Методы python: Руководство по магическим методам в Питоне / Хабр

Классы, методы и объекты в Python для начинающих ~ PythonRu

Предыдущий урок: Массивы

Python — объектно-ориентированный язык программирования. Почти все в Python — это объект с его свойствами и методами. Класс похож на конструктор объекта или ‘‘проект’’ для создания объектов.

Создание класса

Для того, чтобы создать класс, используйте ключевое слово class.
Создадим класс с именем MyClass и свойством x:

class MyClass:
    x = 5

Создание объекта

Теперь мы можем использовать класс под названием myClass для создания объектов.
Создадим объект под названием p1, и выведем значение x:

p1 = MyClass()
print(p1.x)

Вывод:

5

Функция init

Приведенные выше примеры — это классы и объекты в их простейшей форме и не очень полезны в приложениях.
Чтобы понять значение классов, нам нужно понять встроенную функцию __init__.

У всех классов есть функция под названием __init__(), которая всегда выполняется при создании объекта. Используйте функцию __init__() для добавления значений свойствам объекта или других операций, которые необходимо выполнить, при создании объекта.
Для создания класса под названием Person, воспользуемся функцией __init__(), что бы добавить значения для имени и возраста:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age


p1 = Person("Василий",  36)    
print(p1.name)  
print(p1.age)

Вывод:

Василий
36

Обратите внимание: Функция __init__() автоматически вызывается каждый раз при использовании класса для создания нового объекта.

Методы объектов

Подписывайтесь на телеграм каналы

Объекты также содержат методы. Методы в объектах — это функции, принадлежащие объекту.
Давайте создадим метод в классе Person.
Добавим функцию, которая выводит приветствие, и выполним ее:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def  myfunc(self):
        print("Привет, меня зовут "  + self.name)
        
p1 = Person("Василий", 36)
p1.myfunc()

Вывод:

Привет, меня зовут Василий

Параметр self

Параметр self является ссылкой на сам класс и используется для доступа к переменным, принадлежащим классу.
Его не обязательно называть self, вы можете называть его как хотите, но он должен быть первым параметром любой функции в классе.
Используем слова mysillyobject и abc вместо self:

class Person:
    def __init__(mysillyobject, name, age):
        mysillyobject.name = name
        mysillyobject.age = age
    
    def myfunc(abc):
        print("Привет, меня зовут "  + abc.name)


p1 = Person("Василий", 36)
p1.myfunc()

Вывод:

Привет, меня зовут Василий

Изменение свойств объекта

Вы можете изменять свойства объектов следующим образом.
Изменим возраст от p1 на 40:

p1.age = 40

Больше примеров применения class в Python 3: Примеры работы с классами в Python

Удалить свойства объекта

Свойства объектов можно удалять с помощью ключевого слова del

del p1.age

Удаление объектов

Вы можете удалить объекты, используя ключевое слово del.

del p1

Далее: Итераторы Python

Порядок разрешения методов в Python / Хабр

В этой заметке рассматривается алгоритм MRO С3 и некоторые специфические проблемы множественного наследования. Хотя и алгоритм и проблемы не ограничиваются рамками одного языка, я акцентировал своё внимание на Питоне. В конце приведён список полезных ссылок по данной теме.

Порядок разрешения методов (method resolution order) позволяет Питону выяснить, из какого класса-предка нужно вызывать метод, если он не обнаружен непосредственно в классе-потомке. Если у каждого потомка есть только один предок, то задача тривиальна. Происходит восходящий поиск по всей иерархии. Если же используется множественное наследование, то можно столкнуться со специфическими проблемами, которые описаны ниже.

