Можно ли конструктор пометить c помощью модификатора virtual python
Обновлено: 10.05.2024
Or have I to define an empty method in an abstract class and override it?
6 Answers 6
You can now choose to sort by Trending, which boosts votes that have happened recently, helping to surface more up-to-date answers.
Trending is based off of the highest score sort and falls back to it if no posts are trending.
Sure, and you don't even have to define a method in the base class. In Python methods are better than virtual - they're completely dynamic, as the typing in Python is duck typing.
Cat and Dog in Python don't even have to derive from a common base class to allow this behavior - you gain it for free. That said, some programmers prefer to define their class hierarchies in a more rigid way to document it better and impose some strictness of typing. This is also possible - see for example the abc standard module.
@JeremyP: hmm, good point :-) I guess in languages where "h" is understood as making the sound like the first letter of "hippy", or of "Javier" in Spanish.
@Eli: Sorry, but I was seriously interested in the answer to the question. In English they say "woof", well they don't but that is the word we use analogous to "meow" for cats and "moo" for cows. Is "hau" Spanish then?
raise NotImplementedError()
This is the recommended exception to raise on "pure virtual methods" of "abstract" base classes that don't implement a method.
This exception is derived from RuntimeError . In user defined base classes, abstract methods should raise this exception when they require derived classes to override the method.
As others said, this is mostly a documentation convention and is not required, but this way you get a more meaningful exception than a missing attribute error.
Python methods are always virtual.
This answer is not really helping in the objective of implementing interface classes which is one of the main reason for using virtual methods.
Actually, in version 2.6 python provides something called abstract base classes and you can explicitly set virtual methods like this:
It works very well, provided the class does not inherit from classes that already use metaclasses.
Python methods are always virtual
like Ignacio said yet Somehow class inheritance may be a better approach to implement what you want.
Results should be:
Something like a virtual method in C++ (calling method implementation of a derived class through a reference or pointer to the base class) doesn't make sense in Python, as Python doesn't have typing. (I don't know how virtual methods work in Java and PHP though.)
But if by "virtual" you mean calling the bottom-most implementation in the inheritance hierarchy, then that's what you always get in Python, as several answers point out.
Well, almost always.
As dplamp pointed out, not all methods in Python behave like that. Dunder method don't. And I think that's a not so well known feature.
Consider this artificial example
However, consider this one
The only thing we've changes was making prop_a() a dunder method.
A problem with the first behavior can be that you can't change the behavior of prop_a() in the derived class without impacting the behavior of prop_b() . This very nice talk by Raymond Hettinger gives an example for a use case where this is inconvenient.
Python предлагает некоторые альтернативные способы поддержки нескольких конструкторов. Некоторые из этих способов мы обсудим здесь на практике.
Привет программистам, сегодняшняя статья посвящена нескольким конструкторам в Python. Переход на python с любого другого языка программирования имеет все преимущества, за исключением случаев, когда речь идет о нескольких конструкторах. Python не поддерживает несколько конструкторов. Однако python предлагает некоторые альтернативные способы поддержки нескольких конструкторов. Мы обсудим некоторые из этих способов здесь. Но прежде позвольте мне кратко рассказать вам о том, что такое необходимость в нескольких конструкторах в программе.
Несколько конструкций помогут вам настроить свой класс в соответствии с его параметрами. При использовании разного количества параметров могут срабатывать разные конструкции. В отличие от других языков программирования, Python имеет другой способ обработки нескольких параметров. Мы подробно рассмотрим каждый из них.
Python Несколько Конструкторов И Его Необходимость:
Несколько конструкторов используются, когда определенный класс должен выполнять различные функции. И на разных параметрах или экземплярах класса.
При многократном написании одного и того же метода для класса последний перезаписывает все предыдущие конструкторы. Поскольку несколько конструкторов плохо работают с python, конструкторы классов демонстрируют полиморфизм. Этот метод помогает реплицировать функцию множественного конструктора в python.
Различные способы получить несколько конструкторов в Python:
- Перегрузка конструктора на основе аргументов
- @classmethod decorator
Перегрузка конструктора Python на основе аргументов в виде нескольких конструкторов:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере ответом является переменная экземпляра примера класса. Его значение различалось в разных экземплярах внутри класса на основе аргументов. Класс может иметь несколько аргументов. Поэтому *args определяется как кортеж, содержащий различные переданные ему аргументы. Аргументы доступны с помощью индекса. Например, как и в случае с целыми числами и строками, поскольку передается только один аргумент, доступ к нему осуществляется как к args[0]. В то время как для суммы доступ к более чем одному аргументу, переданному ей, осуществляется с помощью цикла.
Методы Python, вызывающие из __init__ как несколько конструкторов:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В этом примере три уравнения, выполняемые в экземплярах класса: equaton1 –2 + b2 equation2 – + b – c. Уравнение 3 – z = сумма квадрата переданных аргументов/5.0.
уравнение 1 для двух аргументов. уравнение 2 – для трех, а уравнение 3-для более чем трех.
Используя мультиконструктор в python, определяется класс, имеющий один конструктор __init__. Он может выполнять любые действия по созданию различных экземпляров класса. Прежде всего, в приведенном выше коде уравнения, подлежащие вычислению, записываются в разных экземплярах класса. Прежде всего конструктор __init__ вызывает различные методы для возврата ответа на основе количества переданных аргументов.
@classmethod decorator как несколько конструкторов:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
Уравнения, выполняемые в приведенном выше примере: equaton1 –2 + b2. Уравнение 2 –+ b – c. Аналогично уравнению 3 – z = сумма квадрата переданных аргументов/5.0.
При передаче двух аргументов вычисляется уравнение 1. Для трех аргументов выполняется уравнение 2. И для более чем трех аргументов вычисляется уравнение 3.
Надо Читать
- Введение в Python Super С примерами
- Функция справки Python
- Почему Python sys.exit лучше других функций выхода?
- Python Bitstring: Классы и другие примеры | Модуль
Вывод:
В заключение можно сказать, что сам Python не может поддерживать использование мультиконструкторов для класса. Он допускает различные альтернативы, рассмотренные выше. Однако перегрузка конструктора и __init__ definition влечет за собой определенные проблемы. Во-первых, нет четкого указания на то, что требуется при создании экземпляров класса. Кроме того, существуют различные комбинации инициализации нового экземпляра путем передачи аргументов. Таким образом, лучшая из трех приведенных альтернатив-это декорирование с помощью @classmethod decorators в качестве мультиконструкторов.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Как работает инструмент Venv? Модуль Venv – это новый способ создания базовых виртуальных сред для новых версий Python> 3.3. Если вы погрузитесь в виртуальные среды, вы быстро понимаете, что там есть множество инструментов, таких как «Виртуальский», «Пьенв», и многие другие. Моя рекомендация для данных ученых и … Виртуальная среда Python с “Venv” – пошаговое руководство Подробнее »
Автор оригинала: Chris.
Как инструмент Венв Работа?
Модуль Venv – это новый способ создания базовых виртуальных сред для новых версий Python> 3.3. Если вы погрузитесь в виртуальные среды, вы быстро понимаете, что там есть множество инструментов, таких как «Виртуальский», «Пьенв», и многие другие.
Моя рекомендация для данных ученых и начинающих – это инструмент « Conda », который поставляется с Распределение AnaConda Python Отказ Я написал статью о концепциях виртуальных сред в Python, включая учебник о том, как использовать Кондо для ваших собственных проектов:
Виртуальная среда Python с кондиционером – почему шум?
Инструмент «Venv» – это стандарт De-Facto, который уже предустановлен с установкой Python 3.3+. Сначала вы должны сначала узнать этот инструмент (вероятно, вы можете записать код Python в течение многих лет до того, как вы вынуждены прикоснуться к другой инструменте виртуальной среды).
Давайте начнем медленно: python – это программа, такая как все остальное на вашем компьютере. Программы скомпилированы в машиночитаемый двоичный код, который хранится в файле. Следовательно, Python – это не что иное, как скомпилированным двоичным файлом, который вы можете выполнить на своем компьютере, как Tetris или MineSweeper (я не совсем не геймер). Если вы запускаете команду «Python» в вашу оболочку, двоичный файл выполняется вашей операционной системой.
В качестве стороны Примечание. Вам, возможно, придется явно указать местоположение (путь) двоичного файла Python в операционных системах «Переменные среды», чтобы ваш компьютер мог найти программу «Python».
Проверьте, правильно ли работает ваша установка Python, открывая оболочку и набрав «Python».
Способ работы по умолчанию на вашем кодовом проекте выглядит следующим образом:
- Написать код, пока вам не понадобится некоторая библиотека,
- Найдите библиотеку и импортируйте его, используя оператор «Импорт»,
- Если Python выбрасывает ошибку, установите библиотеку с помощью инструмента PIP «Библиотека установки PIP» и т. Д.
Проблема в том, что все ваши проекты делятся те же глобально установленные библиотеки. Но некоторые из них могут потребовать разных версий или несовместимых библиотек. Кроме того, вы не хотите загромождать свою установку Python с сотнями внешних библиотек.
Это где виртуальные среды вступают в игру. Виртуальная среда служит «песочницей» для вашей программы Python. Вы можете установить любую внешнюю библиотеку или версию, не имея никакого глобального воздействия. Виртуальные среды изолированы, независимыми и отдельными.
Как создать виртуальные среды с Python’s Venv “?
Простой ответ лежит в следующем фрагменте кода:
Заполнитель «VE» – это просто путь к виртуальной среде, которую вы хотите создать. На практике это будет путь к папке вашего проекта Python, который должен быть выполнен в виртуальной среде.
Фрагмент кода делает несколько вещей: это создает папку, которая содержит копию самой программы Python. Это означает, что любой пакет, который вы устанавливаете внутри виртуальной среды, не видны для вашей глобальной установки Python.
Теперь единственное, что осталось – активировать вашу виртуальную среду с помощью команды (Bash):
Или Команда (Win):
Теперь вы можете просто выполнить «Python» в своей оболочке, и все программы, которые вы выполняете, будет выполняться в виртуальной среде Python.
Как установить библиотеки в вашу виртуальную среду?
Это просто, просто используйте инструмент PIP для установки пакетов после активирования виртуальной среды.
Он автоматически определяет, что вы в настоящее время в виртуальной среде (поскольку вы активировали окружающую среду).
Вы можете просто деактивировать виртуальную среду, набрав команду:
Резюме
Виртуальные среды помогут вам изолировать зависимости ваших проектов Python. Просто создайте свою виртуальную среду в вашем расположении проекта, используя команду «Python-My venv your_ve_path». После активации вы можете установить новые пакеты, используя PIP. Все новые пакеты будут установлены только в вашей виртуальной среде без глобальной видимости.
Был ли этот учебник полезным для вас? Комментарий ниже!
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.
Согласно Алану Кэю — автору языка программирования Smalltalk — объектно-ориентированным может называться язык, построенный с учетом следующих принципов [1] :
Для определения класса используется оператор class :
У класса могут быть базовые (родительские) классы (надклассы), которые, если они есть, указываются в скобках после имени определяемого класса.
Минимально возможное определение класса выглядит так:
В терминологии Python члены класса называются атрибутами, функции класса — методами, а поля класса — свойствами (или просто атрибутами).
Определения методов аналогичны определениям функций, но (за некоторыми исключениями, о которых ниже) методы всегда имеют первый аргумент, называемый по общепринятому соглашению self :
Определения атрибутов — это обычные операторы присваивания, которые связывают некоторые значения с именами атрибутов.
В языке Python класс не является чем-то статическим, поэтому добавить атрибуты можно и после определения:
Для создания объекта — экземпляра класса (то есть, инстанцирования класса), достаточно вызвать класс по имени и задать параметры конструктора:
Переопределив классовый метод __new__ , можно управлять процессом создания экземпляра. Этот метод вызывается до метода __init__ и должен вернуть новый экземпляр либо None (в последнем случае будет вызван __new__ родительского класса). Метод __new__ используется для управления созданием неизменчивых (immutable) объектов, управления созданием объектов в случаях, когда __init__ не вызывается, например, при десериализации (unpickle). Следующий код демонстрирует один из вариантов реализации шаблона Одиночка:
Специальные методы вызываются при создании экземпляра класса (конструктор), при инициализировании экземпляра класса (инициализатор) и при удалении класса (деструктор). В языке Python реализовано автоматическое управление памятью, поэтому конструктор и деструктор требуются достаточно редко, для ресурсов, требующих явного освобождения.
Следующий класс имеет конструктор, инициализатор и деструктор:
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.
Обычно время жизни объекта, определённого в программе на Python, не выходит за рамки времени выполнения процесса этой программы.
Для преодоления этого ограничения объект можно сохранить, а после — восстановить. Как правило, при записи объекта производится его сериализация, а при чтении — десериализация.
Инкапсуляция является одним из ключевых понятий ООП. Все значения в Python являются объектами, инкапсулирующими код (методы) и данные и предоставляющими пользователям общедоступный интерфейс. Методы и данные объекта доступны через его атрибуты.
Сокрытие информации о внутреннем устройстве объекта выполняется в Python на уровне соглашения между программистами о том, какие атрибуты относятся к общедоступному интерфейсу класса, а какие — к его внутренней реализации. Одиночное подчеркивание в начале имени атрибута говорит о том, что атрибут не предназначен для использования вне методов класса (или вне функций и классов модуля), однако, атрибут все-таки доступен по этому имени. Два подчеркивания в начале имени дают несколько большую защиту: атрибут перестает быть доступен по этому имени. Последнее используется достаточно редко.
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.
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.).
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.
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] .
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).
- Если у object есть метод __getattribute__ , то он будет вызван с параметром 'field' (либо __setattr__ или __delattr__ в зависимости от действия над атрибутом)
- Если у object есть поле __dict__ , то ищется object.__dict__['field']
- Если у object.__class__ есть поле __slots__ , то 'field' ищется в object.__class__.__slots__
- Проверяется object.__class__.__dict__['fields']
- 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.
- Если у object есть метод __getattr__ , то вызывается он с параметром 'field'
- 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.
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, 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:
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 .
Обычных возможностей объектно-ориентированного программирования хватает далеко не всегда. В некоторых случаях требуется изменить сам характер системы классов: расширить язык новыми типами классов, изменить стиль взаимодействия между классами и окружением, добавить некоторые дополнительные аспекты, затрагивающие все используемые в приложении классы, и т. п.
При объявлении метакласса за основу можно взять класс type . Пример:
Разумеется, вместо оператора print код метакласса может выполнять более полезные функции: регистрировать класс, передавать действия с классами на удаленную систему, использовать классы для других целей (например, как декларации или ограничения) и т. п.
Синтаксис описания метода ничем не отличается от описания функции, разве что его положением внутри класса и характерным первым формальным параметром self , с помощью которого внутри метода можно ссылаться на сам экземпляр класса (название self является соглашением, которого придерживаются программисты на Python):
Статические методы 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).
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).
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.
Конструктор в Python – это особый тип метода (функции), который используется для инициализации членов экземпляра класса.
В C ++ или Java конструктор имеет то же имя, что и его класс, в Python конструктор обрабатывается по-разному. Он используется для создания объекта.
Конструкторы бывают двух типов:
- Параметризованный конструктор
- Непараметрический конструктор
Определение конструктора выполняется, когда мы создаем объект этого класса. Конструкторы также проверяют, что у объекта достаточно ресурсов для выполнения любой задачи запуска.
Создание конструктора на Python
В Python метод __init __() имитирует конструктор класса. Этот метод вызывается при создании экземпляра класса. Он принимает ключевое слово self в качестве первого аргумента, который позволяет получить доступ к атрибутам или методу класса.
Мы можем передать любое количество аргументов во время создания объекта класса, в зависимости от определения __init __(). В основном он используется для инициализации атрибутов класса. У каждого класса должен быть конструктор, даже если он просто полагается на конструктор по умолчанию.
Рассмотрим следующий пример для инициализации атрибутов класса Employee при работе с конструкторами в Python.
Подсчет количества объектов класса
Конструктор вызывается автоматически, когда мы создаем объект класса. Рассмотрим следующий пример.
Непараметрический
Непараметрический конструктор используется, когда мы не хотим манипулировать значением, или конструктором, который имеет только self в качестве аргумента. Разберем на примере.
Параметризованный конструктор Python
У параметризованного конструктора есть несколько параметров вместе с самим собой.
Конструктор Python по умолчанию
Когда мы не включаем конструктор в класс или забываем его объявить, он становится конструктором по умолчанию. Он не выполняет никаких задач, а инициализирует объекты. Рассмотрим пример.
Более одного конструктора в одном классе
Давайте посмотрим на другой сценарий, что произойдет, если мы объявим два одинаковых конструктора в классе.
В приведенном выше коде объект st вызвал второй конструктор, тогда как оба имеют одинаковую конфигурацию. Первый метод недоступен для объекта st. Внутренне объект класса всегда будет вызывать последний конструктор, если у класса есть несколько конструкторов.
Примечание. Перегрузка конструктора в Python запрещена.
Встроенные функции классов Python
Встроенные функции, определенные в классе, описаны в следующей таблице.
| SN | Функция | Описание |
|---|---|---|
| 1 | getattr(obj,name,default) | Используется для доступа к атрибуту объекта. |
| 2 | setattr(obj, name,value) | Она используется для установки определенного значения для определенного атрибута объекта. |
| 3 | delattr (obj, name) | Необходима для удаления определенного атрибута. |
| 4 | hasattr (obj, name) | Возвращает истину, если объект содержит определенный атрибут. |
Встроенные атрибуты класса
Наряду с другими атрибутами класс Python также содержит некоторые встроенные атрибуты класса, которые предоставляют информацию о классе.
Читайте также: