Литмир - Электронная Библиотека
A
A

Листинг

print isinstance(g, G)

Инкапсуляция

Обычно считается, что без инкапсуляции невозможно представить себе ООП, что это ключевое понятие. История развития методологий программирования движима борьбой со сложностью разработки программного обеспечения. Сложность больших программных систем, в создании которых участвует сразу большое количество разработчиков, уменьшается, если на верхнем уровне не видно деталей реализации нижних уровней. Собственно, процедурный подход был первым шагом на этом пути. Под инкапсуляцией (incapsulation, что можно перевести по–разному, но на нужные ассоциации хорошо наводит слово «обволакивание») понимается сокрытие информации о внутреннем устройстве объекта, при котором работа с объектом может вестись только через его общедоступный (public) интерфейс. Таким образом, другие объекты не должны вмешиваться в «дела» объекта, кроме как используя вызовы методов.

В языке Python инкапсуляции не придается принципиального значения: ее соблюдение зависит от дисциплинированности программиста. В других языках программирования имеются определенные градации доступности методов объекта.

Доступ к свойствам

В языке Python не считается зазорным получить доступ к некоторому атрибуту (не методу) напрямую, если, конечно, этот атрибут описан в документации как часть интерфейса класса. Такие атрибуты называются свойствами (properties). В других языках программирования принято для доступа к свойствам создавать специальные методы (вместо того чтобы напрямую обращаться к общедоступным членам–данным). В Python достаточно использовать ссылку на атрибут, если свойство ни на что в объекте не влияет (то есть другие объекты могут его произвольно менять). Если же свойство менее тривиально и требует каких–то действий в самом объекте, его можно описать как свойство (пример взят из документации к Python):

Листинг

class C(object):

def getx(self): return self.__x

def setx(self, value): self.__x = value

def delx(self): del self.__x

x = property(getx, setx, delx, «I'm the 'x' property.»)

Синтаксически доступ к свойству x будет обычной ссылкой на атрибут:

Листинг

>>> c = C()

>>> c.x = 1

>>> print c.x

1

>>> del c.x

А на самом деле будут вызываться соответствующие методы: setx(), getx(), delx().

Следует отметить, что в экземпляре класса в Python можно организовать доступ к любым (даже несуществующим) атрибутам, обрабатывая запрос на доступ к атрибуту группой специальных методов:

__getattr__(self, name) Этот метод объекта вызывается в том случае, если атрибут не найден другим способом (его нет в данном экземпляре или в дереве классов). Здесь name — имя атрибута. Метод должен вычислить значение атрибута либо возбудить исключение AttributeError. Для получения полного контроля над атрибутами в «новых» классах (то есть потомках object) используйте метод __getattribute__().

__setattr__(self, name, value) Этот метод вызывается при присваивании значения некоторому атрибуту. В отличие от __getattr__(), метод всегда вызывается, а не только тогда, когда атрибут может быть найден в экземпляре класса, поэтому нужно с осторожностью присваивать значения атрибутам внутри этого метода: это может вызвать рекурсию. Для присваивания значений атрибутов предпочтительнее присваивать словарю __dict__: self.__dict__[name] = value или (для «новых» классов) - обращение к __setattr__() базового класса: object.__setattr__(self, name, value).

__delattr__(self, name) Как можно догадаться из названия, этот метод служит для удаления атрибута.

Следующий небольшой пример демонстрирует все перечисленные моменты. В этом примере из словаря создается объект, именами атрибутов которого будут ключи словаря, а значениями — значения из словаря по заданным ключам:

Листинг

class AttDict(object):

def __init__(self, dict=None):

object.__setattr__(self, '_selfdict', dict or {})

def __getattr__(self, name):

if self._selfdict.has_key(name):

return self._selfdict[name]

else:

raise AttributeError

def __setattr__(self, name, value):

if name[0] != '_':

self._selfdict[name] = value

else:

raise AttributeError

def __delattr__(self, name):

if name[0] != '_' and self._selfdict.has_key(name):

del self._selfdict[name]

ad = AttDict({'a': 1, 'b': 10, 'c': '123'})

print ad.a, ad.b, ad.c

ad.d = 512

print ad.d

Сокрытие данных

Подчеркивание ("_") в начале имени атрибута указывает на то, что он не входит в общедоступный интерфейс. Обычно применяется одиночное подчеркивание, которое в языке не играет особой роли, но как бы говорит программисту: «этот метод только для внутреннего использования». Двойное подчеркивание работает как указание на то, что атрибут — приватный. При этом атрибут все же доступен, но уже под другим именем, что и иллюстрируется ниже:

Листинг

>>> class X:

… x = 0

… _x = 0

… __x = 0

>>> dir(X)

['_X__x', '__doc__', '__module__', '_x', 'x']

Полиморфизм

В переводе с греческого полиморфизм означает «многоформие». Так в информатике называют возможность использования одного имени для выполнения различных действий.

Можно встретить множество определений полиморфизма (также есть несколько видов полиморфизма) в зависимости от языка программирования. Как правило, в качестве примера проявления полиморфизма приводят переопределение методов в подклассах. При этом можно создать функцию, требующую формального аргумента — экземпляра базового класса, а в качестве фактического аргумента давать экземпляр подкласса. Функция будет вызывать метод объекта с именем, а за именем будут скрываться различные действия. В связи с этим полиморфизм обычно связывают с иерархией наследования.

В Python полиморфизм связан не с наследованием, а с набором и смыслом доступных методов в экземпляре класса. Ниже будет показано, что, имея определенные методы, можно воссоздать класс для строки или любого другого встроенного типа. Для этого необходимо определить свойственный типу набор методов. Конечно, нужный набор методов можно получить и с помощью наследования, но в Python это не только не обязательно, но иногда и противоречит здравому смыслу.

При написании функции в Python обычно не проверяется, к какому типу (классу) относится тот или иной аргумент: некоторые методы просто применяются к переданному объекту. Тем самым функции получаются максимально обобщенными: они не требуют от объектов–параметров большего, чем наличие методов с определенным именем, набором аргументов и семантикой.

Следующий пример показывает полиморфизм в том виде, в котором он свойственен Python:

Листинг

def get_last(x):

return x[-1]

print get_last([1, 2, 3])

print get_last(«abcd»)

Описанной функции будет подходить в качестве аргумента все, от чего можно взять индекс–1 (последний элемент). Однако семантика «взятие последнего элемента» выполняется только для последовательностей. Функция будет работать и для словарей, но смысл при этом будет немного другой.

Имитация типов

Для иллюстрации понятия полиморфизма можно построить собственный тип, похожий на встроенный тип «функция». Построить класс, объекты которого вызываются подобно методам или функциям, можно так:

Листинг

class CountArgs(object):

def __call__(self, *args, **kwargs):

return len(args) + len(kwargs)

cc = CountArgs()

print cc(1, 3, 4)

Как видно из этого примера, экземпляры класса CountArgs можно вызывать подобно функциям (в результате будет возвращено количество переданных параметров). При попытке вызова экземпляра на самом деле будет вызван метод __call__() со всеми аргументами.

18
{"b":"429288","o":1}