Как посмотреть методы класса python

Как получить список методов в классе Python?

Я хочу перебирать методы в классе или обрабатывать объекты класса или экземпляра по-разному в зависимости от имеющихся методов. Как мне получить список методов класса?

Пример (перечисление методов optparse.OptionParser класса):

Вы также можете передать экземпляр getmembers :

Здесь dir(theobject) метод для перечисления всех полей и методов вашего объекта (в виде кортежа) и модуль inspect (при записи codeape) для перечисления полей и методов с их документом (в «» «).

Python 3.x ответ без внешних библиотек

Скажем, вы хотите знать все методы, связанные с классом списка Просто введите следующее

Выше приведу вам все методы списка класса

Вы также можете импортировать FunctionType из типов и проверить его с помощью class.__dict__ :

Обратите внимание, что вам нужно подумать, хотите ли вы, чтобы методы из базовых классов, которые наследуются (но не переопределяются), были включены в результат. dir() И inspect.getmembers() операции действительно включают методы базового класса, но использование __dict__ атрибута нет.

Это также работает:

Из документации по питону:

Подумайте Python страница 210

Это может быть полезно. В двух словах, для такого класса, как

Мы могли бы проверить получение экземпляра с

Так что вы можете позвонить прямо сейчас:

Case вариант использования:

Я подумал, что у меня должен быть один тест для всех методов, поэтому я сделал итерацию выше.

Источник

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.

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

Источник

Простое объяснение методов класса, экземпляра класса и статических методов в Python

Хочешь знать больше о Python?

Подпишись на наш канал о Python в Telegram!

Перевод статьи «Python’s Instance, Class, and Static Methods Demystified».

В этой статье я постараюсь объяснить, что стоит за методами класса, статическими методами и обычными методами экземпляра класса.

Если вы сможете достигнуть интуитивного понимания разницы между этими методами, вы также сможете писать объектно-ориентированный код на Python. Такой код проще для понимания, а в долгосрочной перспективе его легче поддерживать.

Обзор статических методов, методов класса и экземпляра класса

Давайте начнем с написания класса (на Python 3), который будет содержать простые примеры методов всех трех видов:

Примечание для пользователей Python 2. Декораторы @staticmethod и @classmethod доступны в Python начиная с версии 2.4, а значит, этот пример тоже будет работать. Вместо использования простого объявления класса class MyClass: вы можете объявить класс нового стиля, который будет наследоваться от object, с синтаксисом class MyClass(object):. Все остальное не требует каких-то уточнений.

Методы экземпляра класса

Первый метод в MyClass, под названием method, это обычный метод экземпляра класса. Это самый базовый вид методов, которым вы будете пользоваться чаще всего. Как видите, этот метод принимает один параметр (self), который при вызове метода указывает на экземпляр MyClass (хотя методы могут принимать и больше одного параметра).

При помощи параметра self методы экземпляра класса могут иметь свободный доступ к атрибутам и другим методам того же объекта. Благодаря этому они на многое способны, когда речь заходит о модификации состояния объекта.

Методы экземпляра также могут иметь доступ к самому классу — при помощи атрибута self.__class__. Это означает, что они могут менять состояние не только объекта, но и класса.

Методы класса

Давайте сравним то, что мы узнали о методах экземпляра класса, со вторым методом — MyClass.classmethod. Я обозначил этот метод при помощи декоратора @classmethod, чтобы было видно, что это метод класса.

Методы класса вместо параметра self принимают параметр cls. Этот параметр при вызове метода указывает не на экземпляр объекта, а на класс.

Поскольку метод класса имеет доступ только к аргументу cls, он не может изменять состояние экземпляра объекта. Для этого нужен доступ к self. Но, тем не менее, методы класса могут изменять состояние класса в целом, что затронет и все экземпляры этого класса.

Статические методы

Третий метод, MyClass.staticmethod, обозначен при помощи декоратора @staticmethod, чтобы показать, что этот метод статический.

Методы такого типа не принимают в качестве параметра ни self, ни cls (хотя, безусловно, они свободно могут принимать другие параметры в любых количествах).

Таким образом, статический метод не может изменять состояние ни объекта, ни класса. Виды данных, которые могут принимать статические методы, ограничены. Эти методы помещаются в класс, просто чтобы они находились в пространстве имен этого класса, т. е., для организационных целей.

Давайте посмотрим, как все это работает!

Пока что все изложенное было чистой теорией. Но я считаю, что вы должны научиться интуитивно улавливать разницу между методами на практике. Сейчас мы разберем несколько более конкретных примеров.

Давайте посмотрим, как все эти методы ведут себя, когда мы их вызываем. Начнем с создания экземпляра класса, а затем вызовем все три метода.

В MyClass реализация каждого метода возвращает сведения, благодаря которым мы можем понимать, к каким частям класса или объекта может иметь доступ метод, а также отслеживать происходящее.

Вот что происходит при вызове метода экземпляра класса:

Мы видим, что method (т. е., метод экземпляра класса) имеет доступ к экземпляру объекта (это видно по выводу ) при помощи аргумента self.

При вызове этого метода Python замещает аргумент self экземпляром объекта (obj). Мы можем проигнорировать синтаксический сахар dot-call синтаксиса (obj.method()) и получить тот же результат, передав экземпляр объекта вручную:

Можете догадаться, что произойдет, если вы попытаетесь вызвать этот метод без первоначального создания экземпляра класса?

Кстати, методы экземпляра класса при помощи атрибута self.__class__ также могут иметь доступ и к самому классу. Это делает данные методы особенно полезными в условиях ограничений доступа: они могут изменять состояние экземпляра объекта и самого класса.

Теперь давайте испытаем метод класса:

Стоит отметить, что при вызове MyClass.classmethod() Python автоматически передает класс в качестве первого аргумента функции. Это поведение Python запускается, если метод вызывается при помощи dot-синтаксиса. В методах экземпляра класса аналогично работает параметр self.

Пожалуйста, обратите внимание, что эти параметры именуются self и cls лишь в силу соглашений. С тем же успехом вы можете назвать их the_object и the_class. Важно то, что они идут первыми в списке параметров метода.

А теперь давайте вызовем статический метод:

Как видите, мы успешно вызвали staticmethod() через объект. Некоторые разработчики удивляются, когда узнают, что можно вызывать статический метод через экземпляр объекта.

Просто когда при вызове статического метода с использованием dot-синтаксиса не передаются аргументы self или cls, Python применяет ограничения доступа.

Этот пример подтверждает, что статические методы не имеют доступа ни к состоянию экземпляра объекта, ни к состоянию класса. Они работают как обычные функции, но при этом относятся к пространству имен класса (и каждого его экземпляра).

Теперь давайте посмотрим, что произойдет, если мы попытаемся вызвать эти методы в самом классе, т. е., без предварительного создания экземпляра объекта:

Этого и следовало ожидать: в этот раз мы не создавали экземпляр объекта и попытались вызвать функцию экземпляра класса прямо из самого класса. Это означает, что у Python не было никакой возможности заполнить аргумент self и, как следствие этого, вызов метода провалился.

Это должно более четко разграничить три вида методов. Но я на этом не остановлюсь. В следующих двух разделах я разберу два немного более реалистичных примера использования разных видов методов.

Мои примеры будут основаны на классе Pizza:

Примечание. В этом примере кода (а также в последующих) для форматирования строки, возвращаемой при помощи __repr__, мы будем использовать Python 3.6 f-strings. В Python 2 и версиях Python 3 до 3.6 для форматирования строки следует использовать другие выражения, например:

Фабрики вкусной пиццы и @classmethod

Наверняка вы знаете, что существует множество вкусных вариантов пиццы:

Итальянцы придумали свои рецепты пиццы столетия назад, так что все они уже имеют какие-то устоявшиеся названия. Мы этим воспользуемся и дадим пользователям нашего класса Pizza лучший интерфейс для создания тех объектов пиццы, о которых они мечтают.

Это можно сделать красиво и чисто, используя методы класса в качестве фабричных функций для разных видов пиццы:

Обратите внимание, что я использую аргумент cls в фабричных методах margherita и prosciutto, а не вызываю конструктор Pizza напрямую.

Вы можете использовать этот прием, чтобы придерживаться принципа DRY (Don’t Repeat Yourself, «Не повторяйся»). Если в какой-то момент мы решим переименовать этот класс, нам не придется обновлять еще и имя конструктора во всех фабричных функциях classmethod.

Что же мы можем сделать при помощи этих фабричных методов? Давайте испытаем их:

Как видите, мы можем использовать фабричные функции для создания новых объектов Pizza в нужной нам конфигурации. Внутри все они используют один конструктор __init__ и по сути просто предоставляют шорткат для запоминания всех возможных ингредиентов.

Можно взглянуть на это применение методов класса и под другим углом: они позволяют вам определить альтернативные конструкторы для ваших классов.

Python допускает только один метод __init__ для каждого класса. Использование методов класса позволяет добавить столько альтернативных конструкторов, сколько нужно. Таким образом вы можете сделать интерфейс ваших классов самодокументированным (в определенной степени) и упростить их использование.

Когда стоит использовать статические методы

Здесь придумать хороший пример немного сложнее. Но знаете что? Я просто продолжу растягивать аналогию с пиццей.

Вот что я придумал:

Что здесь изменилось? Для начала, я изменил конструктор и __repr__, чтобы принимался дополнительный аргумент radius.

Также я добавил метод экземпляра класса area(), который вычисляет и возвращает площадь пиццы (это также хороший кандидат для @property, но пример у нас игрушечный).

Вместо вычисления площади непосредственно в area(), с использованием всем известной формулы площади круга, я вынес его в отдельный статический метод circle_area().

Конечно, этот пример несколько простоват, но он хорошо помогает объяснить некоторые преимущества статических методов.

Как мы уже знаем, статические методы не имеют доступа к состоянию класса или объекта, потому что не принимают аргументы cls или self. Это большое ограничение, но также и отличный сигнал, показывающий, что данный метод ни от чего не зависит.

