Классы

За счёт механизма классов Python в язык с минимальным использованием нового синтаксиса и семантики добавляется возможность создания классов. Это смесь классовых механизмов, заимствованных из C++ и Modula-3. Классы Python предоставляют все стандартные возможности объектно-ориентированного программирования: механизм наследования классов поддерживает несколько предков для класса, производный класс может переопределять любые методы своего предка или предков, а любой его метод может вызвать метод предка с таким же именем. Объекты могут содержать прозвольное кол-во и типов данных. Также как и для модулей, классы разделяют динамическую природу Python: они создаются во время выполнения, и могут быть модифицированы в дальнейшем после создания.

В терминологии C++, члены класса (включая данные-члены), обычно, открыты (public) (исключая Приватные переменные, описанные ниже), а все функции-члены — виртуальны. Как в Modula-3, нет краткой ссылки на члены объекта из его методов: функция-метод определяется с явным первым аргументом, описывающим объект, который неявно передаётся при вызове. Как в Smalltalk, классы сами по себе являются объектами. Таким образом обеспечивается семантика для импортирования и переименования. В отличие от C++ и Modula-3 встроенные типы могут использоваться в качестве предков для расширения возможностей пользователем. Кроме того, как в C++, но не как в Modula-3, большинство встроенных операторов со специальным синтаксисом (арифметические операторы, индексирование и т. д.) могут быть переопределены для экземпляров классов.

(В отсутствие общепринятой терминологии при разговоре о классах, я периодически буду использовать термины Smalltalk и С++. Я бы использовал термины Modula-3, так как ее объектно-ориентированная семантика ближе к таковой в Python, чем в C++, но я ожидаю, что немногие читатели слушали о ней.)

Пара слов о терминологии

Объекты обладают индивидуальностью, и с одним объектом может быть связано несколько имён (в нескольких областях видимости). Такая практика в других языках известна как совмещение имён (aliasing). На первый взгляд, совмещение малозаметно в Python, и его можно без последствий игнорировать при работе с основными неизменяемыми типами (числами, строками, кортежами). Тем не менее, совмещение имён влияет на семантику программного кода Python, работающего с изменяемыми объектами: списками, словарями и большинством типов. Обычно такая практика считается полезной, поскольку псевдонимы работают подобно указателям в некотором смысле. Например, передача объекта — дешевая операция, поскольку по реализации передаётся только указатель. Если функция изменяет переданный в качестве аргумента объект, это будет заметно и в месте вызова. За счёт этого пропадает необходимость в двух различных механизмах передачи аргументов как в Паскале.

Области видимости и пространства имён в Python

Прежде чем заняться классами необходимо получить представление о правилах областей видимости в Python. Определения классов проделывают над пространствами имён некоторые ловкие трюки. Чтобы полностью понимать происходящее, нужно знать о принципах работы областей видимости и пространств имён. Эти знания не помешают любому профессиональному программисту на Python.

Давайте начнём с нескольких определений.

Пространство имён (namespace) — это набор связей имён с объектами. В настоящий момент большинство пространств имён реализованы в виде словарей Python, но не стоит заострять на этом внимание (если только по поводу производительности): возможно, в будущем реализация изменится. Примеры пространств имён: набор встроенных имён (функции вроде abs() и имён встроенных исключений); глобальные имена в модуле; локальные имена при вызове функции. В каком-то смысле набор атрибутов объекта также формирует пространство имен. Важная вещь, которую необходимо знать о пространствах имён — это то, что нет абсолютно никакой связи между именами в разных пространствах имён: например, два разных модуля могут без проблем определять функцию maximize, так как пользователи модулей будут использовать имена модулей в качестве префиксов.

Кстати, слово атрибут (attribute) я применяю к любому имени, следующему за точкой. Например, в выражении z.real, real — это атрибут объекта z. Строго говоря, ссылки на имена в модуле являются ссылками на атрибуты: в выражении имя_модуля.имя_функции под имя_модуля скрывается объект модуля, а под имя_функции — его атрибут. В таком случае обнаруживается прямая связь между атрибутами модуля и глобальными именами, определёнными в модуле: они разделяют между собой одно и тоже пространство имён![1]

Атрибуты могут быть только для чтения, или для записи. В последнем случае присваивание атрибуту является возможным. Атрибуты модуля перезаписываемы: вы можете написать modname.the_answer = 42. Перезаписываемые атрибуты могут также быть удалены оператором del. Например, код del modname.the_answer удалит атрибут the_answer из объекта с именем modname.

Пространства имён создаются в различные моменты и имеют разное время жизни. Пространство имён, содержащее встроенные имена создаётся при запуске интерпретатора и не удаляется никогда. Глобальное пространство имён модуля создаётся при вычитке определения модуля. Обычно, пространства имён модулей также «живут» до выхода из интерпретатора. Выражения, выполняемые верхне-уровневым порождением интерпретатора, прочитанные из файла сценария или интерактивно, рассматриваются как часть модуля под названием __main__, поэтому у них есть своё собственное глобальное пространство имён. (Встроенные имена по факту также живут в модуле, он называется builtins).

Локальное пространство имён функции создаётся при её вызове и удаляется когда функция возвращает значение либо порождает исключение, внутри неё не перехваченное. (На самом деле, лучшим способом объяснить, что происходит на самом деле, было бы «забывание»). Конечно же, рекурсивные порождения имеют свои пространства имён каждое.

Область видимости (scope) — это текстовая область в программе на Python, из которой прямым образом доступно пространство имён. «Прямым образом доступно» подразумевает, что явная ссылка на имя вынуждает интерпретатор искать это имя в пространстве имён.

Несмотря на то, что области видимости определяются статически, используются они динамически. В любой момент во время выполнения существует как минимум три вложенных области видимости, чьи пространства имён доступны прямым образом:

самая внутренняя область видимости (по ней поиск осуществляется в первую очередь) содержит локальные имена;
пространства имён всех объемлющих [данный код] функций, поиск по которым начинается с ближайшей объемлющей [код] области видимости;
предпоследняя область видимости, по ней следующей проходит поиск и она содержит глобальные имена текущего модуля;
самая внешняя область видимости (заключительный поиск) — это пространство имён, содержащее встроенные имена.

Если имя объявлено как global, то все ссылки и присвоения приходят прямо к среднему уровню, содержащему глобальные имена модуля. Чтобы вернуть привязку для переменных, найденных вне внутреннего уровня видимости, может быть использован оператор nonlocal; без объявления nonlocal такие пременные — только для чтения (попытка записать в такую переменную просто создаст новую локальную переменную в самой внутренней области, оставляя идентично названную внешнюю переменную неизменной).

Обычно локальная область видимости ссылается на локальные имена текущей (буквально) функции. Вне функций локальная область видимости ссылается на то же пространство имён, что и глобальная область видимости: пространство имён модуля. Определения классов помещают в локальную область видимости ещё одно пространство имён.

Важно осознавать, что области видимости ограничиваются на текстовом уровне: глобальная область видимости функции, определённая в модуле, является пространством имён этого модуля, независимо от того, откуда или по какому псевдониму была эта функция вызвана. С другой стороны, фактический поиск имён осуществляется динамически, во время выполнения. Как бы то ни было, язык развивается в сторону статического разрешения имён (во время компиляции), так что не стоит полагаться на динамическое разрешение имён! (Фактически, локальные переменные уже определены статично.)

Особая хитрость в Python состоит в том, что — при условии, что в данной области не включены операторы global — присваивания именам всегда уходят в самую внутреннюю область видимости. Присваивания не копируют данных, а лишь связывают имена с объектами. Тоже самое верно и для удалений: оператор del x удаляет связь x из пространства имён, на которое ссылается локальная область видимости. В действительности, все операции, вводящие новые имена, используют локальную область видимости: в частности, операторы импорта и описаний функций связывают имя модуля или функции в локальной области видимости соответственно.

Оператор global можно использовать для того, чтобы объявить определённые переменные как привязанные к глобальной области видимости и указывает, что их переназначения должны происходить в ней; оператор nonlocal помечает переменные как привязанные к окружающей их области видимости и указывает, что их переназначения должны происходить в ней.

Пример по областям видимости и пространствам имён

Приведём пример, показывающий, каким образом можно ссылаться на разные области видимости и пространства имён и как global и nonlocal влияют на привязку переменной.

def scope_test():
    def do_local():
        spam = "local spam"

    def do_nonlocal():
        nonlocal spam
        spam = "nonlocal spam"

    def do_global():
        global spam
        spam = "global spam"

    spam = "test spam"
    do_local()
    print("After local assignment:", spam)
    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:", spam)
    do_global()
    print("After global assignment:", spam)

scope_test()
print("In global scope:", spam)

Вывод кода из примера таков:

After local assignment: test spam
After nonlocal assignment: nonlocal spam
After global assignment: nonlocal spam
In global scope: global spam

Заметьте, что локальное присваивание (работающее по умолчанию) не заменяет глобальную привязку на связывание из scope_test. Нелокальное nonlocal присваивание заменило глобальную привязку на связывание из scope_test, а глобальное global присваивание заменило привязку на связывание на уровне модуля.

Можно увидеть, что до глобального присваивания у переменной spam не было предшествующих связываний до global-присваивания.

Первый взгляд на классы

В описании классов представлено немного нового синтаксиса, три новых типа объектов и некоторое количество новой семантики.

Синтаксис определения класса

Простейшая форма определения класса выглядит так:

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

Определения классов, как и определения функций (операторы def), должны быть исполнены для того, чтобы определить действие. (Вы можете, предположим, поместить определение класса в ветку оператора if или внутрь функции.)

На практике, внутри определения класса обычно помещаются определения функций, но позволено использовать и другие операторы — и иногда с пользой — как мы увидим позже. Определения функций внутри класса имеют особенную форму списка аргументов, в связи с соглашениями по вызову методов — опять же, это будет рассмотрено ниже.

При вводе определения класса создаётся новое пространство имён, которое и используется в качестве локальной области видимости. Таким образом, все присваивания локальным переменным происходят в этом новом пространстве имён.

Когда определение класса пройдено (до конца), объект класса создан. По существу, это обёртка вокруг содержимого пространства имён, созданного во время определения класса; подробнее объекты классов мы изучим в следующем разделе. Оригинальная локальная область видимости (та, которая действовала в последний момент перед вводом определения класса) восстанавливается, а объект-класс тут же связывается в ней с именем класса, указанном в заголовке определения класса (в примере — ClassName).

Объекты-классы

Объекты-классы поддерживают два вида операций: ссылки на атрибуты и создание экземпляра.

Ссылки на атрибуты (Attribute references) используют стандартный синтаксис, использующийся для всех ссылок на атрибуты в Python: объект.имя. Корректными именами атрибутов являются все имена, которые находились в пространстве имён класса при создании объекта-класса. Таким образом, если определение класса выглядело так:

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345

    def f(self):
        return 'hello world'

то MyClass.i и MyClass.f являются корректными ссылками на атрибуты, возвращающими целое и объект-функцию (function object) соответственно. Атрибутам класса можно присваивать значение, так что вы можете изменить значение MyClass.i через присваивание. __doc__ также является корректным атрибутом, возвращающим строку документации, принадлежащей классу: "Простой пример класса".

Создание экземпляра класса использует синтаксис вызова функции. Просто представьте, что объект-класс — это непараметризированная функция, которая возвращает новый экземпляр класса. Например (предполагая класс, приведённый выше):

x = MyClass()

создаёт новый экземпляр класса и присваивает этот объект локальной переменной x.

Операция создания экземпляра (instantiation) создаёт объект данного класса. Большая часть классов предпочитает создавать экземпляры, имеющие определённое начальное состояние. Для этого класс может определять специальный метод под именем __init__(), например так:

def __init__(self):
    self.data = []

Когда в классе определён метод __init__(), при создании экземпляра автоматически вызывается __init__() нового, только что созданного объекта. Так, в этом примере, новый инициализированный экземпляр может быть получен за счёт выполнения кода:

x = MyClass()

Конечно же, для большей гибкости, метод __init__() может иметь параметры. В этом случае аргументы, переданные оператору создания экземпляра класса, передаются методу __init__(). For example,

>>> class Complex:
...     def __init__(self, realpart, imagpart):
...         self.r = realpart
...         self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

Объекты-экземпляры

Теперь, что же мы можем делать с объектами-экземплярами? Единственные операции, доступные объектам-экземплярам — это ссылки на атрибуты. Есть два типа корректных имён атрибутов — это атрибуты-данные и методы.

Атрибуты-данные (data attributes) аналогичны «переменным экземпляров» в Smalltalk и «членам-данным» в C++. Атрибуты-данные не нужно описывать: как и переменные, они начинают существование в момент первого присваивания. Например, если x — экземпляр созданного выше MyClass, следующий отрывок кода выведет значение 16, не вызвав ошибок:

x.counter = 1
while x.counter < 10:
    x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter

Другой тип ссылок на атрибуты экземпляра — это метод (method). Метод — это функция, «принадлежащая» объекту. (В Python термин не уникален для экземпляров класса: другие объекты также могут иметь методы. Например, объекты-списки имеют методы append, insert, remove, sort и т. п. Тем не менее, ниже под термином «метод» мы будем понимать только методы объектов-экземпляров классов, пока отдельно не будет указано иное.)

Корректные имена методов объектов-экземпляров зависят от их класса. По определению, все атрибуты класса, являющиеся объектами-функциями, описывают соответствующие методы его экземпляров. Так, в нашем примере, x.f является корректной ссылкой на метод, так как MyClass.f является функцией, а x.i ей не является, поскольку не является и MyClass.i. Но при этом x.f — это не то же самое, что MyClass.f: это объект-метод, а не объект-функция.

Объекты-методы

Обычно, метод вызывают сразу после его связывания [с функцией]:

x.f()

На примере MyClass такой код возвратит строку ‘hello world’. Однако, не обязательно вызывать метод так уж сразу: x.f — это объект-метод, он может быть отложен и вызван когда-либо позже. Например:

xf = x.f
while True:
    print(xf())

будет печатать hello world до конца времён.

Что конкретно происходит при вызове метода? Вы, возможно, заметили, что x.f() выше был вызван без аргументов, хотя в описании функции f аргумент был указан. Что же случилось с аргументом? Несомненно, Python порождает исключение когда функция, требующая присутствия аргумента, вызвана без единого — даже, если он на самом деле не используется…

Теперь вы, возможно, догадались: отличительная особенность методов состоит в том, что в качестве первого аргумента функции передаётся объект. В нашем примере вызов x.f() полностью эквивалентен вызову MyClass.f(x). В общем случае, вызов метода со списком из n аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, созданным за счёт вставки объекта, вызвавшего метод, перед первым аргументом.

Если вы всё ещё не поняли, как работают методы, взгляд на реализацию возможно прояснит происходящее. Когда атрибут экземпляра ссылается на что-либо, не являющееся атрибутом-данными, производится поиск по классу. Если имя указывает корректный атрибут класса, являющийся объектом-функцией, создаётся метод: через упаковку (указателя на) объекта-экземпляра и найденного объекта-функции в абстрактный объект, получается объект-метод. Когда объект-метод вызывается со списком аргументов, он снова распаковывается и новый список аргументов конструируется из объекта-экземпляра и оригинального списка аргументов, и затем уже с новым списком аргументов вызывается объект-функция.

