Python вызов конструктора базового класса

Обновлено: 02.05.2024

«__init__» — зарезервированный метод в классах Python. Он известен как конструктор в концепциях ООП. Этот метод вызывается, когда объект создается из класса, и он позволяет классу инициализировать атрибуты класса.

Как мы можем использовать «__init__»?

Задача функции конструктора класса Python — инициализировать экземпляр класса.

Синтаксис функции Python init ()

Ключевое слово def используется для его определения, потому что это функция.
Первый аргумент относится к текущему объекту. Он связывает экземпляр с методом init(). Обычно его называют «я», чтобы следовать соглашению об именах. Вы можете узнать больше об этом в собственной переменной Python.
Аргументы метода init() необязательны. Мы можем определить конструктор с любым количеством аргументов.

Давайте рассмотрим, что мы создаем класс с именем Car. У автомобиля могут быть такие атрибуты, как «цвет», «модель», «скорость» и т. Д., А также такие методы, как «старт», «ускорение», «переключение передач» и т. Д.

Поэтому мы использовали метод __init__ конструктора для инициализации атрибутов класса.

Примеры

Давайте посмотрим на несколько примеров функции конструктора в разных сценариях.

1. Класс без конструктора

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

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

2. Простой конструктор без аргументов

Мы можем создать конструктор без аргументов. Это полезно для целей ведения журнала, таких как подсчет экземпляров класса.

3. Конструктор классов с аргументами

В большинстве случаев вы найдете функцию-конструктор с некоторыми аргументами. Эти аргументы обычно используются для инициализации переменных экземпляра.

4. Конструктор классов с наследованием

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().

5. Цепочка конструкторов с многоуровневым наследованием

6. С множественным наследованием

Мы не можем использовать super() для доступа ко всем суперклассам в случае множественного наследования. Лучшим подходом было бы вызвать функцию конструктора суперклассов, используя их имя класса.

Python не поддерживает несколько конструкторов

Python не поддерживает несколько конструкторов, в отличие от других популярных объектно-ориентированных языков программирования, таких как Java.

Мы можем определить несколько методов __init __(), но последний из них переопределит предыдущие определения.

Может ли функция Python init () что-то вернуть?

Если мы попытаемся вернуть значение, отличное от None, из функции __init __(), это вызовет ошибку TypeError.

Если мы изменим оператор return на return None тогда код будет работать без каких-либо исключений.

In all other languages I've worked with the super constructor is invoked implicitly. How does one invoke it in Python? I would expect super(self) but this doesn't work.

you should emphasize that an answer that doesn't use the Derived Class name is what you want. e.g. (pseudocode): super().__init__(args. )

you should be accepting Aidan Gomez's answer. It would save us a lot of time, since it has an answer in both python 2 and 3.

@Mike I think there's still value in an answer that lists the Python 2 way, because there's a lot of old Python 2 code floating around out there, and some of the people who wind up at this question probably won't otherwise know how to make sense of it. (And despite it being EOL, many people do still write code in Python 2, either because they don't know better or because some organizational requirement has forced it on them.)

I have changed the accepted answer to @Aiden Gomez's answer. Though Ignacio was correct, @Aidan's was the most appropriate as of today given Python 3's changes to super()

7 Answers 7

In line with the other answers, there are multiple ways to call super class methods (including the constructor), however in Python-3.x the process has been simplified:

Python-3.x

Python-2.x

In python 2.x, you have to call the slightly more verbose version super(, self) , which is equivalent to super() as per the docs.

super() returns a parent-like object in new-style classes:

just of curiosity why does super(B,self) require both B and self to be mentioned? isn't this redundant? shouldn't self contain a reference to B already?

With respect to the documentation of super() , you should be able to write super().__init__() wothout arguments.

With Python 2.x old-style classes it would be this:

@kdbanman: This will work with new-style classes, but one of the reasons to use new-style classes is to not have to do it this way. You can use super and not have to directly name the class you're inheriting from.

One way is to call A's constructor and pass self as an argument, like so:

The advantage of this style is that it's very clear. It call A's initialiser. The downside is that it doesn't handle diamond-shaped inheritance very well, since you may end up calling the shared base class's initialiser twice.

Another way is to use super(), as others have shown. For single-inheritance, it does basically the same thing as letting you call the parent's initialiser.

However, super() is quite a bit more complicated under-the-hood and can sometimes be counter-intuitive in multiple inheritance situations. On the plus side, super() can be used to handle diamond-shaped inheritance. If you want to know the nitty-gritty of what super() does, the best explanation I've found for how super() works is here (though I'm not necessarily endorsing that article's opinions).

Надо вызвать метод базового класса из метода, который переопределен в производном классе.

Из конструктора дочернего класса нужно явно вызывать конструктор родительского класса.

Обращение к базовому классу происходит с помощью super()

Нужно явно вызывать конструктор базового класса

Видно, что без явного вызова конструктора класса А не вызывается A.__init__ и не создается поле x класса А.

Вызовем конструктор явно.

Конструктор базового класса стоит вызывать раньше, чем иницилизировать поля класса-наследника, потому что поля наследника могут зависеть (быть сделаны из) полей экземпляра базового класса.

super() или прямое обращение к классу?

Метод класса можно вызвать, используя синтаксис вызова через имя класса:

Все работает. Но при дальнейшем развитии классов могут начаться проблемы:

Видно, что конструктор Base.__init__ вызывается дважды. Иногда это недопустимо (считаем количество созданных экземпляров класса, увеличивая в конструкторе счетчик на 1; выдаем очередное auto id какому-то нашему объекту, например, номер пропуска или паспорта или номер заказа).

То же самое через super():

вызов конструктора Base.__init__ происходит только 1 раз.
вызваны конструкторы всех базовых классов.
порядок вызова конструкторов для классов А и В не определен.

Как это работает?

Для реализации наследования питон ищет вызванный атрибут начиная с первого класса до последнего. Этот список создается слиянием (merge sort) списков базовых классов:

дети проверяются раньше родителей.
если родителей несколько, то проверяем в том порядке, в котором они перечислены.
если подходят несколько классов, то выбираем первого родителя.

При вызове super() продолжается поиск, начиная со следующего имени в MRO. Пока каждый переопределенный метод вызывает super() и вызывает его только один раз, будет перебран весь список MRO и каждый метод будет вызван только один раз.

Не забываем вызывать метод суперкласса

А если где-то не вызван метод суперкласса?

Заметим, что хотя в B.__init__ есть вызов super(), то до вызова B.__init__ не доходит.

Вызываем у объекта класса С метод __init__.
Ищем его в mro и находим С.__init__. Выполняем его.
В этом методе вызов super() - ищем метод __init__ далее по списку от найденного.
Находим A.__init__. Выполняем его. В нем нет никаких super() - дальнейший поиск по mro прекращается.

Нет метода в своем базовом классе, есть у родителя моего сиблинга

Определим класс, который пытается вызвать метод, которого нет в базовом классе:

получим, как и ожидалось:

Определим метод spam в классе В. Класс С, наследник А и В, вызывает метод A.spam(), который вызывает B.spam - класс В не связан с классом А.

Для объекта класса С вызвали метод spam(). Ищем его в MRO. Находим A.spam() и вызываем. Далее для super() из A.spam() идем дальше от найденного по списку mro и находим B.spam().

Отметим, что при другом порядке описания родителей class C(B, A) , вызывается метод B.spam() у которого нет super():

Вызываем метод spam для объекта класса С. В С его нет, ищем дальше в В. Находим. Вызваем. Далее super() нет и дальнейший поиск не производится.

Чтобы не было таких сюрпризов при переопределении методов придерживайтесь правил:

все методы в иерархии с одинаковым именем имеют одинаковую сигнатуру вызова (количество аргументов и их имена для именованных аргументов).
реализуйте метод в самом базовом классе, чтобы цепочка вызовов закончилась хоть каким

Обращение к дедушке

Игнорируем родителя

Если у нас есть 3 одинаковых метода foo(self) в наследуемых классах А, В(А), C(B), и нужно из C.foo() вызвать сразу A.foo() минуя B.foo(), то наши классы неправильно сконструированы (почему нужно игнорировать В? может, нужно было наследовать С от А, а не от В?). Нужен рефакторинг.

Но можно всегда вызвать метод по имени класса:

Метод определен только у дедушки

Если в В такого метода нет, и из C.foo() нужно вызвать A.foo() (или в базовом классе выше по иерархии), вызываем super().foo() и больше не думаем, у какого пра-пра-пра-дедушки реализован этот метод.

Просто воспользуйтесь super() для поиска по mro.

super().super() не работает

Или мы ищем какого-то родителя в mro, или точно указываем из какого класса нужно вызвать метод.