В приведенном выше примере ясно, что circle_area() никоим образом не может изменять класс или экземпляр класса. (Конечно, это всегда можно обойти при помощи глобальной переменной, но здесь мы не будем это разбирать).

Так в чем же польза?

Когда вы обозначаете метод в качестве статического, это не только подсказывает читателю, что данный метод не будет модифицировать класс или экземпляр класса — это ограничение также применяется средой выполнения Python.

Подобные приемы позволяют четко описывать элементы вашей архитектуры классов. Конечно, эти ограничения можно легко обойти. Но на практике они помогают избежать случайных модификаций, идущих вразрез с оригинальным дизайном.

Другими словами, использование статических методов и методов классов это способ сообщить о намерениях разработчика. Одновременно это способ обеспечить осуществление этих намерений в достаточной мере, чтобы избежать большинства ошибок, которые можно было бы допустить по невнимательности, и багов, которые разрушили бы дизайн.

Написание некоторых из ваших методов подобным образом (нечасто и там, где это имеет смысл) может принести пользу в плане поддерживаемости кода. Также это снижает вероятность того, что другие разработчики используют ваши классы неправильно.

Статические методы также имеют преимущество при тестировании кода.

Поскольку метод circle_area() совершенно не зависит от остального класса, его гораздо проще тестировать. Мы можем это сделать при помощи модульного теста, не беспокоясь об экземпляре класса в целом. То есть, этот метод тестируется, как обычная функция. Опять же, это облегчает поддержку кода в будущем.

Источник

Как найти все методы данного класса в Python?

Всем привет! В сегодняшней статье мы посмотрим, как мы можем найти все методы данного класса.

Как найти все методы данного класса в Python?

Всем привет! В сегодняшней статье мы посмотрим, как мы можем найти все методы данного класса.

Часто очень удобно перечислить все методы класса напрямую, чтобы мы могли выполнить некоторую предварительную обработку на основе определенных методов.

Давайте начнем! Мы покажем вам некоторые способы сделать это, и вы можете использовать любой из методов ниже.

Определите наш класс шаблона

Давайте сначала определим манекет, из которого мы можем проверить наши выходы.

Рассмотрим класс ниже, который имеет некоторые методы:

Класс хранит плавучую точку Государство Атрибут, который мы можем манипулировать с помощью арифметических операций.

Давайте теперь посмотрим на некоторые способы перечислять методы для нашего пользовательского класса.

Способ 1 – Использование функции DIR () для перечисления методов в классе

Чтобы перечислить методы этого класса, один подход – использовать функцию DIR () в Python.

dir () Функция вернет все функции и свойства класса.

Посмотрим, что произойдет, если мы попробуем это для MyClass Отказ

Ну, эти методы (те, которые начинаются с двойного поднятия), называются Методы гуляния Отказ

Они обычно называются функцией обертки. Например, Dict () Функция вызывает __dict __ () метод.

Фильтрация расположенных методов от выхода

Обычно нам не понадобится префиксные методы двойной подчеркивания, поэтому мы можем отфильтровать их с помощью приведенного ниже фрагмента:

Ух ты! Теперь мы только получаем арифметические методы, которые мы хотели!

Однако наше настоящее решение имеет проблему.

Помните, что dir () Вызывает как методы, так и свойства класса?

Обращение с свойствами класса

Если бы у нас была собственность внутри класса, он тоже будет перечислять. Рассмотрим ниже пример.

Теперь, что вы думаете, что вывод будет?

Это дает нам Property1 Также, что не то, что мы хотим.

Нам нужно сделать еще один фильтр для дифференцировки между методом и свойством.

Но это действительно просто. Основное отличие состоит в том, что любой объект недвижимости Не Callable, в то время как методы можно назвать!

В Python мы можем использовать булевую функцию Callable (атрибут) Чтобы проверить, можно ли назвать атрибут.

Давайте теперь включаем это в наш старый код.

Давайте сломаемся, написав его без понимания списка:

Мы также изменили Метод к атрибут Так что это удаляет вводящее в заблуждение намерения!

Давайте проверим это сейчас.

Действительно, мы действительно получим свой список методов без свойств!

Метод 2 – Использование OptParse.optionparter

Теперь это еще один подход, который вы можете использовать, если вы не слишком удобны с помощью dir () Отказ

Мы можем использовать проверять Модуль, чтобы перечислить методы.

А именно, мы можем использовать Inspect.getMembers (экземпляр,. Сизлет) получить список методов.

Это автоматически выполнит работу для вас, и вам просто нужно иметь дело с выходом. Давайте посмотрим на пример.

Мы можем получить первый элемент каждого кортежа, чтобы получить имя метода.

Предостережения использования модуля проверки

Обратите внимание, что получаем список кортежей. Первый элемент кортежа – это имя функции, которую второй элемент представляет собой сам объект метода.

Хотя это может показаться хорошим решением, вы можете заметить некоторые вещи.

Из-за вышеупомянутых точек я бы предложил вам оставаться простой и использовать dir () Функция!

Заключение

В этой статье мы видели, как мы могли бы перечислить все методы данного класса в Python.

Источник

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.

Источник