Переменные классов и экземпляров

Вообще говоря, переменные экземпляров — для данных исключительно для своего экземпляра, переменные класса — для атрибутов и методов, разделяемых всеми экземплярами класса:

class Dog:

    kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # instance variable unique to each instance

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name                  # unique to d
'Fido'
>>> e.name                  # unique to e
'Buddy'

Как обсуждалось в Пара слов о терминологии, разделяемые данные могут иметь с некоторой вероятностью удивительные эффекты с участием мутабельных (изменяемых) объектов, таких как списки и словари. Например, список tricks в следующем коде не следует использовать как переменная класса, потому что единый список использовался бы всеми экземплярами Dog:

class Dog:

    tricks = []             # mistaken use of a class variable

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']

Правильному дизайну класса следует использовать переменную класса вместо этого:

class Dog:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks
['roll over']
>>> e.tricks
['play dead']

Различные замечания

Атрибуты-данные переопределяют атрибуты-методы с тем же именем; для того, что обезопасить себя от случайных конфликтов имён, которые могут привести к трудно-обнаруживаемым ошибкам в больших программах, разумно использовать какое-нибудь соглашение, которое могло бы уменьшить шансы возникновения конфликтов. Возможные соглашения включают в себя: написание имён методов строчными буквами, предварение имени атрибутов-данных некоторой короткой уникальной строкой (предположим, лишь символом подчёркивания («_»)), или использование глаголов для именования методов и существительных для именования данных.

Методы могут ссылаться на атрибуты-данные также как и обычные пользователи («клиенты») объекта. Другими словами, классы не подходят для разработки чистых абстрактных типов данных. Фактически же в Python нет ничего, вынуждающего вас скрывать данные: сокрытие основано на соглашении между программистами. (С другой стороны, реализация Python, написанная на C, может полностью скрывать детали разработки и, если нужно, контролировать доступ к объекту, это можно делать в расширениях для Python, написанных на C.)

Клиенты должны использовать атрибуты-данные с осторожностью, так как иначе они могут нарушить инварианты, подразумеваемые методами класса при использовании атрибутов-данных. Заметьте, что обычно клиенты могут добавлять собственные атрибуты-данные к объектам-экземплярам, не нарушая работы методов, если не происходит конфликтов имён. Опять же, соглашение об именовании может избавить вас от головной боли и в этих случаях.

Нет стенографии для ссылок на атрибуты данных (или другими методами!) из внутри методов. Я нахожу, что это действительно повышает читабельность методов: нет возможности спутать локальные переменные и переменные экземпляров при просмотре метода.

Обычно, первый аргумент метода называется self. Это не более чем соглашение: имя self не имеет абсолютно никакого специального смысла для языка Python. Однако, обратите внимание, что если вы не следуете соглашениям, ваш код может стать менее читабелен для других программистов; и также, потенциально, программа навигации по классам может опираться на такие соглашения.

Любой объект-функция, являющийся атрибутом класса, определяет метод для экземпляров этого класса. Не так важно, чтобы текст определения функции был заключен в определение класса: присваивание объекта-функции локальной переменной класса также работает неплохо. Например:

# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C:
    f = f1

    def g(self):
        return 'hello world'

    h = g

Теперь f, g и h — все являются атрибутами класса C, ссылающимися на объекты-функции, и следовательно, все они являются методами экземпляров C — h становится полностью эквивалентен g. Заметьте, что такая практика обычно лишь запутывает читателя программы.