Classes provide a means of bundling data and functionality together. Creating a new class creates a new type of object, allowing new instances of that type to be made. Each class instance can have attributes attached to it for maintaining its state. Class instances can also have methods (defined by its class) for modifying its state.

Compared with other programming languages, Python’s class mechanism adds classes with a minimum of new syntax and semantics. It is a mixture of the class mechanisms found in C++ and Modula-3. Python classes provide all the standard features of Object Oriented Programming: the class inheritance mechanism allows multiple base classes, a derived class can override any methods of its base class or classes, and a method can call the method of a base class with the same name. Objects can contain arbitrary amounts and kinds of data. As is true for modules, classes partake of the dynamic nature of Python: they are created at runtime, and can be modified further after creation.

In C++ terminology, normally class members (including the data members) are public (except see below Private Variables ), and all member functions are virtual. As in Modula-3, there are no shorthands for referencing the object’s members from its methods: the method function is declared with an explicit first argument representing the object, which is provided implicitly by the call. As in Smalltalk, classes themselves are objects. This provides semantics for importing and renaming. Unlike C++ and Modula-3, built-in types can be used as base classes for extension by the user. Also, like in C++, most built-in operators with special syntax (arithmetic operators, subscripting etc.) can be redefined for class instances.

(Lacking universally accepted terminology to talk about classes, I will make occasional use of Smalltalk and C++ terms. I would use Modula-3 terms, since its object-oriented semantics are closer to those of Python than C++, but I expect that few readers have heard of it.)

9.1. A Word About Names and Objects¶

Objects have individuality, and multiple names (in multiple scopes) can be bound to the same object. This is known as aliasing in other languages. This is usually not appreciated on a first glance at Python, and can be safely ignored when dealing with immutable basic types (numbers, strings, tuples). However, aliasing has a possibly surprising effect on the semantics of Python code involving mutable objects such as lists, dictionaries, and most other types. This is usually used to the benefit of the program, since aliases behave like pointers in some respects. For example, passing an object is cheap since only a pointer is passed by the implementation; and if a function modifies an object passed as an argument, the caller will see the change — this eliminates the need for two different argument passing mechanisms as in Pascal.

9.2. Python Scopes and Namespaces¶

Before introducing classes, I first have to tell you something about Python’s scope rules. Class definitions play some neat tricks with namespaces, and you need to know how scopes and namespaces work to fully understand what’s going on. Incidentally, knowledge about this subject is useful for any advanced Python programmer.

Let’s begin with some definitions.

By the way, I use the word attribute for any name following a dot — for example, in the expression z.real , real is an attribute of the object z . Strictly speaking, references to names in modules are attribute references: in the expression modname.funcname , modname is a module object and funcname is an attribute of it. In this case there happens to be a straightforward mapping between the module’s attributes and the global names defined in the module: they share the same namespace! 1

Attributes may be read-only or writable. In the latter case, assignment to attributes is possible. Module attributes are writable: you can write modname.the_answer = 42 . Writable attributes may also be deleted with the del statement. For example, del modname.the_answer will remove the attribute the_answer from the object named by modname .

Namespaces are created at different moments and have different lifetimes. The namespace containing the built-in names is created when the Python interpreter starts up, and is never deleted. The global namespace for a module is created when the module definition is read in; normally, module namespaces also last until the interpreter quits. The statements executed by the top-level invocation of the interpreter, either read from a script file or interactively, are considered part of a module called __main__ , so they have their own global namespace. (The built-in names actually also live in a module; this is called builtins .)

The local namespace for a function is created when the function is called, and deleted when the function returns or raises an exception that is not handled within the function. (Actually, forgetting would be a better way to describe what actually happens.) Of course, recursive invocations each have their own local namespace.

A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly accessible. “Directly accessible” here means that an unqualified reference to a name attempts to find the name in the namespace.

Although scopes are determined statically, they are used dynamically. At any time during execution, there are 3 or 4 nested scopes whose namespaces are directly accessible:

the innermost scope, which is searched first, contains the local names

the scopes of any enclosing functions, which are searched starting with the nearest enclosing scope, contains non-local, but also non-global names

the next-to-last scope contains the current module’s global names

the outermost scope (searched last) is the namespace containing built-in names

If a name is declared global, then all references and assignments go directly to the middle scope containing the module’s global names. To rebind variables found outside of the innermost scope, the nonlocal statement can be used; if not declared nonlocal, those variables are read-only (an attempt to write to such a variable will simply create a new local variable in the innermost scope, leaving the identically named outer variable unchanged).

Usually, the local scope references the local names of the (textually) current function. Outside functions, the local scope references the same namespace as the global scope: the module’s namespace. Class definitions place yet another namespace in the local scope.

It is important to realize that scopes are determined textually: the global scope of a function defined in a module is that module’s namespace, no matter from where or by what alias the function is called. On the other hand, the actual search for names is done dynamically, at run time — however, the language definition is evolving towards static name resolution, at “compile” time, so don’t rely on dynamic name resolution! (In fact, local variables are already determined statically.)

A special quirk of Python is that – if no global or nonlocal statement is in effect – assignments to names always go into the innermost scope. Assignments do not copy data — they just bind names to objects. The same is true for deletions: the statement del x removes the binding of x from the namespace referenced by the local scope. In fact, all operations that introduce new names use the local scope: in particular, import statements and function definitions bind the module or function name in the local scope.

The global statement can be used to indicate that particular variables live in the global scope and should be rebound there; the nonlocal statement indicates that particular variables live in an enclosing scope and should be rebound there.

9.2.1. Scopes and Namespaces Example¶

This is an example demonstrating how to reference the different scopes and namespaces, and how global and nonlocal affect variable binding:

The output of the example code is:

Note how the local assignment (which is default) didn’t change scope_test's binding of spam. The nonlocal assignment changed scope_test's binding of spam, and the global assignment changed the module-level binding.

You can also see that there was no previous binding for spam before the global assignment.

9.3. A First Look at Classes¶

Classes introduce a little bit of new syntax, three new object types, and some new semantics.

9.3.1. Class Definition Syntax¶

The simplest form of class definition looks like this:

Class definitions, like function definitions ( def statements) must be executed before they have any effect. (You could conceivably place a class definition in a branch of an if statement, or inside a function.)

In practice, the statements inside a class definition will usually be function definitions, but other statements are allowed, and sometimes useful — we’ll come back to this later. The function definitions inside a class normally have a peculiar form of argument list, dictated by the calling conventions for methods — again, this is explained later.

When a class definition is entered, a new namespace is created, and used as the local scope — thus, all assignments to local variables go into this new namespace. In particular, function definitions bind the name of the new function here.

When a class definition is left normally (via the end), a class object is created. This is basically a wrapper around the contents of the namespace created by the class definition; we’ll learn more about class objects in the next section. The original local scope (the one in effect just before the class definition was entered) is reinstated, and the class object is bound here to the class name given in the class definition header ( ClassName in the example).

9.3.2. Class Objects¶

Class objects support two kinds of operations: attribute references and instantiation.

Attribute references use the standard syntax used for all attribute references in Python: obj.name . Valid attribute names are all the names that were in the class’s namespace when the class object was created. So, if the class definition looked like this:

then MyClass.i and MyClass.f are valid attribute references, returning an integer and a function object, respectively. Class attributes can also be assigned to, so you can change the value of MyClass.i by assignment. __doc__ is also a valid attribute, returning the docstring belonging to the class: "A simple example class" .

Class instantiation uses function notation. Just pretend that the class object is a parameterless function that returns a new instance of the class. For example (assuming the above class):

creates a new instance of the class and assigns this object to the local variable x .

The instantiation operation (“calling” a class object) creates an empty object. Many classes like to create objects with instances customized to a specific initial state. Therefore a class may define a special method named __init__() , like this:

When a class defines an __init__() method, class instantiation automatically invokes __init__() for the newly-created class instance. So in this example, a new, initialized instance can be obtained by:

Of course, the __init__() method may have arguments for greater flexibility. In that case, arguments given to the class instantiation operator are passed on to __init__() . For example,

9.3.3. Instance Objects¶

Now what can we do with instance objects? The only operations understood by instance objects are attribute references. There are two kinds of valid attribute names: data attributes and methods.

data attributes correspond to “instance variables” in Smalltalk, and to “data members” in C++. Data attributes need not be declared; like local variables, they spring into existence when they are first assigned to. For example, if x is the instance of MyClass created above, the following piece of code will print the value 16 , without leaving a trace:

The other kind of instance attribute reference is a method. A method is a function that “belongs to” an object. (In Python, the term method is not unique to class instances: other object types can have methods as well. For example, list objects have methods called append, insert, remove, sort, and so on. However, in the following discussion, we’ll use the term method exclusively to mean methods of class instance objects, unless explicitly stated otherwise.)

