Руководство по магическим методам в питоне

The self Parameter

The parameter is a reference to the
current instance of the class, and is used to access variables that belongs to the class.

It does not have to be named , you can
call it whatever you like, but it has to be the first parameter of any function
in the class:

Example

Use the words mysillyobject and abc instead of self:

class Person:  def __init__(mysillyobject, name, age):   
mysillyobject.name = name    mysillyobject.age = age  def myfunc(abc):   
print(«Hello my name is » + abc.name)p1 = Person(«John»,
36)p1.myfunc()

Python Syntax Tutorial
Class
Create Class
The Class __init__() Function
Object Methods
Modify Object Properties
Delete Object Properties
Delete Object
Class pass Statement

Дескрипторы функций и методы класса.

Объектно-ориентированные функции Python построены на среде, основанной на функциях. Используя дескрипторы, не относящиеся к данным, они легко объединяются.

Словари классов хранят методы как функции. В определении класса, методы, написанные с использованием или , обычные инструменты для создания функции. Методы отличаются от обычных функций только тем, что первый аргумент зарезервирован для экземпляра объекта. По соглашению Python ссылка на экземпляр называется , но может называться этим или любым другим именем переменной.

Для поддержки вызовов методов, функции включают метод для привязки методов во время доступа к атрибутам. Это означает, что все функции, которые возвращают связанные методы, когда они вызываются из объекта — не являются .

В чистом Python это работает так:

class Function
    . . .
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        "Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c"
        if obj is None
            return self
        return types.MethodType(self, obj)

Запуск интерпретатора показывает, как дескриптор функции работает на практике:

>>> class D
...     def f(self, x):
...         return x
...
>>> d = D()

# Доступ через словарь классов не вызывает __get__.
# Он просто возвращает базовый объект функции.
>>> D.__dict__'f'
# <function D.f at 0x00C45070>

# Доступ из класса вызывает функцию __get__(), 
# которая просто возвращает базовую функцию без изменений.
>>> D.f
# <function D.f at 0x00C45070>

# Функция имеет атрибут `__qualname__` для поддержки интроспекции
>>> D.f.__qualname__
# 'D.f'

# Доступ из экземпляра вызывает функцию __get__(), которая 
# возвращает функцию, обернутую в связанный объект метода
>>> d.f
# <bound method D.f of <__main__.D object at 0x00B18C90>>

# Внутренне связанный метод хранит базовую функцию 
# и связанный экземпляр.
>>> d.f.__func__
# <function D.f at 0x1012e5ae8>
>>> d.f.__self__
# <__main__.D object at 0x1012e1f98>

Методы и функции

Разница между рассматриваемыми языками заключается в том, что в Python есть функции, а в Java их нет.

В Python следующий код отработает без проблем (и используется повсеместно):

Мы можем вызвать say_hi() из любого места видимости. Эта функция не содержит ссылки на self, что означает, что это глобальная функция, а не функция класса. Она не сможет изменять или сохранять какие-нибудь данные какого-либо класса, но может использовать локальные и глобальные переменные.

В противоположность, каждая написанная нами строчка на Java принадлежит какому-нибудь классу. Функции не существует за пределами класса, и по определению все Java-функции — это методы. На Java ближе всего к чистой функции находится статичный метод:

Utils. SayHi() вызывается из любого места без предварительного создания экземпляра класса Utils. Поскольку мы вызываем SayHi() без создания объекта, ссылки this не существует. Однако, это всё равно не функция в том смысле, в котором является say_hi() в Python.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

8.4. The try statement¶

The statement specifies exception handlers and/or cleanup code
for a group of statements:

try_stmt  ::=   | 
try1_stmt ::=  "try" ":" 
               ("except" ] ":" )+
               
               
try2_stmt ::=  "try" ":" 
               "finally" ":" 

The clause(s) specify one or more exception handlers. When no
exception occurs in the clause, no exception handler is executed.
When an exception occurs in the suite, a search for an exception
handler is started. This search inspects the except clauses in turn until one
is found that matches the exception. An expression-less except clause, if
present, must be last; it matches any exception. For an except clause with an
expression, that expression is evaluated, and the clause matches the exception
if the resulting object is “compatible” with the exception. An object is
compatible with an exception if it is the class or a base class of the exception
object or a tuple containing an item compatible with the exception.

If no except clause matches the exception, the search for an exception handler
continues in the surrounding code and on the invocation stack.

If the evaluation of an expression in the header of an except clause raises an
exception, the original search for a handler is canceled and a search starts for
the new exception in the surrounding code and on the call stack (it is treated
as if the entire statement raised the exception).

When a matching except clause is found, the exception is assigned to the target
specified after the keyword in that except clause, if present, and
the except clause’s suite is executed. All except clauses must have an
executable block. When the end of this block is reached, execution continues
normally after the entire try statement. (This means that if two nested
handlers exist for the same exception, and the exception occurs in the try
clause of the inner handler, the outer handler will not handle the exception.)

When an exception has been assigned using , it is cleared at the
end of the except clause. This is as if

except E as N
    foo

was translated to

except E as N
    try
        foo
    finally
        del N

This means the exception must be assigned to a different name to be able to
refer to it after the except clause. Exceptions are cleared because with the
traceback attached to them, they form a reference cycle with the stack frame,
keeping all locals in that frame alive until the next garbage collection occurs.

Before an except clause’s suite is executed, details about the exception are
stored in the module and can be accessed via .
returns a 3-tuple consisting of the exception class, the
exception instance and a traceback object (see section ) identifying
the point in the program where the exception occurred.
values are restored to their previous values (before the call) when returning
from a function that handled an exception.

The optional clause is executed if the control flow leaves the
suite, no exception was raised, and no ,
, or statement was executed. Exceptions in
the clause are not handled by the preceding
clauses.

If is present, it specifies a ‘cleanup’ handler. The
clause is executed, including any and
clauses. If an exception occurs in any of the clauses and is
not handled, the exception is temporarily saved. The clause
is executed. If there is a saved exception it is re-raised at the end of the
clause. If the clause raises another
exception, the saved exception is set as the context of the new exception.
If the clause executes a ,
or statement, the saved exception is discarded:

>>> def f():
...     try
...         1
...     finally
...         return 42
...
>>> f()
42

The exception information is not available to the program during execution of
the clause.

When a , or statement is
executed in the suite of a …
statement, the clause is also executed ‘on the way out.’

The return value of a function is determined by the last
statement executed. Since the clause always executes, a
statement executed in the clause will
always be the last one executed:

>>> def foo():
...     try
...         return 'try'
...     finally
...         return 'finally'
...
>>> foo()
'finally'

Additional information on exceptions can be found in section ,
and information on using the statement to generate exceptions
may be found in section .

Синтаксис функции Python __init __()

def __init__(self, )

• 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.

class Car(object):
       def __init__(self, model, color, speed):
             self.color = color
             self.speed = speed 
             self.model = model
       def start(self):
              print("started")
       def accelerate(self):
              print("accelerating...")
       def change_gear(self, gear_type):
                print("gear changed")

Поэтому мы использовали метод __init__ конструктора для инициализации атрибутов класса.

Возвращает тип объекта и является собственным метаклассом языка Python.

Параметры:

• — объект, тип которого определяется
• — имя для создаваемого типа
• — кортеж с родительскими классами
• — словарь, будет являться пространством имён для тела класса

Возвращаемое значение:

• тип объекта, при ,
• объект нового типа при .

Вызов класса с одним аргументом:

Класс с одним аргументом возвращает тип объекта. Возвращаемое значение — это как правило, тот же объект, что и возвращаемый .

Рекомендуется для проверки типа объекта использовать встроенную функцию , так как она принимает во внимание подклассы

Примеры использования класса при вызове с одним аргументом.

>>> x = 1
>>> type(x)
# <class 'int'>

>>> x = 1, 2, 3
>>> type(x)
# <class 'list'>

# проверка типа объекта
>>> x = 1
>>> isinstance(x, int)
# True
>>> x = 1, 2, 3
>>> isinstance(x, list)
# True

Вызов класса с тремя аргументами:

Класс с тремя аргументами вернет объект нового типа. Это по сути динамическая форма инструкции , ее еще называют метакласс.

Другими словами класс , вызванный с тремя аргументами на самом деле ! Класс это метакласс, который Python внутренне использует для создания всех классов.

Все, с чем имеем дело в Python, является объектом. Сюда входят функции и классы целые числа, строки и т.д. Все они объекты. И все они созданы из класса.

# type - это тип всех типов, для 
# которых не указан явно иной метакласс
>>> type(type)
# <class 'type'>
>>> type(object)
# <class 'type'>
>>> type(list)
# <class 'type'>
>>> type(int)
# <class 'type'>
>>> class Bar(object): pass
>>> type(Bar)
# <class 'type'>

В общем — это класс всех классов в языке Python и является собственным метаклассом. Класс нельзя воспроизвести на чистом Python.