Методы могут вызывать другие методы за счёт использования атрибутов-методов аргумента self:

class Bag:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def add(self, x):
        self.data.append(x)

    def addtwice(self, x):
        self.add(x)
        self.add(x)

Методы могут ссылаться на глобальные имена таким же образом, как и обычные функции. Глобальная область видимости, связанная с методом — это модуль, содержащий определение класса. (Сам класс никогда не используется в качестве глобальной области видимости.) В то время, как одни редко находят причины для использования глобальных данных в методах, существует множество разумных причин использовать глобальную область видимости: для примера, функции и модули, импортированные в глобальную область видимости, могут использоваться в методах так же, как в функциях и классах, в ней определённых. Обычно класс, содержащий метод, сам определён в этой глобальной области видимости, и в следующем разделе мы найдём пару хороших причин, почему методу может быть необходимо ссылаться на собственный класс.

Каждое значение есть объект, и потому имеет свой класс (также называемый типом). Он хранится как object.__class__.

Наследование

Конечно же, не поддерживай «класс» наследование, не стоило бы называть его «классом». Простейшая форма определения класса выглядит так:

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

Имя ИмяБазовогоКласса должно быть определено в области видимости, содержащей определение производного класса. Вместо имени базового класса также позволяется использовать другие выражения. Это может быть полезно, например, когда базовый класс определён в другом модуле:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

Использование определения производного класса проходит таким же образом, как и базового. Базовый класс полностью сохраняется по завершению конструирования объекта-класса. Такой метод используется для разрешения ссылок на атрибуты: если запрошенный атрибут не был найден в самом классе, поиск продолжается в базовом классе. Правило применяется рекурсивно, если базовый класс сам является производным от некоторого другого класса.

В создании экземпляров производных классов нет ничего особенного: ИмяПроизводногоКласса() создаёт новый экземпляр класса. Ссылки на методы разрешаются следующим образом: производится поиск соответствующего атрибута класса (спускаясь вниз по цепочке базовых классов, если необходимо) и ссылка на метод считается корректной, если она порождает объект-функцию.

Производные классы могут перегружать методы своих базовых классов. Поскольку у методов нет особых привилегий при вызове других методов того же объекта, метод базового класса, вызывающий другой метод, определённый в этом же классе, может вызвать перегруженный метод производного класса. (Для программистов на C++: все методы в Python фактически виртуальны.)

При перегрузке метода в производном классе возможна не только замена действия метода базового класса с тем же именем, но и его расширение. Существует простой способ вызвать метод базового класса прямым образом: просто вызовите «ИмяБазовогоКласса.имяметода(self, аргументы)». Такой способ будет неожиданно полезным и для клиентов. (Обратите внимание, что он работает только если базовый класс определён и импортирован прямо в глобальную область видимости.)

В языке Python есть функции, которые работают с наследованием:

Используйте isinstance() чтобы проверить тип объекта: isinstance(obj, int) возвратит True только если obj.__class__ является int или некоторым классом, наследованным от int.
Используйте issubclass() чтобы проверить наследственность класса: issubclass(bool, int) возвратит True, поскольку класс bool является наследником (subclass) int. Однако, issubclass(float, int) возвратит False, поскольку класс float не является наследником int.

Множественное наследование

Python также поддерживает форму множественного наследования (multiple inheritance). Простейшая форма определения класса выглядит так:

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

В простейших случаях и для большинства задач, вы можете представлять себе поиск атрибутов, наследованных от родительского класса в виде «сперва вглубь», затем «слева-направо». Таким образом, если атрибут не найден в ИмяПроизводногоКласса, его поиск выполняется в Базовом1, затем (рекурсивно) в базовых классах Базового1 и только если он там не найден, поиск перейдёт в Базовый2 и так далее.

На самом деле всё немного сложнее.Порядок разрешения методов (method resolution order) меняется динамически, чтобы обеспечить возможность сотрудничающих вызовов super(). Этот способ известен в некоторых других языках с поддержкой множественного наследования как «вызов-следующего-метода» («call-next-method») и имеет больше возможностей, чем вызов родительского метода в языках с единичным наследованием.

Динамическое упорядочивание (dynamic ordering) имеет важность, поскольку все вариации множественного наследования проявляют в себе эффект ромбовых отношений (когда как минимум один родительский класс может быть доступен различными путями из низшего в иерархии класса). Например, все классы наследуются от object, так что множественное наследование в любом виде предоставляет более одного пути для того, чтобы достичь object. Чтобы защитить базовые классы от двойных и более запросов, динамический алгоритм «выпрямляет» (linearizes) порядок поиска таким образом, что тот сохраняет указанный слева-направо порядок для каждого класса, который вызывает каждый родительский класс только единожды и является монотонным (значит, класс можно сделать наследником, не взаимодействуя с порядком предшествования его родителей). Обобщённые вместе, эти свойства позволяют разрабатывать надёжные и расширяемые классы, используя множественное наследование. С подробностями можно ознакомиться по этой ссылке: https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

Приватные переменные

"Приватные" переменные экземпляра, доступ к которым не получить кроме как изнутри объекта, не существуют в Python. Однако, существует соглашение, которого придерживается большинство кода Python: имя с префиксом подчеркиванияя (напр. _spam) следует считать непубличной частью API (будь это функция, метод или член данных). Это следует считать деталью реализации и что оно может быть изменено без предварительного уведомления.

Так как есть веский случай для классовых приватных данных (в частности, чтобы избежать коллизии по именам, определенным в подклассах), существует поддержка для таких механизмов, называемая name mangling. Любой идентификатор в форме __spam (как минимум два предшествующих символа подчёркивания, как максимум один завершающий) заменяется дословно на _classname__spam, где classname — текущее имя класса, лишённое предшествующих символов подчёркивания. Это искажение (mangling) производится без оглядки на синтаксическое положение идентификатора, при условии, что оно возникает внутри определения класса.

Искажение имени полезно для разрешения субклассам переопределения методов без поломки обращения к методам между классами. Например:

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

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

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

class MappingSubclass(Mapping):

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

Обратите внимание, что правила искажения имён разработаны, в основном, чтобы исключить неприятные случайности — решительная душа всё ещё может получить доступ или изменить переменные, предполагавшиеся приватными. В некотором особом окружении, таком как отладчик, это может оказаться полезным.

Заметьте, что код, переданный в exec() или eval(), не предполагает в качестве текущего имени класса имя класса, порождающего вызов — так же, как и в случае эффекта с оператором global — эффекта, который также ограничен для всего побайтно-компилирующегося кода. И, такое же ограничение применимо для функций getattr(), setattr() и delattr(), и также для прямой ссылки на __dict__.

Всякая всячина

Иногда бывает полезен тип данных, похожий на "record" из языка Pascal или "struct" из языка C, например, для хранения нескольких поименованных элементов данных. Для этой цели подойдет даже пустое определение класса:

class Employee:
    pass

john = Employee()  # Create an empty employee record

# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000

Фрагменту кода на Python, требующему на входе некоторого абстрактного типа данных, можно дать экземпляр, эмулирующий методы этого типа данных. Например, если имеется функция, умеющая форматировать данные из файлового объекта, то можно определить класс с методами read() и readline() (работающие с данными, скажем, из строкового буфера) и передать ей экземпляр этого класса в качестве аргумента.

Объекты-методы экземпляров также имеют атрибуты: m.__self__ — исходный объект-экземпляр с методом m(), а m.__func__ — объект-функция, соответствующий методу.

Исключения — тоже классы

Исключения, определённые пользователем, могут быть также отождествлены с классами. При использовании этого механизма становится возможным создавать расширяемые иерархии исключений.

Оператор raise имеет следующие (синтаксически) правильные формы:

raise Class

raise Instance

В первой форме, Class должен быть экземпляром типа или класса, производного от него. Первая форма является краткой записью следующего кода:

raise Class()

Класс в блоке except является сопоставимым с исключением, если является этим же классом или самим по себе базовым классом (никаких других способов обхода — описанный в блоке except производный класс не сопоставим с базовым). Например, следующий код выведет B, C, D в этом порядке:

class B(Exception):
    pass
class C(B):
    pass
class D(C):
    pass

for cls in [B, C, D]:
    try:
        raise cls()
    except D:
        print("D")
    except C:
        print("C")
    except B:
        print("B")

Обратите внимание, что если бы блоки except шли в обратном порядке (начиная с «except B»), код вывел бы B, B, B — сработал бы первый совпадающий блок except.

