Дескрипторы классов в python

Определение класса

Вот самая базовая структура определения класса Python.

class ClassName:  
    # list of python class variables  
    # python class constructor  
    # python class method definitions

Теперь поработаем с реальными примерами.

#definition of the class starts here  
class Person:  
    #initializing the variables  
    name = ""  
    age = 0  
      
    #defining constructor  
    def __init__(self, personName, personAge):  
        self.name = personName  
        self.age = personAge  
  
    #defining class methods  
    def showName(self):  
        print(self.name)  
  
    def showAge(self):  
        print(self.age)  
          
    #end of the class definition  
  
# Create an object of the class  
person1 = Person("John", 23)  
#Create another object of the same class  
person2 = Person("Anne", 102)  
#call member methods of the objects  
person1.showAge()  
person2.showName() 

Этот пример не требует пояснений. Как мы знаем, строки, начинающиеся с символа «#», представляют собой комментарии в Python. Они объясняют исполняемые шаги, а код дает следующий результат.

Определение класса в Python:

class Person: 

Эта строка отмечает начало определения класса для класса «Person».

Create Multiple Functions

You’d normally put more than one function in a class. You can also pass arguments to the functions as you would any other function.

Here’s an example of a class that groups arithmetic related functions:

# Create the class
class Arithmetic:

def Add(self, x, y):
return x + y

def Subtract(self, x, y):
return x — y

def Multiply(self, x, y):
return x * y

def Divide(self, x, y):
return x / y

# Object 1
a = Arithmetic()
print(a.Add(2, 3))
print(a.Subtract(8, 300))
print(a.Multiply(2, 3))
print(a.Divide(30, 5))

# Object 2
b = Arithmetic()
print(b.Add(22, 33))
print(b.Subtract(88, 3333))
print(b.Multiply(77, 99))
print(b.Divide(555, 444))Result

5
-292
6
6.0
55
-3245
7623
1.25

Условные операторы

Python поддерживает дополнительный метод принятия решений, называемую условным выражением. (Он также упоминается как условный оператор или тернарный оператор в различных местах документации Python).

В своей простейшей форме синтаксис условного выражения выглядит следующим образом:

<expr1> if <conditional_expr> else <expr2>

Это отличается от форм операторов , перечисленных выше, потому что это не управляющая структура направляет поток выполнения программы. Он действует скорее как оператор, определяющий выражение. В приведенном выше примере сначала вычисляется . Если истина, то выражение вычисляется как . Если ложь, то выражение вычисляется как .

Обратите внимание на не очевидный порядок: сначала вычисляется среднее выражение, и на основе этого результата возвращается одно из выражений на концах. Вот несколько примеров, которые, надеюсь, помогут прояснить ситуацию:

raining = False
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')

raining = True
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')


age = 12
s = 'minor' if age < 21 else 'adult'
s


'yes' if ('qux' in ) else 'no'

Примечание: условное выражение Python аналогично синтаксису ? : , используемому многими другими языками-C, Perl и Java. На самом деле, оператор ?: обычно называют тернарным оператором в этих языках, что, вероятно, является причиной того, что условное выражение Python иногда называют тернарным оператором Python.

Обычно условное выражение используется для выбора назначения переменной. Например, предположим, что вы хотите найти большее из двух чисел. Конечно, есть встроенная функция max (), которая делает именно это (и многое другое), что вы могли бы использовать. Но предположим, вы хотите написать свой собственный код с нуля.

Вы можете использовать стандартный оператор с предложением :

if a > b:
    m = a
else:
    m = b

Но условный оператор короче и, возможно, более читабельнее:

m = a if a > b else b

Не забывайте, что условное выражение ведет себя как синтаксическое выражение. Его можно использовать как часть более длинного выражения. Условное выражение имеет более низкий приоритет, чем практически все остальные операторы, поэтому для его группировки необходимы круглые скобки.

В следующем примере оператор + связывается более плотно, чем условное выражение, поэтому сначала вычисляются +x и y + 2, а затем условное выражение. Скобки во втором случае не нужны и результат не меняется:

x = y = 40

z = 1 + x if x > y else y + 2
z


z = (1 + x) if x > y else (y + 2)
z

Если вы хотите, чтобы условное выражение было вычислено первым, вам нужно окружить его группирующими скобками. В следующем примере сначала вычисляется (x, если x > y, иначе y). В результате получается y, который равен 40, поэтому присваивается z 1 + 40 + 2 = 43:

x = y = 40

z = 1 + (x if x > y else y) + 2
z

Если вы используете условное выражение как часть более крупного выражения, вероятно, будет хорошей идеей использовать группирующие скобки для уточнения, даже если они не нужны.