Аргумент является именем класса и становится атрибутом . это кортеж, в котором перечисляются базовые классы, он становится атрибутом . — это пространство имен, содержащее определения для тела класса, которое копируется в стандартный словарь и становится атрибутом .

Понятия класс и тип по сути являются синонимами. Пользовательские типы данных могут быть сконструированы налету, во время исполнения, при помощи вызова с тремя аргументами или определены в коде, например при помощи инструкции .

Важно понимать, что тип, как и другие сущности в Python, тоже является объектом. Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта

Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта.

Класс

Классы, в некотором смысле, подобны чертежам: это не объекты сами по себе, а их схемы. Класс «банковских счетов» имеет строго определенные и одинаковые для всех атрибуты, но объекты в нём – сами счета – уникальны.

Как в Python создать класс

В Python классы и объекты по смыслу не отличаются от других языков. Нюансы в реализации. Для создания класса в Питоне необходимо написать инструкцию , а затем выбрать имя. В простейшем случае, класс выглядит так:

Для именования классов в Python обычно используют стиль «camel case», где первая буква – заглавная.

Конструктор

Метод, который вызывается при создании объектов, в ООП зовётся конструктором. Он нужен для объектов, которые изначально должны иметь какие-то значение. Например, пустые экземпляры класса «Студент» бессмысленны, и желательно иметь хотя бы минимальный обозначенный набор вроде имени, фамилии и группы.

В качестве Питоновского конструктора выступает метод

Атрибуты класса

Вы уже поняли, что у каждого класса есть собственный набор характеристик, который помогает описывать его сущность. Эти свойства еще называются полями или атрибутами.

Поля могут быть статическими и динамическими:

• Статические поля (поля класса) можно использовать без создания объекта. А значит, конструктор вам не нужен.
• Динамические поля (поля объекта) задаются с помощью конструктора, и тут уже, как вы видели, экземпляр нужно создать, а полям присвоить значения.

️ Обратите внимание – статический и динамический атрибут может иметь одно и то же имя:

Методы класса

Метод – это функция класса.

Например, у всех научно-фантастических космических кораблей есть бортовое оружие. И оно может стрелять.

Что такое self?

Аналог этого ключевого слова в других языках – слово . – это всего лишь ссылка на текущий экземпляр класса.

Отличный пример с котофеями:

1. Все котики умеют мурлыкать;
2. Эта способность реализована в классе , как метод ;
3. Вы хотите, чтобы ваш кот по имени Пушок помурчал;
4. Если сделать так: , то мурлыкать начнут все коты во Вселенной;
5. Но так как вам нужен один конкретный кот, то нужно вызвать метод иначе: ;
6. Сделано. Пушок мурлыкает.

Уровни доступа атрибутов и методов

В Питоне не существует квалификаторов доступа к полям класса. Отсутствие аналогов связки public/private/protected можно рассматривать как упущение со стороны принципа инкапсуляции.

Декораторы

Декоратор – это функция-обёртка. В неё можно завернуть другой метод, и, тем самым, изменить его функциональность, не меняя код.

8.7. Class definitions¶

A class definition defines a class object (see section ):

classdef    ::=  [] "class"  [] ":" 
inheritance ::=  "(" [] ")"
classname   ::=  

A class definition is an executable statement. The inheritance list usually
gives a list of base classes (see for more advanced uses), so
each item in the list should evaluate to a class object which allows
subclassing. Classes without an inheritance list inherit, by default, from the
base class ; hence,

class Foo
    pass

is equivalent to

class Foo(object):
    pass

The class’s suite is then executed in a new execution frame (see ),
using a newly created local namespace and the original global namespace.
(Usually, the suite contains mostly function definitions.) When the class’s
suite finishes execution, its execution frame is discarded but its local
namespace is saved. A class object is then created using the inheritance
list for the base classes and the saved local namespace for the attribute
dictionary. The class name is bound to this class object in the original local
namespace.

The order in which attributes are defined in the class body is preserved
in the new class’s . Note that this is reliable only right
after the class is created and only for classes that were defined using
the definition syntax.

Class creation can be customized heavily using .

Classes can also be decorated: just like when decorating functions,

@f1(arg)
@f2
class Foo pass

is roughly equivalent to

class Foo pass
Foo = f1(arg)(f2(Foo))

The evaluation rules for the decorator expressions are the same as for function
decorators. The result is then bound to the class name.