Valid method names of an instance object depend on its class. By definition, all attributes of a class that are function objects define corresponding methods of its instances. So in our example, x.f is a valid method reference, since MyClass.f is a function, but x.i is not, since MyClass.i is not. But x.f is not the same thing as MyClass.f — it is a method object, not a function object.

9.3.4. Method Objects¶

Usually, a method is called right after it is bound:

In the MyClass example, this will return the string 'hello world' . However, it is not necessary to call a method right away: x.f is a method object, and can be stored away and called at a later time. For example:

will continue to print hello world until the end of time.

What exactly happens when a method is called? You may have noticed that x.f() was called without an argument above, even though the function definition for f() specified an argument. What happened to the argument? Surely Python raises an exception when a function that requires an argument is called without any — even if the argument isn’t actually used…

Actually, you may have guessed the answer: the special thing about methods is that the instance object is passed as the first argument of the function. In our example, the call x.f() is exactly equivalent to MyClass.f(x) . In general, calling a method with a list of n arguments is equivalent to calling the corresponding function with an argument list that is created by inserting the method’s instance object before the first argument.

If you still don’t understand how methods work, a look at the implementation can perhaps clarify matters. When a non-data attribute of an instance is referenced, the instance’s class is searched. If the name denotes a valid class attribute that is a function object, a method object is created by packing (pointers to) the instance object and the function object just found together in an abstract object: this is the method object. When the method object is called with an argument list, a new argument list is constructed from the instance object and the argument list, and the function object is called with this new argument list.

9.3.5. Class and Instance Variables¶

Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of the class:

As discussed in A Word About Names and Objects , shared data can have possibly surprising effects with involving mutable objects such as lists and dictionaries. For example, the tricks list in the following code should not be used as a class variable because just a single list would be shared by all Dog instances:

Сегодня в этом руководстве мы обсудим метод super() в Python. Перед тем, как погрузиться в тему, мы настоятельно рекомендуем изучить руководство по наследованию Python.

super метод возвращает прокси-объект, который делегирует вызовы методов родительскому или одноуровневому классу типа. Это полезно для доступа к унаследованным методам, которые были переопределены в классе.

Или просто он используется для вызова конструктора, то есть метода __init__() суперкласса.

В версиях Python 3.x мы можем использовать super без передачи двух вышеуказанных параметров. Посмотрите на приведенный ниже фрагмент кода.

Здесь C — производный класс, B — базовый класс, method — определяемая пользователем функция с аргументом arg .

Как видите, строка super().method(arg) super( C, self).method(arg) фактически эквивалентна super( C, self).method(arg) в Python 3.x. Это запрещено в Python 2.x. Следовательно, использовать super там сложно.

Использование super()

Рассмотрим приведенный ниже пример.

В приведенном выше примере классы, производные от базового класса Demo не были реализованы эффективно или надежно.

Производный класс Newdemo явно инициализирует значения полей A, B и C базового класса. Такое же дублирование кода обнаруживается при инициализации тех же полей в базовом классе, в том числе Demo .

Этот процесс неэффективен. Это означает, что подклассу должен быть предоставлен доступ к членам суперкласса.

Следовательно, всякий раз, когда подклассу нужно обратиться к своему непосредственному суперклассу, на super выходит super .

Super() для вызова конструктора суперкласса

Теперь применим метод super() к приведенному выше примеру.

Здесь производный класс Newdemo вызывает super() с аргументами a, b и c. Это вызывает __init__ конструктора __init__ базового класса, т.е. Demo . Это инициализирует значения a, b и c. Следовательно, класс Newdemo больше не инициализирует сами значения.

Использование super в Python 2.x

Синтаксис для вызова конструктора super в Python 2.x приведен ниже.

Следовательно, нам нужно внести некоторые незначительные изменения в приведенный выше пример, если мы хотим использовать его в Python 2.

Во-первых, нам нужно поместить object в базовый класс, как показано ниже.

А во-вторых, пройти Newdemo и self на месте вызова суперкласса. Нравится.

Зачем нужен super()

В случае одиночного наследования с родительским и дочерним классами super используется для неявной ссылки на родительский класс без его явного имени. Это делает код более эффективным, удобным в обслуживании и надежным по своей природе.

Далее, для многоуровневого наследования super может использоваться для неявной ссылки на непосредственный суперкласс. Это снова упрощает понимание кода и упрощает обслуживание.

Читайте также: