 года в Санкт-Петербурге на территории нового конгрессно-выставочного комплекса «ЭКСПОФОРУМ» в павильоне F и прилегающей уличной территории пройдет X Общественная акция «Выбираю спорт!» – ежегодное спортивное выставочное мероприятие для детей и их родителей, молодёжи и всех тех, кто любит спорт и активный отдых.

Крытые катки на улице Маршала Новикова и Ириновском проспекте, строящиеся с прошлой весны, сдадут на год позже — в конце 2020-го. Чиновники объявили повторный конкурс на выбору нового подрядчика взамен старого.

В Санкт-Петербурге, в «Центре плавания» (ул. Хлопина, 10), с 25 по 27 апреля пройдет чемпионат России по синхронному плаванию.

23-25 апреля в Центре художественной гимнастики «Жемчужина» (Петровский пр., 16) пройдут Всероссийские соревнования «Жемчужины Санкт-Петербурга».

Турнир будет проходить ежедневно с 10 до 18 часов.

Что такое метакласс в python

Что такое метаклассы в python, как их использовать и для чего они нужны.

1 ответ 1

Если кратко, то так как классы в питоне это тоже объекты, то метаклассы, это конструкторы(классы) классов. Именно в них надо определять порядок вызова, например, конструктора объекта функцию init.


В них же можно добавлять какой-то дополнительный функционал.

Создать новый класс можно самому с помощью type,

Если создаёте свой метакласс, то он всегда наследуется от type.

Но стоит иметь ввиду, что те кто использует метаклассы, всегда знают зачем и когда их использовать необходимо(обычно используются при разработке инструментальных средств). Если же вы задаёте такой вопрос, лучше обходить их стороной. 🙂

Примеры работы с классами в Python

Python — объектно-ориентированный язык с начала его существования. Поэтому, создание и использование классов и объектов в Python просто и легко. Эта статья поможет разобраться на примерах в области поддержки объектно-ориентированного программирования Python. Если у вас нет опыта работы с объектно-ориентированным программированием (OOП), ознакомьтесь с вводным курсом или учебным пособием, чтобы понять основные понятия.

Создание классов

Оператор class создает новое определение класса. Имя класса сразу следует за ключевым словом class , после которого ставиться двоеточие:

  • У класса есть строка документации, к которой можно получить доступ через ClassName.__doc__ .
  • class_suite состоит из частей класса, атрибутов данных и функции.

Пример создания класса
Создание простого класса на Python

  • Переменная emp_count — переменная класса, значение которой разделяется между экземплярами этого класса. Получить доступ к этой переменной можно через Employee.emp_count из класса или за его пределами.
  • Первый метод __init__() — специальный метод, который называют конструктором класса или методом инициализации. Его вызывает Python при создании нового экземпляра этого класса.
  • Объявляйте другие методы класса, как обычные функции, за исключением того, что первый аргумент для каждого метода self . Python добавляет аргумент self в список для вас; и тогда вам не нужно включать его при вызове этих методов.

Создание экземпляров класса

Чтобы создать экземпляры классов, нужно вызвать класс с использованием его имени и передать аргументы, которые принимает метод __init__ .

Доступ к атрибутам

Получите доступ к атрибутам класса, используя оператор . после объекта класса. Доступ к классу можно получить используя имя переменой класса:

Теперь, систематизируем все.

При выполнении этого кода, мы получаем следующий результат:

Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любой момент.

Вместо использования привычных операторов для доступа к атрибутам вы можете использовать эти функции:

  • getattr(obj, name [, default]) — для доступа к атрибуту объекта.
  • hasattr(obj, name) — проверить, есть ли в obj атрибут name .
  • setattr(obj, name, value) — задать атрибут. Если атрибут не существует, он будет создан.
  • delattr(obj, name) — удалить атрибут
Мастер Йода рекомендует:  Продвинутые CSS-селекторы, о которых вы не знали

Встроенные атрибуты класса

Каждый класс Python хранит встроенные атрибуты, и предоставляет к ним доступ через оператор . , как и любой другой атрибут

Тест на знание python

  • __dict__ — словарь, содержащий пространство имен класса.
  • __doc__ — строка документации класса. None если, документация отсутствует.
  • __name__ — имя класса.
  • __module__ — имя модуля, в котором определяется класс. Этот атрибут __main__ в интерактивном режиме.
  • __bases__ — могут быть пустые tuple, содержащие базовые классы, в порядке их появления в списке базового класса.