Changed in version 3.9: Classes may be decorated with any valid .
Previously, the grammar was much more restrictive; see PEP 614 for
details.

Programmer’s note: Variables defined in the class definition are class
attributes; they are shared by instances. Instance attributes can be set in a
method with . Both class and instance attributes are
accessible through the notation “”, and an instance attribute hides
a class attribute with the same name when accessed in this way. Class
attributes can be used as defaults for instance attributes, but using mutable
values there can lead to unexpected results.
can be used to create instance variables with different implementation details.

9.10. Generator Expressions¶

Some simple generators can be coded succinctly as expressions using a syntax
similar to list comprehensions but with parentheses instead of square brackets.
These expressions are designed for situations where the generator is used right
away by an enclosing function. Generator expressions are more compact but less
versatile than full generator definitions and tend to be more memory friendly
than equivalent list comprehensions.

Examples:

>>> 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

>>> 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(datai for i in range(len(data)-1, -1, -1))

Footnotes

Except for one thing. Module objects have a secret read-only attribute called
which returns the dictionary used to implement the module’s
namespace; the name is an attribute but not a global name.
Obviously, using this violates the abstraction of namespace implementation, and
should be restricted to things like post-mortem debuggers.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Deleting Attributes and Objects

Any attribute of an object can be deleted anytime, using the statement. Try the following on the Python shell to see the output.

We can even delete the object itself, using the del statement.

Actually, it is more complicated than that. When we do , a new instance object is created in memory and the name c1 binds with it.

On the command , this binding is removed and the name c1 is deleted from the corresponding namespace. The object however continues to exist in memory and if no other name is bound to it, it is later automatically destroyed.

This automatic destruction of unreferenced objects in Python is also called garbage collection.

Deleting objects in Python removes the name binding

Свойства Python (@property)

Python содержит очень удобный небольшой концепт, под названием property, который выполняет несколько полезных задач. Мы рассмотрим, как делать следующее:

• Конвертация метода класс в атрибуты только для чтения;
• Как реализовать сеттеры и геттеры в атрибут

Один из самых простых способов использования property, это использовать его в качестве декоратора метода. Это позволит вам превратить метод класса в атрибут класса. Для меня это было очень полезно, когда мне нужно сделать какую-нибудь комбинацию значений.

Для других это было очень кстати при написании методов конверсии, которые нужно было принять в качестве методов. Давайте взглянем на простой пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

class Person(object):
«»»»»»
def __init__(self, first_name, last_name):
«»»Конструктор»»»
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name

@property
def full_name(self):
«»»
Возвращаем полное имя
«»»
return «%s %s» % (self.first_name, self.last_name)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

# -*- coding: utf-8 -*-   classPerson(object) «»»»»» def__init__(self,first_name,last_name) «»»Конструктор»»» self.first_name=first_name self.last_name=last_name @property deffull_name(self) «»»         Возвращаем полное имя         «»» return»%s %s»%(self.first_name,self.last_name)

В данном коде мы создали два класса атрибута, или свойств: self.first_name и self.last_name.
Далее мы создали метод full_name, который содержит декоратор <*@property>*. Это позволяет нам использовать следующий код в сессии интерпретатора:

Python

person = Person(«Mike», «Driscoll»)

print(person.full_name) # Mike Driscoll
print(person.first_name) # Mike

person.full_name = «Jackalope»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
AttributeError: can’t set attribute

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

person=Person(«Mike»,»Driscoll») print(person.full_name)# Mike Driscoll print(person.first_name)# Mike person.full_name=»Jackalope» Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> AttributeErrorcan’tsetattribute

Как вы видите, в результате превращение метода в свойство, мы можем получить к нему доступ при помощи обычной точечной нотации. Однако, если мы попытаемся настроить свойство на что-то другое, мы получим ошибку AttributeError. Единственный способ изменить свойство full_name, это сделать это косвенно:

Python

person.first_name = «Dan»
print(person.full_name) # Dan Driscoll

1 2	person.first_name=»Dan» print(person.full_name)# Dan Driscoll

Это своего рода ограничение, так что взглянем на другой пример, где мы можем создать свойство, которое позволяет нам делать настройки.

Увеличение объема памяти: полный успех

Множественное наследование

Python использует C3 линеаризацию алгоритм для определения порядка , в котором для решения атрибутов класса, включая методы. Это известно как Порядок разрешения методов (MRO).

Вот простой пример:

Теперь, если мы создаем экземпляр FooBar, если мы ищем атрибут foo, мы видим, что атрибут Foo находится первым

а также

Вот MRO FooBar:

Можно просто сказать, что алгоритм Python MRO

1. Глубина первого (например , затем ) , если
2. общий родительский ( ) блокируется ребенком ( ) и
3. круговые отношения не допускаются.

То есть, например, Bar не может наследовать от FooBar, а FooBar наследует от Bar.

Для комплексного примера в Python см запись Википедии .

Другая характерная особенность в наследстве является . Супер может получить функции родительских классов.

Множественное наследование с помощью метода init класса, когда у каждого класса есть собственный метод init, тогда мы пытаемся получить множественное наследование, тогда вызывается только метод init класса, который наследуется первым.

для примера ниже Foo метод инициализировать класс вызывался класс Bar не INIT вызывался

Выход:

Но это не значит , что бар класс не наследуется. Instance конечного класса FooBar также экземпляр класса Bar и класса Foo.

Выход:

Класс без конструктора

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

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

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

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

8.3. The for statement¶

The statement is used to iterate over the elements of a sequence
(such as a string, tuple or list) or other iterable object:

for_stmt ::=  "for"  "in"  ":" 
              

The expression list is evaluated once; it should yield an iterable object. An
iterator is created for the result of the . The suite is
then executed once for each item provided by the iterator, in the order returned
by the iterator. Each item in turn is assigned to the target list using the
standard rules for assignments (see ), and then the suite is
executed. When the items are exhausted (which is immediately when the sequence
is empty or an iterator raises a exception), the suite in
the clause, if present, is executed, and the loop terminates.

A statement executed in the first suite terminates the loop
without executing the clause’s suite. A
statement executed in the first suite skips the rest of the suite and continues
with the next item, or with the clause if there is no next
item.

The for-loop makes assignments to the variables in the target list.
This overwrites all previous assignments to those variables including
those made in the suite of the for-loop:

for i in range(10):
    print(i)
    i = 5             # this will not affect the for-loop
                      # because i will be overwritten with the next
                      # index in the range

Names in the target list are not deleted when the loop is finished, but if the
sequence is empty, they will not have been assigned to at all by the loop. Hint:
the built-in function returns an iterator of integers suitable to
emulate the effect of Pascal’s ; e.g.,
returns the list .

Альтернативы

Кортеж или словарь

Конечно, если структура довольна простая, можно сохранить данные в словарь или кортеж:

Однако у такого подхода есть недостатки:

• Необходимо помнить, что переменная содержит данные, относящиеся к данной структуре.
• В случае словаря, вы должны следить за названиями ключей. Такая инициализация словаря тоже будет формально корректной.
• В случае кортежа вы должны следить за порядком значений, так как они не имеют имен.

Есть вариант получше:

Namedtuple

Если мы воспользуемся классом, созданным таким образом, мы получим фактически то же самое, что и использованием с data class.

Но несмотря на общую схожесть, именованные кортежи имеют свои ограничения. Они происходят из того, что именованные кортежи все ещё являются кортежами.

Во-первых, вы все ещё можете сравнивать экземпляры разных классов.

Во-вторых, именованные кортежи неизменяемы. В некоторых ситуациях это бывает полезно, но хотелось бы большей гибкости.
И наконец, вы можете оперировать именованным кортежем так же как обычным. Например, итерироваться.

Другие проекты

Если не ограничиваться стандартной библиотекой, можно найти другие решения данной задачи. В частности, проект attrs. Он умеет даже больше чем dataclass и работает на более старых версиях python таких как 2.7 и 3.4. И тем не менее, то, что он не является частью стандартной библиотеки, может быть неудобно

9.9. Генераторы

Генераторы (docs.python.org/3/glossary.html#term-generator) представляют собой простой и мощный инструмент для создания итераторов. Они написаны как обычные функции, но используют оператор (docs.python.org/3/reference/simple_stmts.html#yield), всякий раз когда требуется вернуть данные. Каждый раз  вызывается на это, генератор возвращается туда, где был до этого (он запоминает все значения и какой оператор был выполнен последним). Пример показывает, как можно легко создать генератор:

Все, что может быть сделано с помощью генераторов, также может быть сделано с итераторами на основе классов, как описано в предыдущем разделе. То, что делает генераторы настолько компактными, это методы и , которые создаются автоматически.