Условные выражения также используют оценку короткого замыкания, как и составные логические выражения. Части условного выражения не вычисляются, если в этом нет необходимости.

В выражении , если иначе :

Если <conditional_expr> правда, <expr1> и <expr2> не вычисляется.
Если <conditional_expr> имеет значение false, то возвращается <expr2> и <expr1> не вычисляется.

Вы можете проверить это, используя термины, которые вызвали бы ошибку:

'foo' if True else 1/0

1/0 if False else 'bar'

В обоих случаях условия 1/0 не оцениваются, поэтому никаких исключений не возникнет.

Условные выражения также могут быть объединены вместе, как своего рода альтернативная структура , как показано здесь:

s = ('foo' if (x == 1) else
     'bar' if (x == 2) else
     'baz' if (x == 3) else
     'qux' if (x == 4) else
     'quux'
)
s

Неясно, имеет ли это какое-либо существенное преимущество перед соответствующим оператором , но это синтаксически правильно для Python.

9.7. Odds and Ends¶

Sometimes it is useful to have a data type similar to the Pascal “record” or C
“struct”, bundling together a few named data items. An empty class definition
will do nicely:

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

A piece of Python code that expects a particular abstract data type can often be
passed a class that emulates the methods of that data type instead. For
instance, if you have a function that formats some data from a file object, you
can define a class with methods and that get the
data from a string buffer instead, and pass it as an argument.

Создание собственных метаклассов

Чтобы создать наш собственный метакласс, нам нужно унаследовать существующий метакласс `type` и переопределить некоторые специальные методы:

__new __() -> Это вызывается перед __init__() . Он отвечает за создание объекта и возвращает его.

__init __() -> Это для инициализации вновь созданного объекта, который передается как параметр (параметр self )

В следующем фрагменте показано, как можно создать метакласс:

class MyMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, dict):
        print('Creating a new object of', name)
        # Invoke __new__() method of the metaclass type
        return super(MyMetaclass, cls).__new__(cls, name, bases, dict)

    def __init__(cls, name, bases, dict):
        print('Initialising class', name)
        super(MyMetaclass, cls).__init__(name, bases, dict)

Теперь, когда мы создали наш собственный метакласс, нам нужно убедиться, что мы создаем другие классы, которые используют наш метакласс.

Для этого мы передаем параметр в определение нового класса, который сообщает классу использовать наш собственный метакласс в качестве собственного метакласса, а не .

class Student(metaclass=MyMetaclass):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def get_name(self):
        return self.name

Здесь использует как свой метакласс. Следовательно, при создании экземпляра Student будут вызываться наши собственные методы метакласса вместо метакласса .

stud = Student('Amit')
print(stud.get_name())
print('Type of Student object:', type(stud))
print('Type of Student Class:', type(Student))

Вывод

Creating a new object of Student
Initialising class Student
Amit
Type of Student object: <class '__main__.Student'>
Type of Student Class: <class '__main__.MyMetaclass'>

В старых версиях Python 2.7 или ниже используется ключевое слово для указания используемого метакласса. Python3 изменил это поведение, чтобы передать в качестве параметра.

Inheritance

When the Data Class is being created by the @dataclass decorator,
it looks through all of the class’s base classes in reverse MRO (that
is, starting at object) and, for each Data Class that it finds,
adds the fields from that base class to an ordered mapping of fields.
After all of the base class fields are added, it adds its own fields
to the ordered mapping. All of the generated methods will use this
combined, calculated ordered mapping of fields. Because the fields
are in insertion order, derived classes override base classes. An
example:

@dataclass
class Base:
    x: Any = 15.0
    y: int = 0

@dataclass
class C(Base):
    z: int = 10
    x: int = 15

The final list of fields is, in order, x, y, z. The final
type of x is int, as specified in class C.

The generated __init__ method for C will look like:

Множественное наследование

Множественное наследование подразумевает, что класс может наследовать атрибуты и методы из нескольких родительских классов одновременно. Это позволяет программам сократить избыточность, но также может усложнить код, поэтому множественное наследование нужно использовать только с учетом общей конструкции программы.

Попробуйте создать класс Coral_reef, дочерний по отношению к классам Coral и Sea_anemone. Создайте в каждом классе метод и передайте его с помощью ключевого слова pass в дочерний класс Coral_reef.

Класс Coral содержит метод community(), который выводит одну строку текста, а класс Anemone содержит метод protect_clownfish(), который отображает другую строку. После этого оба класса вызываются в кортеж. Таким образом класс Coral может наследовать оба родительских класса.

Создайте объект класса Coral:

Объект great_barrier класса CoralReef использует методы обоих родительских классов.

Запустите код:

Как видите, множественное наследование работает правильно.

Множественное наследование позволяет использовать методы нескольких родительских классов внутри одного дочернего класса. Если в родительских классах присутствует один и тот же метод, дочерний класс унаследует его из того родительского класса, который идёт первым в кортеже.

LDA для одного предсказателя

Предположим, у нас есть только один предиктор и что функция плотности нормальная. Затем вы можете выразить функцию плотности как:

Нормальная функция распределения

Теперь мы хотим назначить наблюдениеХ = хдля которогоP_k (Х)самый большой. Если вы подключите функцию плотности вP_k (Х)и взятьжурналВы обнаружите, что хотите максимально увеличить:

Дискриминантное уравнение

Уравнение выше называетсядискриминант.Как видите, это линейное уравнение. Отсюда и название:линейный дискриминантный анализ!

Теперь, предполагая только два класса с равным распределением, вы найдете:

Граничное уравнение

Это граничное уравнение. Графическое представление показано ниже.

Граничная линия для разделения 2 классов с использованием LDA

Конечно, это идеальное решение. В действительности, мы не можем точно рассчитать граничную линию.

Поэтому LDA использует следующее приближение:

Для среднего всех тренировочных наблюдений

Среднее из всех тренировочных наблюдений

Для средневзвешенной выборочной дисперсии для каждого класса

Средневзвешенное значение выборочных отклонений для каждого класса

гдеNколичество наблюдений

Важно знать, что LDA предполагаетнормальное распределениедля каждого классасреднее по классуиобщая разница,

Полиморфизм в Python

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

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

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

Вывод будет таким:

В приведенном выше фрагменте кода:

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

Обучение Python с нуля

Начать обучение питону с нуля можно при помощи книг таких как «Программируем на Python» Майкла Доусона, «Изучаем Python» Марка Лутца и других. Но обычно книги используются как справочная информация или руководство по питону.

Книга «Программируем на Python» Майкла Доусона

Кроме книг в интернете представлено большое количество сайтов с обучающими материалами. Их можно найти, сделав запрос в поисковике. Есть много бесплатных и платных обучающих видеокурсов, в которых бывают материалы различного качества.

Но более качественно изучать Python лучше в высшем учебном заведении с уже хорошо отработанной методикой преподавания программирования. Хорошему программисту можно быстро перейти с одного языка программирования на другой за короткое время.

2 issubclass() с кортежем классов

Теперь давайте попробуем рассматривать как набор классов. Внимательно посмотрите на приведенный ниже пример.

class Animals:
    pass

class Humans(Animals):
    pass

class Men(Humans):
    pass

class Women(Humans):
    pass

print("issubclass(Men, (str, list, tuple)) :", issubclass(Men, (str, list, tuple)))
print("issubclass(Men, (str, list, Humans)) :", issubclass(Men, (str, list, Humans)))
print("issubclass(Women, (str, list, Women)) :", issubclass(Women, (str, dict, Women)))
#A class is a subclass of itself in Python

Выход:

Здесь мы снова взяли тот же пример наследования. Как упоминалось ранее, на этот раз информация о передается как кортеж объектов класса. В этом случае функция проверяет, является ли переданный класс подклассом любого из объектов класса в кортеже classinfo.

Для самого первого результата , очевидно, не является подклассом какого-либо из классов str, list или tuple. Таким образом, мы получаем .

В следующем случае Men снова не является подклассом str или list, а является подклассом Humans. Следовательно, в результате мы получаем True.

Наконец, в последнем случае мы получаем True, поскольку является подклассом самого себя. Это связано с тем, что в Python каждый класс является подклассом самого себя.

Функции

Функция – это часть кода, принимающая аргументы и возвращающая вычисленное значение. Аргумент – это объект, отправляемый в функцию. Аргументом может быть какое-нибудь значение или ссылка на него.

функции языка программирования Python

В функции используются параметры и их число не ограничено. Число аргументов соответствует параметрам. Функцию можно объявить в любом месте. Она записывается как:

— def <имя функции> (): — после определения функции ставиться двоеточие, аргументы функции заключаются в круглые скобки. После двоеточия идет со следующей строки отступ и тело функции.

Для выхода из функции используется оператор return, который возвращает значения. Если оператор return не указан, то произойдет возврат значения None.

Функции бывают встроенные и пользовательские. В интерпретаторе Python есть ряд часто используемых функций. Они всегда доступны и можно посмотреть документацию с их описанием и примерами применения. Например, при помощи функции input () можно ввести данные с клавиатуры, а при помощи функции print () вывести данные в консоль. Так, print (“Hello, World!”) выводит строку «Hello, World!».

Еще одной интересной функцией является декоратор. Декоратор позволяет расширить возможности функции, не меняя ее кода, при помощи обертывания функции другой функцией.

Существует возможность написать свою собственную функцию для нужных задач. Кроме этого есть много функций, которые существуют в библиотеках Python и также могут быть использованы при написании скриптов. Для этого нужно скачать нужную библиотеку и импортировать ее.

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.

Типы внутренних классов

Внутренний класс можно далее разделить на части, которые мы рассмотрим далее в деталях.

1. Несколько Внутренних Классов

class Employe:
    def __init__(self):
       
       .intern()
       .head()

    def show(self):
        print('Employe List')
        print('Name:', self.name)

    class intern:
        def __init__(self):
           
           


        def display(self):
            print("Name:", self.name)
            print("Id:", self.Id)

    class head:


        def __init__(self):
           
           

        def display(self):
            print("Name:", self.name)
            print("Degree:", self.Id)

()
outer.show()
.intern.head
print()
d1.display()
print()
d2.display()

Выход:

Employe List
Name: Facebook
Name: Smith
Id: 657
Name: Auba
Degree: 007

Класс, имеющий внутри себя более одного внутреннего класса, называется множественным внутренним классом. Выше мы его успешно реализовали. Здесь класс Сотрудников-это наш внешний класс. Внутри которого мы создали 2 подкласса. Один из них носит имя Стажера, а другой-имя руководителя.

2. Многоуровневый внутренний класс

class multi:


    def __init__(self):

       .Inner()

       .inner.InnerInner()

    def show(self):
        print("This is Outer class")
        

    ## inner class
    class Inner:


        def __init__(self):

           .InnerInner()

        def show_classes(self):
            print("This is Inner class")
            print(self.innerinner)


        class InnerInner:

            def inner_display(self, msg):
                print("InnerInner class")
                print(msg)

        def inner_display(self, msg):
            print("This is Inner class")
            print(msg)
()
outer.show().Inner()

.InnerInner()


innerinner.inner_display("completed")

Выход:

This is Outer class
InnerInner class
completed

Многоуровневый класс можно понимать как класс, имеющий внутренний класс. Кроме того, у внутреннего класса есть внутренний класс. Из кода вы можете получить представление о том, как выполнить этот конкретный процесс. Оба типа просты в исполнении и понимании. Вы можете использовать их в соответствии с вашими потребностями.

Методы[править]

Методправить

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

class MyClass(object):
    def mymethod(self, x):
        return x == self._x

Статический методправить

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

>>> class D(object):  
       @staticmethod
       def test(x):
           return x == 
...
>>> D.test(1)    # доступ к статическому методу можно получать и через класс
False
>>> f = D()
>>> f.test()    # и через экземпляр класса
True

Статические методы реализованы с помощью
.

Метод классаправить

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 классы могут иметь классовые методы) метода можно использовать
декоратор

>>> class A(object):  
      def __init__(self, int_val):
          self.val = int_val + 1
      @classmethod
      def fromString(cls, val):   # вместо self принято использовать cls
          return cls(int(val))
...
>>> class B(A):pass
...
>>> x = A.fromString("1")
>>> print x.__class__.__name__
A
>>> x = B.fromString("1")
>>> print x.__class__.__name__
B

Классовые методы достаточно часто используются для перегрузки конструктора.
Классовые методы, как и статические, реализуются через
.

Мультиметодыправить

Примером для иллюстрации сути мультиметода может служить функция из модуля :

>>> import operator as op
>>> print op.add(2, 2), op.add(2.0, 2), op.add(2, 2.0), op.add(2j, 2)
4 4.0 4.0 (2+2j)

from multimethods import Dispatch

class Asteroid(object): pass
class Spaceship(object): pass

def asteroid_with_spaceship(a1, s1): print "A-><-S"
def asteroid_with_asteroid(a1, a2): print "A-><-A"
def spaceship_with_spaceship(s1, s2): print "S-><-S"

collide = Dispatch()
collide.add_rule((Asteroid, Spaceship), asteroid_with_spaceship)
collide.add_rule((Asteroid, Asteroid), asteroid_with_asteroid)
collide.add_rule((Spaceship, Spaceship), spaceship_with_spaceship)
collide.add_rule((Spaceship, Asteroid), lambda x,y asteroid_with_spaceship(y,x))

a, s1, s2 = Asteroid(), Spaceship(), Spaceship()

collision1 = collide(a, s1)[
collision2 = collide(s1, s2)[

How to Check an Object’s Class

You can check an object’s class with the attribute. Generally, you’ll get the same result when using the function.

Here’s how to output the class of an object (using both syntaxes):

a = «Hello World»

print(type(a))
print(a.__class__)Result

<class 'str'>
<class 'str'>

What that tells us is that the string is based on the class.

You can do the same thing for any object. Here are some more examples:

from myPackage.calculations import multiplyMe

print(type(10))
print(type(1.0))
print(type())
print(type((1,2,3)))
print(type({1,2,3}))
print(type({1:»Hello», 2:»World»}))
print(type(multiplyMe))
print(type(max))Result

<class 'int'>
<class 'float'>
<class 'list'>
<class 'tuple'>
<class 'set'>
<class 'dict'>
<class 'function'>
<class 'builtin_function_or_method'>

• Python Modules
• Read/Write Files

Для чего нужны статические методы класса в Python?

Рассмотрим пример класса , имеющего дело с информацией о дате из материала о методах класса.

class Date(object):
    def __init__(self, day=, month=, year=):
        self.day = day
        self.month = month
        self.year = year

    @classmethod
    def from_string(cls, date_as_string):
        day, month, year = map(int, date_as_string.split('.'))
        date1 = cls(day, month, year)
        return date1

    def string_to_db(self):
        return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'


# создадим экземпляр класса из строки с датой
# за это отвечает метод класса `from_string()`
>>> date = Date.from_string('30.12.2020')
>>> date.string_to_db()
# '2020-12-30'

А что если строка будет не того формата, который ждет метод класса ? Посыпятся ошибки? Программа сломается? Что делать? Обернуть создание экземпляра в и ловить ошибку или проще проверить строку с датой на валидность формата?

И так, есть строка даты, которую необходимо каким-то образом проверять и эта задача логически связана с классом . Вот где статический метод может быть полезен.

Добавим статический метод проверки валидности строки с датой в класс :

class Date(object):
    def __init__(self, day=, month=, year=):
        self.day = day
        self.month = month
        self.year = year
        
    @classmethod
    def from_string(cls, date_as_string):
        day, month, year = map(int, date_as_string.split('.'))
        date1 = cls(day, month, year)
        return date1
    
    @staticmethod
    def is_date_valid(date_as_string):
        # не полный пример проверки валидности
        # и приведен чисто в учебных целях
        if date_as_string.count('.') == 2
            day, month, year = map(int, date_as_string.split('.'))
            return day <= 31 and month <= 12 and year <= 3999
        
    def string_to_db(self):
        return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'

Как видно из кода статического метода , у него нет никакого доступа к тому, что такое класс — это в основном просто функция, синтаксически называемая как метод, но без доступа к объекту и его внутренним элементам (атрибутам и другим методам).

Использование класса , в частности, его статического метода:

# список строк с датами
dates = 
    '30.12.2020', 
    '30-12-2020',
    '01.01.2021', 
    '12.31.2020'
    

for string_date in dates
    # проверяем валидность строки с датой
    if Date.is_date_valid(string_date):
        # если все нормально, то создаем 
        #экземпляр из этой строки
        date = Date.from_string(string_date)
        # далее делаем, что-то с экземпляром
        string_to_db = date.string_to_db()
        print(string_to_db)
    else 
        print(f'Неправильная дата или формат строки с датой')    
    
# 2020-12-30
# Неправильная дата или формат строки с датой
# 2020-1-1
# Неправильная дата или формат строки с датой