Как получить список атрибутов классов в Python
Получите практические, реальные навыки Python на наших ресурсах и пути
На днях я пытался выяснить, был ли простой способ захватить определенные атрибуты класса (AKA »переменных экземпляров«). Причина заключалась в том, что мы использовали атрибуты, которые мы создали, чтобы сопоставить с полями в файле, который мы разбираем. Таким образом, мы прочитаем файловую строку, и каждая строка может быть разделена на 150+ штук, которые необходимо сопоставлять на поля, которые мы создаем в классе. Улов в том, что мы недавно добавили больше полей в класс, и есть чек в коде, который жестко закодирован с количеством полей, которые должны быть в файле. Таким образом, когда я добавил больше полей, он сломал чек. Я надеюсь, что все имеет смысл. Теперь вы знаете фон, поэтому мы можем двигаться дальше. Я нашел три разных способа достичь этого, поэтому мы отправимся от самого сложного до самой простой.
Поскольку большинство программистов Python должны знать, Python предоставляет удобный маленький встроенный встроенный Дир Отказ Я могу использовать это в экземпляре класса, чтобы получить список всех атрибутов и методов этого класса вместе с некоторыми унаследованными методами магии, таких как «__delattr__», ‘__dict__’, ‘__doc__’, ‘__Format__’ и т. Д. Вы можете Попробуйте это сами, делая следующее:
Однако я не хочу, чтобы магические методы, и я тоже не хочу методы. Я просто хочу атрибуты. Чтобы сделать все кристально чистые, давайте напишем какой-нибудь код!
То, что мы хотим получить, это список, который содержит только Self.varone, Self.Vartwo и Self.varthree. Первый метод, на котором мы рассмотрим, является использование модуля проверки Python.
Не выглядит слишком сложным, не делает это? Но это требует импорта, и я бы предпочел этого не делать. С другой стороны, если вам нужно сделать самоанализ, модуль проверки – отличный способ пойти. Это довольно мощно и может сказать вам много замечательных вещей о вашем классе или один, который вы даже не писали. Во всяком случае, следующий самый простой способ, которым я обнаружил, было использовать Python’s Callable Встроенный:
Вы можете прочитать больше о Callable в Python Документы Отказ В основном все, что Callable – возвращает истинный или ложный в зависимости от того, приоритет ли вы, который вы передали его. Методы Callable, переменные нет. Таким образом, мы связываемся над каждым элементом в классе Dict и только добавляем их к списку, если они не Callable (то есть не методы). Довольно Slick, и это не требует никакого импорта! Но есть еще проще!
Самый простой способ, которым я нашел, использовал магический метод, __dict__ Отказ Это встроено в каждый класс, который вы делаете, если вы не переопределите его. Поскольку мы имеем дело с словарем Python, мы можем просто называть его Ключи Способ!
Настоящий вопрос сейчас, если вы используете магический метод для этого? Большинство Python Programmer, вероятно, нахмурится на него. Они волшебные, поэтому они не должны использоваться, если вы не делаете MetaProgramming. Лично я думаю, что это совершенно приемлемо для этого случая использования. Дайте мне знать о любых других методах, которые я пропустил или что, по вашему мнению, лучше.
Класс и объект в Python
Объектно-ориентированное программирование в Python
Python — это процедурно-ориентированный и одновременно объектно-ориентированный язык программирования.
Процедурно-ориентированный
«Процедурно-ориентированный» подразумевает наличие функций. Программист может создавать функции, которые затем используются в сторонних скриптах.
Объектно-ориентированный
«Объектно-ориентированный» подразумевает наличие классов. Есть возможность создавать классы, представляющие собой прототипы для будущих объектов.
Создание класса в Python
Синтаксис для написания нового класса:
Атрибут:
Атрибут — это элемент класса. Например, у прямоугольника таких 2: ширина ( width ) и высота ( height ).
Метод:
Конструктор:
Создание объекта с помощью класса Rectangle:
Что происходит при создании объекта с помощью класса?
При создании объекта класса Rectangle запускается конструктор выбранного класса, и атрибутам нового объекта передаются значения аргументов. Как на этом изображении:
Конструктор с аргументами по умолчанию
В других языках программирования конструкторов может быть несколько. В Python — только один. Но этот язык разрешает задавать значение по умолчанию.
Все требуемые аргументы нужно указывать до аргументов со значениями по умолчанию.
Сравнение объектов
В Python объект, созданный с помощью конструктора, занимает реальное место в памяти. Это значит, что у него есть точный адрес.
Атрибуты
В Python есть два похожих понятия, которые на самом деле отличаются:
Стоит разобрать на практике:
Атрибут
Объекты, созданные одним и тем же классом, будут занимать разные места в памяти, а их атрибуты с «одинаковыми именами» — ссылаться на разные адреса. Например:
Атрибуты функции
Обычно получать доступ к атрибутам объекта можно с помощью оператора «точка» (например, player1.name ). Но Python умеет делать это и с помощью функции.
| Функция | Описание |
|---|---|
| getattr (obj, name[,default]) | Возвращает значение атрибута или значение по умолчанию, если первое не было указано |
| hasattr (obj, name) | Проверяет атрибут объекта — был ли он передан аргументом «name» |
| setattr (obj, name, value) | Задает значение атрибута. Если атрибута не существует, создает его |
| delattr (obj, name) | Удаляет атрибут |
Встроенные атрибуты класса
Объекты класса — дочерние элементы по отношению к атрибутам самого языка Python. Таким образом они заимствуют некоторые атрибуты:
Переменные класса
Переменные класса в Python — это то же самое, что Field в других языках, таких как Java или С#. Получить к ним доступ можно только с помощью имени класса или объекта.
Для получения доступа к переменной класса лучше все-таки использовать имя класса, а не объект. Это поможет не путать «переменную класса» и атрибуты.
У каждой переменной класса есть свой адрес в памяти. И он доступен всем объектам класса. 
Составляющие класса или объекта
Разбираемся с доступом к атрибутам в Python
Ну и что с того? Зачем думать о том, как Python за меньший синтаксис делает больше вызовов функций? На самом деле для этого есть две причины. Во-первых, полезно знать, как на самом деле работает Python, чтобы лучше понимать/отлаживать код, когда что-то идет не так как надо. Во-вторых, так можно выявить минимум, необходимый для реализации языка.
Именно поэтому, чтобы заняться самообразованием и заодно подумать, что может понадобиться для реализации Python под WebAssembly или API bare bones на C, я решил написать эту статью о том, как выглядит доступ к атрибутам и что скрывается за синтаксисом.
Теперь вы можете попытаться собрать воедино все, что относится к доступу к атрибутам, прочитав справочник по Python. Так вы можете прийти к выражениям ссылок на атрибуты и модели данных для настройки доступа к атрибутам, однако, все равно важно связать все вместе, чтобы понять, как работает доступ. Поэтому я предпочитаю идти от исходного кода на CPython и выяснять, что происходит в интерпретаторе (я специально использую тег репозитория CPython 3.8.3, поскольку у меня есть стабильные ссылки и я использую последнюю версию на момент написания статьи).
В начале статьи вам встретится немного кода на С, но я не жду, что вы досконально поймете, что там происходит. Я напишу о том, что нужно будет из него понять, поэтому если у вас нет ни малейших знаний в С, то ничего страшного, вы все равно поймете все то, о чем я говорю.
Смотрим в байткод
Итак, давайте разберемся со следующим выражением:
Наверное, самое простая отправная точка в изучении – это байткод. Посмотрим на эту строку и разберемся, что делает компилятор:
Самый важный код операции здесь — LOADATTR. Если интересно, он заменяет объект на вершине стека результатом доступа к именованному атрибуту, как указано в conames[i] .
Большая часть этого кода – это просто работа со стеком, его мы можем опустить. Ключевой бит – это вызов PyObject_GetAttr(), который и обеспечивает доступ к атрибутам.
Имя этой функции выглядит знакомо
Теперь это имя выглядит прямо как getattr(), только в соглашении об именовании функций в С, которое используется в CPython. Покопавшись в Python/bltinmodule.c, где лежат все встроенные модули Python, можем проверить, верна ли наша догадка. Поискав по «getattr» в файле, вы найдете строку, которая связывает имя «getattr» с функцией «builtin_getattr()»
Разбираемся с getattr()
Что мы уже знаем
Запись функции для getattr()
Поиск атрибутов с помощью специальных методов
Обработка типа объекта осуществляется специально, поскольку это позволяет ускорить поиск и доступ. В целом, это исключает дополнительный поиск, пропуская экземпляр каждый раз, когда мы что-то ищем. На уровне CPython это позволяет заводить специальные методы, которые находятся в поле struct для ускорения поиска. Поэтому несмотря на то, что кажется немного странным игнорировать объект, а вместо него использовать тип, это имеет определенный смысл.
Теперь во имя простоты я немного схитрю и заставлю getattr() обрабатывать методы getattribute() и getattr() явно, в то время как CPython производит некоторые манипуляции под капотом, чтобы заставить объект обрабатывать оба метода самостоятельно. В конечном счете, семантика наших целей получается одинаковой.
Псевдокод, реализующий getattr()
Разбираемся с object.getattribute()
В поисках дескриптора данных
Первая важная вещь, которую мы собираемся сделать в object.getattribute() – это поиск дескриптора данных для типа. Если вы никогда не слышали о дескрипторах, то расскажу – это способ программно управлять тем, как работает отдельный атрибут. Возможно, вы вообще никогда о них не слышали, но, если вы некоторое время уже используете Python, я подозреваю, что вы уже использовали дескрипторы: свойства, classmethod и staticmethod – все это дескрипторы.
Если же у самого объекта нет атрибута, то мы увидим, есть ли там дескриптор без данных. Поскольку мы уже искали дескриптор ранее, то можем предположить, что если он был найден, но еще не использовался, когда мы искали дескриптор данных, то это дескриптор без данных.
Наконец, мы нашли атрибут типа, и он не был дескриптором, теперь мы возвращаем его. В итоге, порядок поиска атрибутов выглядит следующим образом:
Дескриптор данных ищется по типам;
Дескриптор без данных ищется по типам;
Что угодно ищется по типам.
Вы заметите, что сначала мы ищем какой-то дескриптор, затем, если нам это не удалось, мы ищем обычный объект, который соответствует виду дескриптора, который мы искали. Сначала мы ищем данные, потом уже что-то другое. Все это имеет смысл, если думать о том как метод self.attr = val в init() хранит данные об объекте. Скорее всего, если вы столкнулись с этим, то хотите, чтобы это стояло перед методом или чем-то подобным. И вам в первую очередь нужны дескрипторы, поскольку, если вы программно определили атрибут, то вероятно, хотели бы, чтобы он использовался всегда.
Заключение
Как видите, во время поиска атрибутов в Python происходит много интересного. Несмотря на то, что я бы сказал, что ни одна из частей не является концептуально сложной, в сумме мы получаем множество операций. Именно поэтому некоторые программисты пытаются минимизировать доступ к атрибутам в Python, чтобы избегать всего этого механизма, если речь идет о важности производительности.
Так исторически сложилось, что почти вся эта семантика пришла в Python как часть классов нового стиля, а не «классических». Это различие исчезло в Python 3, когда классические классы остались в прошлом, так что если вы ничего о них не слышали, то это и хорошо, наверное.
Другие статьи из этой серии можно найти по тегу «syntactic sugar» в этом блоге. Код из этой статьи вы найдете здесь.
Примеры работы с классами в Python
Python — объектно-ориентированный язык с начала его существования. Поэтому, создание и использование классов и объектов в Python просто и легко. Эта статья поможет разобраться на примерах в области поддержки объектно-ориентированного программирования Python. Если у вас нет опыта работы с объектно-ориентированным программированием (OOП), ознакомьтесь с вводным курсом или учебным пособием, чтобы понять основные понятия.
Создание классов
Пример создания класса на Python:
Создание экземпляров класса
Доступ к атрибутам
Теперь, систематизируем все.
При выполнении этого кода, мы получаем следующий результат:
Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любой момент.
Вместо использования привычных операторов для доступа к атрибутам вы можете использовать эти функции:
Встроенные атрибуты класса
Для вышеуказанного класса давайте попробуем получить доступ ко всем этим атрибутам:
Когда этот код выполняется, он возвращает такой результат:
Удаление объектов (сбор мусора)
Python автоматически удаляет ненужные объекты (встроенные типы или экземпляры классов), чтобы освободить пространство памяти. С помощью процесса ‘Garbage Collection’ Python периодически восстанавливает блоки памяти, которые больше не используются.
Сборщик мусора Python запускается во время выполнения программы и тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля. С изменением количества обращений к нему, меняется количество ссылок.
Пример работы __del__()
Деструктор __del__() выводит имя класса того экземпляра, который должен быть уничтожен:
Когда вышеуказанный код выполняется и выводит следующее:
Наследование класса в python
Наследование — это процесс, когда один класс наследует атрибуты и методы другого. Класс, чьи свойства и методы наследуются, называют Родителем или Суперклассом. А класс, свойства которого наследуются — класс-потомок или Подкласс.
Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, на основе уже существующего. Укажите родительский класс в круглых скобках после имени нового класса.
Класс наследник наследует атрибуты своего родительского класса. Вы можете использовать эти атрибуты так, как будто они определены в классе наследнике. Он может переопределять элементы данных и методы родителя.
Синтаксис наследования класса
Классы наследники объявляются так, как и родительские классы. Только, список наследуемых классов, указан после имени класса.
Объектно-ориентированное Программирование в Python
Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма программирования, где различные компоненты компьютерной программы моделируются на основе реальных объектов. Объект — это что-либо, у чего есть какие-либо характеристики и то, что может выполнить какую-либо функцию.
Содержание
Представьте сценарий, где вам нужно разработать болид Формулы-1 используя подход объектно-ориентированного программирования. Первое, что вам нужно сделать — это определить реальные объекты в настоящей гонке Формула-1. Какие аспекты в Формуле-1 обладают определенными характеристиками и могут выполнять ту или иную функцию?
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Один из очевидных ответов на этот вопрос — гоночный болид. Условный болид может обладать такими характеристиками как:
Соответственно, болид можно запустить, остановить, ускорить, и так далее. Гонщик может быть еще одним объектом в Формуле-1. Гонщик имеет национальность, возраст, пол, и так далее, кроме этого, он обладает таким функционалом, как управление болидом, рулевое управление, переключение передач.
Как и в этом примере, в объектно-ориентированном программировании мы создадим объекты, которые будут соответствовать реальным аспектам.
Стоит обратить внимание на то, что объектно-ориентированное программирование — не зависящая от языка программирования концепция. Это общая концепция программирования и большинство современных языков, такие как Java, C#, C++ и Python поддерживают объектно-ориентированное программирование.
В этой статье мы разберем подробную инструкцию объектно-ориентированного программирования в Python, но перед этим, рассмотрим некоторые преимущества и недостатки объектно-ориентированного программирования.
Преимущества и недостатки ООП Python
Рассмотрим несколько основных преимуществ объектно-ориентированного программирования:
Хотя объектно-ориентированное программирование обладает рядом преимуществ, оно также содержит определенные недостатки, некоторые из них находятся в списке ниже:
В следующем разделе мы рассмотрим ряд самых важных концепций объектно-ориентированного программирования.
Как и следует из названия, объектно-ориентированное программирование — это речь об объектах. Однако, перед тем как создать объект, нам нужно определить его класс.
Класс
Класс в объектно-ориентированном программировании выступает в роли чертежа для объекта. Класс можно рассматривать как карту дома. Вы можете понять, как выглядит дом, просто взглянув на его карту.
Cам по себе класс не представляет ничего. К примеру, нельзя сказать что карта является домом, она только объясняет как настоящий дом должен выглядеть.
Отношение между классом и объектом можно представить более наглядно, взглянув на отношение между машиной и Audi. Да, Audi – это машина. Однако, нет такой вещи, как просто машина. Машина — это абстрактная концепция, которую также реализуют в Toyota, Honda, Ferrari, и других компаниях.
Давайте рассмотрим, как мы можем создать самый простой класс в Python. Взглянем на следующий код: