Следующий пример показывает, что сравнением экземпляров класса тоже можно управлять:
Листинг
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.coord = (x, y)
def __nonzero__(self):
return self.coord[0] != 0 or self.coord[1] != 0
def __cmp__(self, p):
return cmp(self.coord, p.coord)
for x in range(-3, 4):
for y in range(-3, 4):
if Point(x, y) < Point(y, x):
print "*",
elif Point(x, y):
print ".»,
else:
print «o»,
print
Программа выведет:
Листинг
. * * * * * *
. . * * * * *
… * * * *
… o * * *
… . . * *
… … *
… … .
В данной программе класс Point (Точка) имеет метод __nonzero__(), который определяет истинностное значение объекта класса. Истину будут давать только точки, отличные от (0, 0). Другой метод - __cmp__() - вызывается при необходимости сравнить точку и другой объект (имеющий как и точка атрибут coord, который содержит кортеж как минимум из двух элементов). Нужно заметить, что вместо __cmp__ можно определить отдельные методы для операций сравнения: __lt__, __le__, __ne__, __eq__, __ge__, __gt__ (для <, <=, !=, ==, >=, > соответственно).
Достаточно легко имитировать и числовые типы. Класс, который пользуется удобством синтаксиса инфиксного +, можно определить так:
Листинг
class Plussable:
def __add__(self, x):
…
def __radd__(self, x):
…
def __iadd__(self, x):
…
Здесь метод __add__() вызывается, когда экземпляр класса Plussable стоит слева от сложения, __radd__() - если справа от сложения и метод слева от него не имеет метода __add__(). Метод __iadd__() нужен для реализации +=.
Отношения между классами
Наследование
На практике часто возникает ситуация, когда в предметной области выделены очень близкие, но вместе с тем неодинаковые классы. Одним из способов сокращения описания классов за счет использования их сходства является выстраивание классов в иерархию. В корне этой иерархии стоит базовый класс, от которого нижележащие классы иерархии наследуют свои атрибуты, уточняя и расширяя поведение вышележащего класса. Обычно принципом построения классификации является отношение «IS–A» («ЕСТЬ»). Например, класс Окружность в программе — графическом редакторе может быть унаследован от класса Геометрическая Фигура. При этом Окружность будет являться подклассом (или субклассом) для класса Геометрическая Фигура, а Геометрическая Фигура — надклассом (или суперклассом) для класса Окружность.
В языке Python во главе иерархии («новых») классов стоит класс object. Для ориентации в иерархии существуют некоторые встроенные функции, которые будут рассмотрены ниже. Функция issubclass(x, y) может сказать, является ли класс x подклассом класса y:
Листинг
>>> class A(object): pass
…
>>> class B(A): pass
…
>>> issubclass(A, object)
True
>>> issubclass(B, A)
True
>>> issubclass(B, object)
True
>>> issubclass(A, str)
False
>>> issubclass(A, A) # класс является подклассом самого себя
True
В основе построения классификации всегда стоит принцип, играющий наиболее важную роль в анализируемой и моделируемой системе. Следует заметить, что одним из «перегибов» при использовании ОО методологии является искусственное выстраивание иерархии классов. Например, не стоит наследовать класс Машина от класса Колесо (внимательные заметят, что здесь отношение другое: колесо является частью машины).
Класс называется абстрактным, если он предназначен только для наследования. Экземпляры абстрактного класса обычно не имеют большого смысла. Классы с рабочими экземплярами называются конкретными.
В Python примером абстрактного класса является встроенный тип basestring, у которого есть конкретные подклассы str и unicode.
Множественное наследование
В отличие, например, от Java, в языке Python можно наследовать класс от нескольких классов. Такая ситуация называется множественным наследованием (multiple inheritance).
Класс, получаемый при множественном наследовании, объединяет поведение своих надклассов, комбинируя стоящие за ними абстракции.
Использовать множественное наследование следует очень осторожно, а необходимость в нем возникает реже одиночного.
Множественное наследование можно применить для получения класса с заданными общедоступными методами, причем методы задает один родительский класс, а реализуются они на основе методов второго класса. Первый класс может быть полностью абстрактным.
Множественное наследование применяется для добавления примесей (mixins). Примесь — специально сконструированный класс, добавляющий в некоторый класс какую–либо черту поведения (привнесением атрибутов). Примеси обычно являются абстрактными классами.
Изредка множественное наследование применяется в своем основном смысле, когда объекты класса, получающегося в результате множественного наследования, предназначаются для использования в качестве объектов всех родительских классов.
В случае с Python наследование можно считать одним из способов собрать нужные комбинации методов в серии классов:
Листинг
class A:
def a(self): return 'a'
class B:
def b(self): return 'b'
class C:
def c(self): return 'c'
class AB(A, B):
pass
class BC(B, C):
pass
class ABC(A, B, C):
pass
Впрочем, собрать нужные методы можно и по–другому, без использования наследования:
Листинг
def ma(self): return 'a'
def mb(self): return 'b'
def mc(self): return 'c'
class AB:
a = ma
b = mb
class BC:
b = mb
c = mc
class ABC:
a = ma
b = mb
c = mc
Порядок разрешения методов
В случае, когда надклассы имеют одинаковые методы, использование того или иного метода определяется порядком разрешения методов (method resolution order). Для «новых» классов узнать этот порядок очень просто с помощью атрибута __mro__:
Листинг
>>> str.__mro__
(<type 'str'>, <type 'basestring'>, <type 'object'>)
Это означает, что сначала методы ищутся в классе str, затем в basestring, а уже потом — в object.
Для «классических» классов порядок несколько отличается от порядка разрешения методов в «новых» классах. Нужно стараться избегать множественного наследования или применять его очень аккуратно.
Агрегация
Контейнеры
Под контейнером обычно понимают объект, основным назначением которого является хранение и обеспечение доступа к другим объектам. Контейнеры реализуют отношение «HAS–A» («ИМЕЕТ») между объектами. Встроенные типы, список и словарь — яркие примеры контейнеров. Можно построить собственные типы контейнеров, которые будут иметь свою логику доступа к хранимым объектам. В контейнере хранятся не сами объекты, а ссылки на них.
Для практических нужд в Python обычно хватает встроенных контейнеров (словаря и списка), но если это необходимо, можно создать и другие. Ниже приведен класс Стек, реализованный на базе списка:
Листинг
class Stack:
def __init__(self):
«"«Инициализация стека»""
self._stack = []
def top(self):
«"«Возвратить вершину стека (не снимая)»""
return self._stack[-1]
def pop(self):
«"«Снять со стека элемент»""
return self._stack.pop()
def push(self, x):
«"«Поместить элемент на стек»""
self._stack.append(x)
def __len__(self):
«"«Количество элементов в стеке»""
return len(self._stack)
def __str__(self):