Еще одной ключевой особенностью является то, что локальные переменные и состояние выполнения автоматически сохраняются между вызовами. Это сделало функцию легче для написания и гораздо яснее, чем подход с использованием переменных экземпляра, как и .

В дополнение к автоматическому созданию метода и сохранению состояния программы, когда генераторы прекращают работу, они автоматически возбуждают StopIteration (docs.python.org/3/library/exceptions.html#StopIteration). В сочетании эти особенности позволяют легко создавать итераторы с не большими усилиями, чем писать обычные функции.

Переменные класса или переменные экземпляра?

Когда переменная определяется на уровне класса, она называется переменной класса. Когда переменная определяется в конструкторе, она называется переменной экземпляра.

Переменные класса являются общими для всех экземпляров класса, тогда как переменные экземпляра уникальны для экземпляра

Итак, очень важно понимать, когда использовать переменную класса, а когда — переменную экземпляра

В предыдущих примерах атрибут employee_id уникален для экземпляра Employee, поэтому лучше иметь его в качестве переменной экземпляра и определять в конструкторе.

Предположим, мы хотим отслеживать количество созданных экземпляров сотрудников и выделенных идентификаторов сотрудников. В этом случае мы можем использовать переменные класса для хранения этих данных и обновления экземплярами.

class Employee:
    count = 0
    ids_list = []

    def __init__(self, i):
        self.id = i
        Employee.count += 1
        self.ids_list.append(i)


for x in range(0, 10):
    emp = Employee(x)

print(f'Number of employees created = {Employee.count}')
print(f'List of employee ids allocated = {Employee.ids_list}')

emp = Employee(1000)
print(f'List of employee ids allocated = {emp.ids_list}')

Выход:

Number of employees created = 10
List of employee ids allocated = 
List of employee ids allocated = 

Примечание: мы можем получить доступ к переменным класса через имя класса, а также через переменную экземпляра.

Список всех членов класса

функция может быть использована для получения списка членов класса:

Например:

Обычно ищут только «немагических» участников. Это можно сделать с помощью простого понимания , в котором перечислены члены, имена которых не начиная с :

Предостережения:

Классы можно определить метод. Если этот метод существует вызова будем называть , в противном случае Python будет пытаться создать список членов класса. Это означает, что функция dir может иметь неожиданные результаты

Две цитаты важности из официальной документации питона :

Если объект не содержит каталог ( как правило ), функция пытается все возможное , чтобы собрать информацию из атрибута Dict объекта, если он определен, и от его типа объекта. Полученный список не обязательно является полным, и может быть неточным , если объект имеет собственный GetAttr ().

Примечание: Поскольку реж () поставляется в первую очередь для удобства использования в интерактивной командной строке, он пытается поставить интересный набор имен больше , чем он пытается поставить строго или последовательно определенный набор имен, и его детальное поведение может измениться по релизы. Например, атрибуты метакласса отсутствуют в списке результатов, когда аргумент является классом.

Источники

9.6. Private Variables¶

“Private” instance variables that cannot be accessed except from inside an
object don’t exist in Python. However, there is a convention that is followed
by most Python code: a name prefixed with an underscore (e.g. ) should
be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method
or a data member). It should be considered an implementation detail and subject
to change without notice.

Since there is a valid use-case for class-private members (namely to avoid name
clashes of names with names defined by subclasses), there is limited support for
such a mechanism, called name mangling. Any identifier of the form
(at least two leading underscores, at most one trailing underscore)
is textually replaced with , where is the
current class name with leading underscore(s) stripped. This mangling is done
without regard to the syntactic position of the identifier, as long as it
occurs within the definition of a class.

Name mangling is helpful for letting subclasses override methods without
breaking intraclass method calls. For example:

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)

The above example would work even if were to introduce a
identifier since it is replaced with in the
class and in the
class respectively.

Note that the mangling rules are designed mostly to avoid accidents; it still is
possible to access or modify a variable that is considered private. This can
even be useful in special circumstances, such as in the debugger.

Класс как модуль

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

>>> class B:
...     n = 5
...     def adder(v):
...             return v + B.n
... 
>>> B.n
5
>>> B.adder(4)
9

Однако в случае классов используется немного иная терминология. Пусть имена, определенные в классе, называются атрибутами этого класса. В примере имена и – это атрибуты класса . Атрибуты-переменные часто называют полями или свойствами. Свойством является . Атрибуты-функции называются методами. Методом в классе является . Количество свойств и методов в классе может быть любым.