При выводе сообщения об ошибке о необработанном исключении, выводится класс исключения, затем двоеточие и пробел, и наконец экземпляр, приведённый к строке за счёт встроенной функции str().

Итераторы

К этому моменту вы, возможно, заметили, что используя оператор for можно организовать цикл по большинству объектов-контейнеров:

for element in [1, 2, 3]:
    print(element)
for element in (1, 2, 3):
    print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
    print(key)
for char in "123":
    print(char)
for line in open("myfile.txt"):
    print(line, end='')

Такой стиль доступа к элементам прост, лаконичен и удобен. Использованием итераторов (iterators) пропитан язык Python, и это его выделяет среди других. За кулисами for-оператор вызывает iter() на объекте-контейнере. Функция возвращает объект итератора, который определяет метод __next__(), который по очереди получает доступ к элементам в контейнере, по одному за раз. Если больше не остаётся элементов, метод __next__() порождает исключение StopIteration, которое сообщает оператору for о необходимости завершения прохода. Вы можете вызывать метод __next__() посредством встроенной функции next(); следующий пример показывает, как это работает:

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
    next(it)
StopIteration

Ознакомившись с механизмами, скрытыми за протоколом итераторов, легко добавить возможность итерирования к вашим классам. Определите метод __iter__(), который возвращает объект с методом __next__(). Если класс определяет и метод next(), тогда __iter__() может просто возвращать self.

class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]

>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s

Генераторы

Генераторы (generators) — простой и мощный инструмент для создания итераторов. Они записываются как обычная функция, но где бы им ни было необходимо вернуть данные, используется оператор yield. Каждый раз, когда над ним вызывается next(), генератор возвращается к месту, где он был оставлен (он запоминает все значения данных, а также какой оператор был выполнен последним). Пример показывает, что создание генераторов может быть тривиально простым:

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

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

Всё, что можно сделать с использованием генераторов, может быть сделано с использованием основанных на итераторах классов, как описано в предыдущем разделе. Благодаря автоматическому созданию методов __iter__() и __next__() генераторы так компактны.

Другая важная особенность состоит в том, что между вызовами сохраняются локальные переменные и состояние выполнения (execution state). Это позволяет конструкциям функций быть проще, а получению переменных экземпляров быть намного легче, нежели с использованием self.index и self.data.

В дополнение к автоматическому созданию методов и сохранению состояния, когда генераторы заканчивают своё действие, они автоматически порождают исключение StopIteration. В комбинации, эти особенности позволяют легко создавать итераторы не прилагая усилий больших, чем нужно для написания обычной функции.

Выражения-генераторы

Некоторые простые генераторы могут быть сжато закодированы в выражении с использованием синтаксиса, схожего со списковыми сборками, но с круглыми скобками вместо квадратных. Выражения-генераторы разработаны в основном для случаев, когда генератор тут же используется в качестве аргумента функции. Выражения с генераторами более компактные, но менее гибкие чем полные определения генераторов и обычно используют память экономнее, чем эквивалентные списковые сборки.

Примеры:

>>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
285

>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
260

>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)}

>>> unique_words = set(word  for line in page  for word in line.split())

>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)

>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
['f', 'l', 'o', 'g']

Сноски

[1]

За одним исключением. Объекты модулей имеют секретный атрибут только для чтения, называемый __dict__, который возвращает словарь, используемый для реализации пространства имен модуля; имя __dict__ есть атрибут, но не глобальное имя. Очевидно, что использование этого нарушает абстракцию реализации пространства имен, и потому следует ограничить такое использование для вещей типа пост-мортем отладчики.