Для вышеуказанного класса давайте попробуем получить доступ ко всем этим атрибутам:

Когда этот код выполняется, он возвращает такой результат:

Уничтожение объектов (сбор мусора)

Python автоматически удаляет ненужные объекты (встроенные типы или экземпляры классов), чтобы освободить пространство памяти. С помощью процесса ‘Garbage Collection’ Python периодически восстанавливает блоки памяти, которые больше не используются.

Сборщик мусора Python запускается во время выполнения программы и тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля. С изменением количества обращений к нему, меняется количество ссылок.

Когда объект присваивают новой переменной или добавляют в контейнер (список, кортеж, словарь), количество ссылок объекта увеличивается. Количество ссылок на объект уменьшается, когда он удаляется с помощью del , или его ссылка выходит за пределы видимости. Когда количество ссылок достигает нуля, Python автоматически собирает его.

Обычно вы не заметите, когда сборщик мусора уничтожает экземпляр и очищает свое пространство. Но классом можно реализовать специальный метод __del__() , называемый деструктором. Он вызывается, перед уничтожением экземпляра. Этот метод может использоваться для очистки любых ресурсов памяти.
Пример работы __del__()
Деструктор __del__() выводит имя класса того экземпляра, который должен быть уничтожен

Когда вышеуказанный код выполняется и выводит следующее:

В идеале вы должны создавать свои классы в отдельном модуле. Затем импортировать их в основной модуль программы с помощью import SomeClass .

Наследование класса

Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, на основе уже существующего. Укажите родительский класс в круглых скобках после имени нового класса.
Класс наследник наследует атрибуты своего родительского класса. Вы можете использовать эти атрибуты так, как будто они определены в классе наследнике. Он может переопределять элементы данных и методы родителя.

Синтаксис наследования класса
Классы наследники объявляются так, как и родительские классы. Только, список наследуемых классов, указан после имени класса.

Пример наследования класса в Python

Когда этот код выполняется, он выводит следующий результат:

Аналогичным образом вы можете управлять классом с помощью нескольких родительских классов:

Вы можете использовать функции issubclass() или isinstance() для проверки отношений двух классов и экземпляров.

  • Логическая функция issubclass(sub, sup) возвращает значение True , если данный подкласс sub действительно является подклассом sup .
  • Логическая функция isinstance(obj, Class) возвращает True , если obj является экземпляром класса Class или является экземпляром подкласса класса.

Переопределение методов

Вы всегда можете переопределить методы родительского класса. В вашем подклассе могут понадобиться специальные функции. Это одна из причин переопределения родительских методов.
Пример переопределения методов

Когда этот код выполняется, он производит следующий результат:

Популярные базовые методы

В данной таблице перечислены некоторые общие функции. Вы можете переопределить их в своих собственных классах.

Метод, описание и пример вызова
1 __init__(self [, args. ]) — конструктор (с любыми необязательными аргументами)
obj = className(args)
2 __del__(self) — деструктор, удаляет объект
del obj
3 __repr__(self) — оценочное строковое представление
repr(obj)
4 __str__(self) — печатное строковое представление
str(obj)

Пример использования __add__
Предположим, вы создали класс Vector для представления двумерных векторов. Что происходит, когда вы используете дополнительный оператор для их добавления? Скорее всего, Python будет против.

Однако вы можете определить метод __add__ в своем классе для добавления векторов и оператор + будет вести себя так как нужно.

При выполнении этого кода, мы получим:

Приватные методы и атрибуты класса

Атрибуты класса могут быть не видимыми вне определения класса. Вам нужно указать атрибуты с __ вначале, и эти атрибуты не будут вызваны вне класса.
Пример приватного атрибута


При выполнении данного кода, имеем следующий результат:

Вы можете получить доступ к таким атрибутам, так object._className__attrName . Если вы замените свою последнюю строку следующим образом, то она будет работать.

Программирование метаклассов на Python

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Python is having obscure wonderful mechanism of classes and it’s implementation. In python every thing is an object. If you define a class, that class it self is an object in memory and it is an instance of other class. You may call it as a class object. If you instantiate it you will get brand new object called instance( instance of class).

Probably, meta classes are sort of confusing concept. Many people are afraid of this concept, but believe me it is very nice and simple if you understand it.

In simple words, meta classes are classes which are responsible to create a class object( in memory).

As mentioned above, when you define a class. A class object will be created in memory but behind the senses it is an instance of other class by default type. So, classes are created by meta classes. You can specify your custom meta class which is responsible to create a class.

Mostly, meta classes are used when you write APIs or frameworks. Like django uses metaclasses in models.

I would like to explain this concept by taking real world example, to get you good understanding. Let’s take a look at following picture.

Python MetaClasses Illustrated

As show in picture, A factory can be treated a metaclass. Where, it produces vending machine, can be considered as a class. Where, the class (vending machine) produces instances, which are cans, bottles etc.

An example representing normal class definition and instance creation

Python Language Основные метаклассы

пример

Когда type вызывается с тремя аргументами, он ведет себя как класс (meta) и создает новый экземпляр, т. Е. он создает новый класс / тип.

type подкласса можно создать для пользовательского метакласса.

Теперь у нас есть новый mytype который можно использовать для создания классов таким же образом, как и type .

Когда мы создаем новый класс с использованием ключевого слова class метаклас по умолчанию выбирается на основе базовых классов.

В приведенном выше примере единственным базовым классом является object поэтому наш метакласс будет типом object , который является type . Можно переопределить значение по умолчанию, однако это зависит от того, используем ли мы Python 2 или Python 3:

Для определения метакласса можно использовать специальный атрибут __metaclass__ .

Специальный metaclass аргумент ключевого слова определяет метакласс.

Любые аргументы ключевых слов (кроме metaclass ) в объявлении класса будут переданы в метакласс. Таким образом, > передаст x=2 в качестве аргумента ключевого слова в конструктор mytype .

Прочтите это подробное описание метаклассов python для более подробной информации.

Скачай курс
в приложении

О курсе

Цель курса — не только рассказать об основах алгоритмизации и программирования, истории развития ЯП и программирования в целом, но и научить желающих программированию на Python 3, дать основу к самостоятельным занятиям олимпиадным программированием.

Больше учебных материалов на сайте msolkin.ru

Шахматистов приглашаю на занятия на канале Яндекс.Дзен Chess’n’ok.

В курсе использованы материалы:

I модуль »Основы алгоритмизации» ориентировочно для 5-7 классов. В модуле раскрываются основные понятия алгоритмизации, происходит знакомство с о средой программирования «Scratch» (опционально), подробно изучается раздел «Исполнители» в среде «Кумир», изучаются языки программирования, их история, слушатели знакомятся с популярными ЯП, учатся работать с тестирующей системой Stepik

II модуль «Введение в Python 3» позволяет (при качественной проработке теоретического материала, самостоятельной работе с заданиями и задачами на программирование) научиться программировать в среде Python 3, познакомиться с основными алгоритмическими конструкциями, подготовиться к решению ОГЭ и ЕГЭ на программирование и алгоритмизацию, дает представление о практическом применении Python. Модуль для широкой аудитории, наиболее эффективен для школьников 7-10 классов.

III модуль «Олимпиадное программирование» знакомит с типизацией олимпиадного движения в России; подробно рассматриваются задания школьного и муниципального тура. Слушатели познакомятся с о сложностью алгоритмов, научатся решать задачи не только корректно, но и эффективно по времени и занимаемой памяти. Модуль повышенной сложности, предназначен для педагогов, заинтересованных учащихся 7-11 классов.

Для кого этот курс

Ученики 6-9 классов. Есть материал повышенной сложности, с «выходом» на 10-11 класс. Предпочтительный возраст — 12 — 16 лет. Уровень начальный, но есть задания со «звездочкой»

Python/Объектно-ориентированное программирование на Python

Содержание

Принципы ООП Править

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

  • Все данные представляются объектами
  • Программа является набором взаимодействующих объектов, посылающих друг другу сообщения
  • Каждый объект имеет собственную часть памяти и может иметь в составе другие объекты
  • Каждый объект имеет тип
  • Объекты одного типа могут принимать одни и те же сообщения (и выполнять одни и те же действия)

Определение класса Править

Для определения класса используется оператор class :

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

Минимально возможное определение класса выглядит так:

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

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

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

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

Создание экземпляра Править

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

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

Конструктор, инициализатор, деструктор Править

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

Следующий класс имеет конструктор, инициализатор и деструктор:

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

Время жизни объекта Править


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

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

Инкапсуляция и доступ к свойствам Править

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

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

Есть существенное отличие между такими атрибутами и личными (private) членами класса в таких языках как C++ или Java: атрибут остается доступным, но под именем вида _ИмяКласса__ИмяАтрибута , а при каждом обращении Python будет модифицировать имя в зависимости от того, через экземпляр какого класса происходит обращение к атрибуту. Таким образом, родительский и дочерний классы могут иметь атрибут с именем, например, «__f», но не будут мешать друг другу.

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

Доступ к атрибуту может быть как прямой:

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

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

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

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

Полиморфизм Править

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

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

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

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

Или, с использованием декоратора, так:

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

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

Более того, полиморфизм в Python вообще не связан с наследованием, поэтому его можно считать сигнатурно-ориентированным полиморфизмом (signature-oriented polymorphism) [2] . Например, чтобы экземпляру класса «прикинуться» файловым объектом, ему достаточно реализовать методы, относящиеся к файлам (обычно .read() , .readlines() , .close() и т. п.).

Переопределение встроенных типов Править

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

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

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

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

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

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

Аналогичные методы имеются и у соответствующих встроенных типов:

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

Наследование и множественное наследование Править

При описании предметной области классы могут образовывать иерархию, в корне которой стоит базовый класс, а нижележащие классы (подклассы) наследуют свои атрибуты и методы, уточняя и расширяя поведение вышележащего класса (надкласса). Обычно принципом построения классификации является отношение «IS-A» («есть» — между экземпляром и классом) и «AKO» («a kind of» — «разновидность» — между классом и суперклассом) [3] .

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

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

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

Порядок разрешения доступа к методам и полям Править

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

  1. Если у object есть метод __getattribute__ , то он будет вызван с параметром ‘field’ (либо __setattr__ или __delattr__ в зависимости от действия над атрибутом)
  2. Если у object есть поле __dict__ , то ищется object.__dict__[‘field’]
  3. Если у object.__class__ есть поле __slots__ , то ‘field’ ищется в object.__class__.__slots__
  4. Проверяется object.__class__.__dict__[‘fields’]
  5. Производится рекурсивный поиск по __dict__ всех родительских классов (при множественном наследовании поиск производится в режиме deep-first, в том порядке как базовые классы перечислены в определении класса-потомка). Алгоритм поиска разный для «классических» и «новых» классов.
  6. Если у object есть метод __getattr__ , то вызывается он с параметром ‘field’
  7. Вызывается исключение AttributeError .

Если поиск окончен успешно, то проверяется, является ли атрибут классом «нового стиля». Если является, то проверяется наличие у него метода __get__ (либо __set__ или __delete__ , в зависимости от действия над атрибутом), если метод найден, то происходит следующий вызов object.field.__get__(object) и возвращается его результат (такие атрибуты называется в Python атрибутами со связанным поведением (binded behavior) и используются, например, для создания свойств [5] ).

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

«Новые» и «классические» классы Править

В версиях до 2.2 некоторые объектно-ориентированные возможности Python были заметно ограничены. Например, было невозможно наследовать встроенные классы и классы из модулей расширения. Свойства (property) не выделялись явно. Начиная с версии 2.2, объектная система Python была существенно переработана и дополнена. Однако для совместимости со старыми версиями Python было решено сделать две объектные модели: «классические» типы (полностью совместимые со старым кодом) и «новые» [6] . В версии Python3 поддержка «старых» классов будет удалена.

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

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

Агрегация. Контейнеры. Итераторы Править

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

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

Вот как он работает:

Для доступа к контейнерам очень удобно использовать итераторы:

Ассоциация и слабые ссылки Править

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

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

Для работы со слабыми ссылками применяется модуль weakref .

Метаклассы Править

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

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


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

Метод Править

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

Статический метод Править

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

Статические методы реализованы с помощью свойств (property).

Метод класса Править

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

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

Мультиметоды Править

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

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

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

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

Следующий пример показывает, как работает сериализация и десериализация:

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

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

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

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

Что такое метаклассы в Python?

Что такое метаклассы и для чего мы их используем?

16 ответов

метакласс-это класс класса. Как класс определяет, как экземпляр класса ведет себя, а метакласс определяет, как класс ведет себя. Класс-это экземпляр метакласса.

в то время как в Python вы можете использовать произвольные callables для метаклассов (например,Jerub shows), более полезным подходом является фактически сделать его фактическим классом. type — обычный метакласс в Python. Если вам интересно, да, type сам по себе класс, и это его собственный тип. Вы не сможете воссоздать что-то вроде type чисто в Python, но Python немного обманывает. Чтобы создать свой собственный метакласс в Python, вы действительно просто хотите подкласс type .

метакласс наиболее обыкновенно использован как класс-фабрика. Как вы создаете экземпляр класса, вызывая класс, Python создает новый класс (когда он выполняет оператор «class»), вызывая метакласс. В сочетании с нормальным __init__ и __new__ методы, метаклассы поэтому вы можете делать «дополнительные вещи» при создании класса, например, регистрировать новый класс в каком-либо реестре или даже заменять класс чем-то другим.

когда class выполняется оператор, Python сначала выполняет тело class оператор как обычный блок кода. Результирующее пространство имен (dict) содержит атрибуты будущего класса. Метакласс определяется путем просмотра baseclasses будущего класса (метаклассы наследуются), at the __metaclass__ атрибут будущего класса (если таковой имеется) или __metaclass__ глобальная переменная. Затем метакласс вызывается с именем, основаниями и атрибутами класса для его создания.

однако метаклассы фактически определяют тип класса, а не только фабрику, так что вы можете сделать гораздо больше с ними. Например, можно определить обычные методы в метаклассе. Эти методы metaclass похожи на classmethods, поскольку они могут вызываться в классе без экземпляр, но они также не похожи на classmethods в том, что они не могут быть вызваны на экземпляре класса. type.__subclasses__() является примером метода на type метакласс. Вы также можете определить обычные «магические» методы, такие как __add__ , __iter__ и __getattr__ , чтобы реализовать или изменить поведение класса.

вот агрегированный пример бит и частей:

классы как объекты

прежде чем понимать метаклассы, вам нужно провести мастер-классы на Python. И Python имеет очень своеобразное представление о том, что такое классы, заимствованные из языка Smalltalk.

в большинстве языков классы-это просто фрагменты кода, описывающие, как создать объект. Это тоже верно в Python:

но классы больше, чем в Python. Классы тоже являются объектами.

как только вы используете ключевое слово class , Python выполняет его и создает объект. Инструкция

создает в памяти объект с именем «ObjectCreator».

этот объект (класс) сам способен создавать объекты (экземпляры), и вот почему это класс.

но все же это объект, и поэтому:

  • вы можете назначить его в переменная
  • вы можете скопировать его
  • вы можете добавить к нему атрибуты
  • вы можете передать его как параметр функции

создание классов динамическое

поскольку классы являются объектами, вы можете создать их на лету, как и любой объект.

во-первых, вы можете создать класс в функцию, используя class :

но это не так динамично, так как вы все равно придется писать весь класс себя.

поскольку классы являются объектами, они должны быть вызваны чем-то.

при использовании class ключевое слово, Python создает этот объект автоматически. Но как с большинством вещей в Python, это дает вам возможность сделать это вручную.

помните функцию type ? Старая добрая функция, которая позволяет вам знать, что введите объект:

Ну type есть совершенно другая способность, она также может создавать классы на лету. type можно взять описание класса в качестве параметров, и вернуть класс.

(я знаю, глупо, что одна и та же функция может иметь два совершенно разных использования в соответствии с параметрами, которые вы передаете ей. Это проблема из-за обратного совместимость в Python)

type работает таким образом:

можно создать вручную это путь:

вы заметите, что мы используем «MyShinyClass» в качестве имени класса и как переменная для хранения ссылки на класс. Они могут быть разными, но нет причин все усложнять.

type принимает словарь для определения атрибутов класса. Итак:

можно перевести на:

и используется как обычный класс:

и конечно, вы можете наследовать от него, Итак:

в конце концов, вы хотите, чтобы добавить методы в класс. Просто определите функцию с правильной подписью и назначьте ее атрибутом.

и вы можете добавить еще больше методов после динамического создания класса, как добавление методов к нормально созданному объекту класса.

вы видите, куда мы идем: в Python классы являются объектами, и вы можете создать класс на лету, динамично.


это то, что делает Python, когда вы используете ключевое слово class , и он делает это с помощью метакласса.

что такое метаклассы (наконец)

метаклассы — это «материал», который создает классы.

вы определяете классы для создания объектов, верно?

но мы узнали, что классы в Python являются объектами.

ну, метаклассы-это то, что создает эти объекты. Они классов классов , вы можете представить их таким образом:

вы видели, что type позволяет сделать что-то вроде этого:

это потому, что функция type на самом деле метакласс. type — это metaclass Python использует для создания всех классов за кулисами.

теперь вы задаетесь вопросом, почему, черт возьми, это написано в нижнем регистре, а не Type ?

Ну, я думаю, это вопрос согласованности с str класс что создает строки объектов, и int класс, который создает целочисленные объекты. type is просто класс, который создает объекты класса.

вы видите это, проверяя .

все, и я имею в виду все, является объектом в Python. Что включает в себя ИНЦ, строки, функции и классы. Все они-объекты. И все они имеют создано из класса:

теперь, что такое __class__ любой __class__ ?

таким образом, метакласс-это просто материал, который создает объекты класса.

вы можете назвать его «фабрикой класса», если хотите.

type — это встроенный метакласс, который использует Python, но, конечно, вы можете создать свой собственный метакласс.

на __metaclass__ атрибут

в Python 2, Вы можете добавить __metaclass__ атрибут при написании класса (см. Следующий раздел для Python 3 синтаксис):

если вы это сделаете, Python будет использовать метакласс для создания класса Foo .

осторожно, это сложно.

вы пишите class Foo(object) во-первых, но класс объекта Foo не создается в памяти пока.

Python будет искать __metaclass__ в определении класса. Если он найдет его, он будет использовать его для создания класса object Foo . Если это не так, он будет использовать type создать класс.

читать это несколько раз.

Python делает следующее:

если да, создайте в памяти объект класса (я сказал объект класса, оставайтесь со мной здесь), с именем Foo используя то, что находится в __metaclass__ .

если Python не может найти __metaclass__ , он будет искать __metaclass__ на уровне модуля и попробуйте сделать то же самое (но только для классов, которые не наследовать что угодно, в основном классы старого стиля).

тогда, если он не может найти __metaclass__ вообще, он будет использовать Bar (первый родитель) собственный метакласс (который может быть по умолчанию type ) для создания объекта класса.

будьте осторожны, здесь что __metaclass__ атрибут не будет унаследован, метакласс родителя ( Bar.__class__ ) будет. Если Bar использовать __metaclass__ атрибут, который создал Bar С type() (а не type.__new__() ), подклассы будут не унаследовать такое поведение.

теперь большой вопрос, что вы можете поставить в __metaclass__ ?

ответ: то, что может создать класс.

и что может создать класс? type , или все, что подклассы или использует его.

метаклассы в Python 3

синтаксис для установки метакласса был изменен в Python 3:

т. е. больше не используется, в пользу аргумент ключевого слова в списке базовых классов.

поведение метаклассов, однако, остается в основном то же самое.

пользовательские метаклассы

основной целью метакласса является автоматическое изменение класса, когда он будет создан.

вы обычно делаете это для API, где вы хотите создать классы соответствующие текущий контекст.

представьте себе глупый пример, где вы решаете, что все классы в ваш модуль их атрибуты должны быть записаны в верхнем регистре. Существует несколько способов сделать это, но один из способов-установить __metaclass__ на уровне модуля.

таким образом, все классы этого модуля будут создаваться с использованием этого метакласса, и мы просто должны сказать метаклассу, чтобы он перевел все атрибуты в верхний регистр.

к счастью, __metaclass__ на самом деле может быть любым вызываемым, это не должно быть формальный класс (я знаю, что-то с «классом» в его имени не должно быть ля класс, идите разберитесь. но это полезно).

поэтому мы начнем с простого примера, используя функцию.

теперь давайте сделаем то же самое, но используя реальный класс для метакласса:

но это не совсем ООП. Мы зовем type напрямую, и мы не переопределить или позвоните родителю __new__ . Давайте сделаем это:

возможно, вы заметили дополнительный аргумент upperattr_metaclass . Есть ничего особенного.: __new__ всегда получает класс, в котором он определен, как первый параметр. Так же, как у тебя self для обычных методов, которые получают экземпляр в качестве первого параметра, или определяющий класс для методов класса.

конечно, имена, которые я использовал здесь, длинные для ясности, но, как для self , все аргументы имеют обычные имена. Так что настоящая постановка метакласс будет выглядеть так:

мы можем сделать его еще чище с помощью super , что облегчит наследование (потому что да, у вас могут быть метаклассы, наследующие от метаклассов, наследующие от типа):

вот и все. В метаклассах больше ничего нет.

причина сложности кода с использованием метаклассов заключается не в том, что из метаклассов, это потому, что вы обычно используете метаклассы, чтобы делать скрученные вещи опираясь на интроспекцию, манипулируя наследованием, vars, такие как __dict__ , etc.

действительно, метаклассы особенно полезны для черной магии, и поэтому сложные вещи. Но сами по себе они просты:

  • перехватить создание класса
  • изменить класс
  • вернуть измененный класс

почему вы используете классы metaclasses вместо функций?

с __metaclass__ может принять любой вызываемый, почему бы вам использовать класс поскольку это, очевидно, более сложно?

есть несколько причин для этого:

  • намерение-это ясно. Когда вы читаете UpperAttrMetaclass(type) , вы знаете что будет дальше
  • вы можете использовать ООП. Metaclass может наследовать от metaclass, переопределять родительские методы. Метаклассы могут даже использовать метаклассы.
  • подклассы класса будут экземплярами его метакласса, если вы указали класс метакласса, но не с функцией метакласса.
  • вы можете структурируйте свой код лучше. Вы никогда не используете метаклассы для чего-то, как тривиальный, как приведенный выше пример. Обычно это для чего-то сложного. Имея возможность сделать несколько методов и сгруппировать их в один класс очень полезна чтобы код было легче читать.
  • вы можете подключить __new__ , __init__ и __call__ . Что позволит ты будешь делать разные вещи. Даже если обычно вы можете сделать все это в __new__ , некоторые люди просто более комфортно использовать __init__ .
  • это называется метаклассы, черт побери! Это должно что-то значить!

почему вы используете метаклассы?

теперь большой вопрос. Почему вы используете какую-то неясную функцию, подверженную ошибкам?

ну, обычно вы этого не делаете:

метаклассы глубже магия 99% пользователей никогда не должны волновать. Если вам интересно, нужны ли они вам, вы не (люди, которые на самом деле нужно их знать с уверенностью, что они нужны им, и не нужны им. объяснение почему).

Python Гуру Тим Питерс

основным вариантом использования метакласса является создание API. Типичным примером этого является Django ORM.

это позволяет определить что-то вроде этого:

Мастер Йода рекомендует:  Что нужно знать, чтобы стать бэкенд-разработчиком в 2020
Добавить комментарий