В старых версиях Питона порядок разрешения методов был достаточно примитивным: поиск вёлся во всех родительских классах слева направо на максимальную глубину. Т.е. если у родительского класса в свою очередь не было нужного метода, но были родители, то поиск производился в них по тем же правилам. Для примера возмём структуру:

A     C
|     |
B     D
 \   /
   E

При обращении к методу экземпляра класса E такой алгоритм произвёл бы поиск последовательно в классах E, B, A, D и C. Таким образом поиск вёлся сначала в первом классе-родителе и во всех его предках, затем во втором классе-родителе со всеми предками и т. д. Этот способ не вызывал особых нареканий, пока у классов не было общего предка. Однако, начиная с версии 2.2, появился базовый класс object, от которого рекомендовалось наследовать все пользовательские классы. Зачем его ввели — тема для отдельной статьи. Пожалуй, наиболее существенным фактором можно назвать разделение объектной модели и модели мета-данных. Начиная с версии 3.0, старые классы больше не поддерживаются, а все пользовательские классы по умолчанию происходят от класса object.

Это породило проблему «ромбовидной структуры» («diamond diagram»).

   object
   /   \
  A     B
   \   /
     C

Если у нас есть классы A и B, от которых наследуется класс C, то при поиске метода по старому алгоритму (C, A, object, B) получается, что если метод не определён в классах C и A он будет извлечён из object, даже если он определён в B. Это создаёт определённые неудобства, т.к. в object определены многие магические методы, типа __init__, __str__ и т.п. Но даже если object заменить на некий пользовательский класс D, то проблема останется — менее специфичный метод класса-предка может отработать вместо более специфичного метода класса-потомка.

Итак, у нас на руках есть сам класс, список всех его предков и связей между ними. Из этих данных нам нужно построить упорядоченный список классов, в которых будет производиться поиск метода слева направо. Такой список называется линеаризацией класса. Для простоты возьмем структуру:

object
   | 
   A
   |
   B

Тогда линеаризацией для класса B будет список [B, A, object]. Т.е. при вызове B().something() метод сначала будет искаться в классе B. Если он там не найден, то поиск продолжится в классе A. Если его нет и там, то поиск завершится в классе object. Перебрав все классы из линеаризации и не обнаружив нужного метода, Питон выкинет ошибку Attribute Error.

Для решения проблемы ромбовидной структуры линеаризация должна быть монотонной. Это значит, что если в линеаризации некого класса C класс A следует за классом B (она имеет вид [C, …, B, …, A]), то и для любого его потомка D класс B будет следовать за A в его линеаризации (она будет иметь вид [D, …, C, …, B, …, A]). Как вы можете видеть, старый порядок разрешения методов не монотонен, т.к. в случае ромбовидной структуры для класса A линеаризация есть [A, object], для класса B — [B, object], но для класса C — [C, A, object, B], что нарушает свойство монотонности по отношению к классу B.

Для удовлетворения свойству монотонности в этом случае подойдут две линеаризации: [C, A, B, object] и [C, B, A, object]. Очевидно, что они обе не нарушают монотонности ни в отношении класса A (т.к. object следует за A в обоих случаях), ни в отношении класса B (т.к. object следует за B в обоих случаях). Так какую из них выбрать? В этом случае наиболее интуитивно-понятный способ — посмотреть на определение класса C. Если класс объявлен как C(A, B), то разумно будет взять первую линеаризацию, поскольку в ней B следует за A. Если класс объявлен как C(B, A), то будет лучше взять вторую линеаризацию, в которой A следует за B.

Такой выбор определяется порядком локального старшинства (local precedence ordering). Свойство порядка локального старшинства требует соблюдения для классов-родителей в линеаризации класса-потомка того же порядка, что и при его объявлении. Например, если класс объявлен как D(A, B, C), то в линеаризации D класс A должен стоять раньше B, а класс B — раньше C.

Подведём промежуточные итоги:

• линеаризацией класса называется список из самого класса и всех его предков (родителей и прородителей) в котором по порядку слева направо будет производиться поиск метода.
• порядок разрешения методов (MRO) — это способ, с помощью которого составляется линеаризация класса.
• монотонность — это свойство, которое требует соблюдения в линеаризации класса-потомка того же порядка следования классов-прородителей, что и в линеаризации класса-родителя.
• порядок локального старшинства — это свойство, которое требует соблюдения в линеаризации класса-потомка того же порядка следования классов-родителей, что и в его объявлении.

Мы хотим чтобы в нашей линеаризации соблюдались и монотонность, и порядок локального старшинства.

Алгоритм порядка разрешения методов C3.

Для достижения указанных выше целей в Питоне используется алгоритм C3. Он достаточно прост, однако для лучшего понимания введём следующие условные обозначения:
[C1, C2, … CN] – список из элементов C1, C2, … CN. Соответственно, [С] — список из одного элемента C.
L[C] – линеаризация класса C. Важно помнить, что любая линеаризация есть список по определению.
merge(L[C1], L[C2], …, L[CN]) – объединение элементов линеаризаций L[C1], L[C2], …, L[CN] в список с помощью некоторого алгоритма. По сути, этот алгоритм должен упорядочить все классы из L[C1], L[C2], …, L[CN] и исключить дублирование классов в итоговом списке.

Алгоритм C3 представляет из себя набор следующих правил:

• Линеаризация класса C есть одноэлементный список из самого класса C плюс объединение линеаризаций его родителей и списка всех его родителей. В условных обозначениях это можно записать как L[C] = [C] + merge(L[C1], L[C2], …, L[CN], [C1, C2, …, CN]), если класс C был объявлен как class C(C1, C2, …, CN). Надо отметить, что каждая линеаризация L[CX] начинается с класса CX, который был дополнительно приписан в конец списка объединения как непосредственный родитель класса C. Зачем это сделано станет ясно далее.
• Объединение линеаризаций происходит следующим образом:
  1. Берётся нулевой элемент из первой линеаризации (L[C1][0]).
  2. Этот элемент ищется во всех других линеаризациях (от L[C2] до L[CN]).
  3. Если этот элемент найден где-то вне начала списка (L[CK][X] == L[C1][0], X != 0; по сути это значит, что L[C1][0] является чьйм-то предком), то алгоритм переходит к первому шагу, беря в качестве нулевого элемент из следующей линеаризации (L[C2][0]).
  4. Если элемент нигде не найден в позиции отличной от нулевой, то он добавляется в конец итогового списка линеаризации и удаляется из всех рассматриваемых списков (от L[C1] до L[CN]; один и тот же класс не может встречаться в итоговом списке дважды). Если после удаления элемента остались пустые списки — они исключаются из объединения. После этого алгоритм повторяется с самого начала (от нового элемента L[C1][0]), если он есть. Если его нет — объединение закончено.
  5. Если алгоритм дошёл до последнего элемента L[CN], но ни один из нулевых элементов не удовлетворяет правилам, то линеаризация не возможна.

Чтобы алгоритм стал понятнее, разберём несколько примеров. Первым делом посмотрим, что же теперь происходит с нашей ромбовидной структурой. Для неё мы получаем:
L[C] = [C] + merge(L[A], L[B], [A, B])
L[A] = [A] + merge(L[object], [object])
L[B] = [B] + merge(L[object], [object])
L[object] = [object] (вырожденный случай)

Наибольший интерес представляет процесс объединения, так что разберём его более подробно. В случаях L[A] и L[B] выражение merge(L[object], [object]) = merge([object], [object]) раскрывается тривиально. Поскольку и первый и второй списки состоят из одного элемента object, по пункту 4 правила объединения результатом будет [object].

Теперь разберём L[C] = [C] + merge(L[A], L[B], [A, B]) = [C] + merge([A, object], [B, object], [A, B]). Распишем наше объединение по правилам C3:

• Возьмем нулевой элемент первого списка — A.
• Поищем его во всех прочих списках, т.е. в [B, object] и [A, B].
• Поскольку класс A не обнаружен в списке [B, object], а в списке [A, B] является нулевым элементом, то мы добавляем его в итоговый список линеаризации L = [] + [A] = [A]. После этого класс A нужно удалить изо всех списков в объединении. Получим L[C] = [C] + [A] + merge([object], [B, object], [B]).
• Снова возьмём нулевой элемент первого списка — object.
• Поищем его во всех других списках и обнаружим, что object является первым (не нулевым) элементом списка [B, object]. Как уже было сказано выше, по сути, это означает, что класс object предок класса B. Стало быть, сначала имеет смысл поискать более специфичный метод в классе B. Поэтому алгоритм справедливо возвращается к пункту 1.
• Снова возьмём нулевой элемент, но на этот раз уже из второго списка, т.е. B из списка [B, object].
• Поищем его в других списках и обнаружим его только в третьем списке [B] в нулевой позиции, что нас вполне устраивает. Следовательно, добавим его в итоговый список, а затем удалим изо всех списков в объединении. Получим L = [A] + [B] = [A, B] и соответственно L[C] = [C] + [A, B] + merge([object], [object]).
• Полученное объединение merge([object], [object]) уже рассматривалось выше. В итоге получим L[C] = [C] + [A, B] + [object] = [C] + [A, B, object] = [C, A, B, object]. Список [A, B, object] — это и есть результат нашего объединения merge(L[A], L[B], [A, B]).

Надеюсь что алгоритм уже стал понятнее. Однако ещё не ясно, зачем в конец объединения по правилам необходимо добавлять список всех родителей. Особо прозорливые уже могли заметить, что если бы мы поменяли в объединении местами линеаризации L[A] и L[B], т.е. написали бы merge(L[B], L[A], [A, B]), то список родителей, указанных в том же порядке, что и при инициализации класса-потомка class C(A, B) не позволил бы классу B быть обысканным раньше, чем A. И это правда. Список родителей необходим, чтобы не позволить нарушить правило порядка локального старшинства. Но давайте разберём пример class C(D, E):

object
  |
  D
  | \
  |  E
  | /
  C

Запишем линеаризацию L[C]:
L[C] = [C] + merge(L[D], L[E], [D, E])
L[E] = [E] + merge(L[D], [D])
L[D] = [D] + merge(L[object], [object]) = [D, object]

Проведём подстановки и получим:

L[E] = [E] + merge([D, object], [D]) = [E, D, object]

L[C] = [C] + merge([D, object], [E, D, object], [D, E])

Теперь посмотрите, что мы получили. Объединение merge([D, object], [E, D, object], [D, E]) не может быть завершено, поскольку в списках [D, object] и [D, E] нулевым элементом является D, которое является первым элементом списка [E, D, object]. И наоборот, E, являющееся нулевым элементом [E, D, object] одновременно является и первым элементом [D, E]. Таким образом, через 3 итерации алгоритм придёт к пункту 5, после чего Питон выкинет ошибку TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases D, E. Если бы наше объединение не заканчивалось списком родителей, то мы бы получили нарушение порядка локального старшинства: L[C] = [C] + merge([D, object], [E, D, object]) = [C] + [E] + merge([D, object], [D, object]) = [C] + [E, D] + [object] = [C, E, D, object]. При такой линеаризации класса C поиск вёлся бы сначала в классе E, а потом в классе D, хотя в объявлении было записано C(D, E).

Решить эту проблему не сложно. Достаточно переписать объявление на class C(E, D). В таком случае мы получим:

L[C] = [C] + merge([E, D, object], [D, object], [E, D]) = [C] + [E] + merge([D, object], [D, object], [D]) = [C] + [E, D, object] = [C, E, D, object].

По сути ничего не изменилось, за исключением того, что в объявлении класса порядок перечисления родителей получился таким же, как и в линеаризации класса, т.е. соблюдается порядок локального старшинства. Надо отметить, что хотя Питон и намекает, в каком порядке логичнее было бы указать родителей, он не станет мешать вам искать приключений, если вы объявите свой собственный MRO через метакласс. Но об этом ближе к концу.

Питон вычисляет линеаризацию один раз при создании класса. Если вы хотите её получить для самопроверки или каких-то других целей — используйте свойство класса __mro__ (например, C.__mro__). Чтобы закрепить материал разберём примеры позаковыристее. Класс object умышленно выброшен, чтобы не загромождать линеаризации. Как известно из сказанного выше, при одиночном наследовании классы просто выстраиваются в цепочку от потомка к предкам, так что object всегда будет находиться в конце любой цепочки. И ещё. Я не кулинар и не музыкант, так что примеры — это всего лишь примеры. Не стоит акцентировать своё внимание на смысловых неточностях в них.

       Music
      /      \
   Rock      Gothic ------
   /     \        /       \
Metal    Gothic Rock       \
  |             |           \
   \------------------ Gothic Metal
                |          /
                The 69 Eyes

class Music(object): pass
class Rock(Music): pass
class Gothic(Music): pass
class Metal(Rock): pass
class GothicRock(Rock, Gothic): pass
class GothicMetal(Metal, Gothic): pass
class The69Eyes(GothicRock, GothicMetal): pass

L[The69Eyes] = [The69Eyes] + merge(L[GothicRock], L[GothicMetal], [GothicRock, GothicMetal])
L[GothicRock] = [GothicRock] + merge(L[Rock], L[Gothic], [Rock, Gothic])
L[GothicMetal] = [GothicMetal] + merge(L[Metal], L[Gothic], [Metal, Gothic])
L[Rock] = [Rock, Music]
L[Gothic] = [Gothic, Music]
L[Metal] = [Metal] + [Rock, Music] = [Metal, Rock, Music]

После подстановок получаем:

L[GothicRock] = [GothicRock] + merge([Rock, Music], [Gothic, Music], [Rock, Gothic]) = [GothicRock, Rock, Gothic, Music]

L[GothicMetal] = [GothicMetal] + merge([Metal, Rock, Music], [Gothic, Music], [Metal, Gothic]) = [GothicMetal] + [Metal, Rock, Gothic, Music] = [GothicMetal, Metal, Rock, Gothic, Music]

L[The69Eyes] = [The69Eyes] + merge([GothicRock, Rock, Gothic, Music], [GothicMetal, Metal, Rock, Gothic, Music], [GothicRock, GothicMetal])

= [The69Eyes] + [GothicRock, GothicMetal] + merge([Rock, Gothic, Music], [Metal, Rock, Gothic, Music])

= [The69Eyes] + [GothicRock, GothicMetal, Metal] + merge([Rock, Gothic, Music], [Rock, Gothic, Music])

= [The69Eyes, GothicRock, GothicMetal, Metal, Rock, Gothic, Music]

      Food -------
     /    \       \
    Meat  Milk  Flour
    |   \    \    /  
Rabbit  Pork  Pasty
      \   |   /
         Pie

class Food(object): pass
class Meat(Food): pass
class Milk(Food): pass
class Flour(Food): pass
class Rabbit(Meat): pass
class Pork(Meat): pass
class Pasty(Milk, Flour): pass
class Pie(Rabbit, Pork, Pasty): pass

L[Pie] = [Pie] + merge(L[Rabbit], L[Pork], L[Pasty], [Rabbit, Pork, Pasty])
L[Rabbit] = [Rabbit] + merge(L[Meat], [Meat])
L[Pork] = [Pork] + merge(L[Meat], [Meat])
L[Pasty] = [Pasty] + merge(L[Milk], L[Flour], [Milk, Flour])
L[Meat] = [Meat] + merge(L[Food], [Food]) = [Meat, Food]
L[Milk] = [Milk] + merge(L[Food], [Food]) = [Milk, Food]
L[Flour] = [Flour] + merge(L[Food], [Food]) = [Flour, Food]

После подстановок получаем:

L[Rabbit] = [Rabbit, Meat, Food]

L[Pork] = [Pork, Meat, Food]

L[Pasty] = [Pasty] + merge([Milk, Food], [Flour, Food], [Milk, Flour]) = [Pasty] + [Milk, Flour, Food] = [Pasty, Milk, Flour, Food]

L[Pie] = [Pie] + merge([Rabbit, Meat, Food], [Pork, Meat, Food], [Pasty, Milk, Flour, Food], [Rabbit, Pork, Pasty])

= [Pie] + [Rabbit] + merge([Meat, Food], [Pork, Meat, Food], [Pasty, Milk, Flour, Food], [Pork, Pasty])

= [Pie] + [Rabbit, Pork] + merge([Meat, Food], [Meat, Food], [Pasty, Milk, Flour, Food], [Pasty])

= [Pie] + [Rabbit, Pork, Meat] + merge([Food], [Food], [Pasty, Milk, Flour, Food], [Pasty])

= [Pie] + [Rabbit, Pork, Meat, Pasty] + merge([Food], [Food], [Milk, Flour, Food])

= [Pie] + [Rabbit, Pork, Meat, Pasty, Milk, Flour, Food]

= [Pie, Rabbit, Pork, Meat, Pasty, Milk, Flour, Food]

Как обратиться к предкам.

Множественное наследование порождает ещё одну специфическую проблему. На самом деле непосредственный поиск какого-то метода в родительских классах — это лишь часть пользы, которую можно извлечь из него. Как и в случае одиночного наследования, часто можно облегчить себе жизнь, реализовав в потомке метод, который помимо некоторых действий будет вызывать тот же самый метод родителя. Например, достаточно часто можно встретить такое:
class B(A):

    def __init__(self):

        # something

        A.__init__(self)

Однако, для случая множественного наследования этот подход не годится. И вот по каким причинам:
class C(B, A):

    def __init__(self):

        # something

        B.__init__(self)

        A.__init__(self)

Во-первых, мы явно обращаемся к родительским классам (вообще-то и в примере с одиночным наследованием то же самое). Если мы захотим заменить кого-то из предков на другой класс или вообще убрать, то нам придётся изменять все функции, которые к нему обращались. Это чревато багами, если мы что-нибудь пропустим. Но это ещё пол беды. Во-вторых, мы ничего не знаем о классах A и B. Возможно, у них есть общие предки, к которым они обращаются аналогичным образом:
class A(P1, P2):

    def __init__(self):

        # something

        P1.__init__(self)

        P2.__init__(self)

class B(P1, P2):

    def __init__(self):

        # something

        P1.__init__(self)

        P2.__init__(self)

Если это так, то получится, что инициализация общих предков отработает два раза. Это не правильно. Чтобы этого избежать в Питоне есть класс super. В версии 3.0 он окончательно очеловечен и к нему можно обращаться следующим образом:
class C(B, A):

    def __init__(self):

        # something

        super().__init__() # для версий младше 3.0 нужно использовать super(C, self)

Обратите внимание, что в версиях 2.x первым аргументом нужно указывать сам класс, а не какого-либо его родителя. По сути, объект класса super запоминает аргуметы переданные ему в момент инициализации и при вызове любого метода (super().__init__(self) в примере выше) проходит по списку линеаризации класса второго аргумента (self.__class__.__mro__), пытаясь вызвать этот метод по очереди для всех классов, следующих за классом в первом аргументе (класс C), передавая в качестве параметра первый аргумент (self). Т.е. для нашего случая:
self.__class__.__mro__ = [C, B, A, P1, P2, …]
super(C, self).__init__() => B.__init__(self)
super(B, self).__init__() => A.__init__(self)
super(A, self).__init__() => P1.__init__(self)
Как видите, из метода B.__init__ при использовании super будет вызван метод A.__init__, хотя класс A с ним никак не связан и не является его предком. В этом случае при необходимости по цепочке однократно отработают методы всех предков.

Благодаря такому подходу можно, например, ввести для рассмотренного примера с пирогом метод allergen для всех компонентов, который будет последовательно проходя по цепочке предков составлять список всех аллергенов компонентов, чтобы предупредить покупателей. Будет удобно вместо того, чтобы переписывать каждый раз список «не рекомендуется» для каждого продукта просто унаследовать его от составляющих компонентов. Тогда список будет формироваться автоматически. Аналогично можно будет предлагать пользователю на выбор напитки к каждому продукту, или подкручивать веса предпочтений пользователя на самописной интернет-радиостанции, идя от конкретной группы к жанрам с некоторым коэффициентом затухания.

Пример с пирогом мог бы выглядеть следующим образом (для версии 2.x):
class Food(object):

    def drink(self):

        return ['Water', 'Cola']

    def allergen(self):

        return []

class Meat(Food):

    def drink(self):

        return [‘Red wine’] + super(Meat, self).drink()

class Milk(Food):

    def allergen(self):

        return [‘Milk-protein’] + super(Milk, self).allergen()

class Flour(Food): pass

class Rabbit(Meat):

    def drink(self):

        return [‘Novello wine’] + super(Rabbit, self).drink()

class Pork(Meat):

    def drink(self):

        return [‘Sovinion wine’] + super(Pork, self).drink()

    def allergen(self):

        return [‘Pork-protein’] + super(Pork, self).allergen()

class Pasty(Milk, Flour): pass

class Pie(Rabbit, Pork, Pasty):

    def drink(self):

        return [‘Mineral water’] + super(Pie, self).drink()

if __name__ == «__main__»:

    pie = Pie()

    print ‘List of allergens: ‘

    for allergen in pie.allergen(): print ‘ — ‘ + allergen

    print ‘List of recommended drinks: ‘

    for drink in pie.drink(): print ‘ — ‘ + drink

В результате мы увидим следующее:

List of allergens:

— Pork-protein

— Milk-protein

List of recommended drinks:

— Mineral water

— Novello wine

— Sovinion wine

— Red wine

— Water

— Cola

Исходя из этого списка, можно понять, каким образом обходился список линеаризации. Как видите, ни один из родительских методов не был вызван дважды, иначе в списке аллергенов или рекомендаций обнаружились бы повторения. Кроме того обратите внимание, что в самом старшем классе Food определены оба метода — allergen и drink. Вызов super() не совершает никаких проверок, так что если мы пытаемся обратиться к несуществующему методу, то получим ошибку типа AttributeError: ‘super’ object has no attribute ‘allergen’.

Когда линеаризация не может быть составлена.

Выше уже был разобран случай, когда составить линеаризацию по алгоритму C3 было невозможно. Однако, тогда проблема решилась переменой мест классов-предков в объявлении класса-потомка. Существуют и другие случай, в которых составление линеаризации не возможно:
class C(A, B): pass
class D(B, A): pass
class E(C, D): pass

L[E] = [E] + merge(L[C], L[D], [C, D]) = [E] + merge([C, A, B], [D, B, A], [C, D])
= [E] + [C, D] + merge([A, B], [B, A])

Как видите, конфликт получился неразрешимый, поскольку в объявлении C класс A стоит перед B, а в объявлении D — наоборот. По-хрошему, с этого места надо идти и пересматривать структуру. Но если вам очень надо быстро подхачить или вы просто знаете что делаете, Питон не станет вас ограничивать. Свою собственную линеаризацию можно задать через метаклассы. Для этого достаточно в метаклассе указать метод mro(cls) — по сути, переопределить метод базового метакласса type, — который вернёт нужную вам линеаризацию.
class MetaMRO(type):

    def mro(cls):

        return (cls, A, B, C, D object)


Дальше объявление класса различается для версии 3.0 и 2.x:
class E(C, D): __metaclass__ = MetaMRO # 2.x
class E(C, D, metaclass = MetaMRO): pass # 3.0


После этого E.__mro__ = [E, A, B, C, D, object]. Заметте, что если вы берёте на себя ответственность за MRO Питон не проводит никаких дополнительных проверок и вы можете спокойно провести поиск в предках раньше чем в потомках. И хотя это не желательная практика, но это возможно.

Полезные ссылки:
Unifying types and classes in Python 2.2 — о разделении объектной модели и модели мета-данных. Здесь же обсуждаются MRO, проблемы множественного наследования и super().
The Python 2.3 Method Resolution Order — алгоритм C3 с примерами. В конце есть реализация функций mro и merge на чистом Питоне для тех, кто лучше воспринимает код чем текст.
A Monotonic Superclass Linearization for Dylan — сравнение некоторых видов линеаризации.

Послесловие.

Конечно, невозможно охватить все смежные темы, и, возможно, у кого-то появилось больше вопросов, чем ответов. Например, что такое метаклассы, базовые классы type и object и тому подобное. Если есть интерес, то, со временем, я мог бы попробовать разобрать такие темы:

• интроспекция в Питоне: интерактивный help, dir, sys и т.п.
• type и object: скорее всего как вольный и сокращённый перевод вот этого
• магия в Питоне: __str__, __init__, __new__, __slots__ и т.д. На самом деле её там довольно много, так что может получиться несколько частей.
• метаклассы.

P.S.: Спасибо всем тем, кто помог мне запостить этот топик и лично Goodrone.

Методы iter() и next(), урок по итераторам python ~ PythonRu

Предыдущий урок: Классы и объекты Python

List, tuple, dict и sets — это все итерируемые объекты. Они являются итерируемыми контейнерами, из которых вы можете получить итератор. Все эти объекты имеют метод iter(), который используется для получения итератора.
Получим итератор из кортежа и выведем каждое значение:

mytuple = ("яблоко", "банан", "вишня")
myit = iter(mytuple)
print(next(myit))
print(next(myit))
print(next(myit))

Вывод:

яблоко
банан
вишня

Даже строки являются итерируемыми объектами и могут возвращать итератор.

mystr = "банан"
myit =  iter(mystr)
print(next(myit))
print(next(myit))
print(next(myit))
print(next(myit))
print(next(myit))

Вывод:

б
а
н
а
н

Цикл через итератор

Мы также можем использовать цикл for для итерации по итерируему объект.

mytuple = ("яблоко", "банан", "вишня") 
for x in mytuple:
    print(x)

Вывод:

яблоко
банан
вишня

Итерируйем символы строки:

mystr = "банан"
for x in mystr:
    print(x)

Вывод:

б
а
н
а
н

Подписывайтесь на телеграм каналы

Цикл for фактически создает объект итератора и выполняет метод next() для каждого цикла.

Создание итератора

Чтобы создать объект/класс в качестве итератора, вам необходимо реализовать методы __iter__() и __next__() для объекта.

Как вы узнали из урока «Классы и объекты Python», у всех классов есть функция под названием __init__(), которая позволяет вам делать инициализацию при создании объекта.

Метод __iter__() действует аналогично, вы можете выполнять операции (инициализацию и т. Д.), Но всегда должны возвращать сам объект итератора. Метод __next __ () также позволяет вам выполнять операции и должен возвращать следующий элемент в последовательности.

Создайте итератор, который возвращает числа, начиная с 1, и увеличивает на единицу (возвращая 1,2,3,4,5 и т. д.):

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x


myclass = MyNumbers()  
myiter = iter(myclass)  
print(next(myiter))  
print(next(myiter))  
print(next(myiter))  
print(next(myiter))  
print(next(myiter))

Вывод:

1  
2  
3  
4  
5

StopIteration

Приведенный выше пример будет продолжаться вечно, пока вы вызываете оператор next() или если используете в цикле for. Чтобы итерация не продолжалась вечно, мы можем использовать оператор StopIteration.

В метод __next __() мы можем добавить условие завершения, чтобы вызвать ошибку, если итерация выполняется указанное количество раз:

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.a <= 20:  
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
    print(x)

Вывод:

1  
2  
3  
...
18
19
20

Далее: Модули Python

Методы списков | Python

По умолчанию, строковые элементы сортируются лексикографически — по алфавиту, а числовые по величине — от большего значения к меньшему:

>>> x = ['bb', 'c', 'aaa']
>>>
>>> x.sort()
>>> x
['aaa', 'bb', 'c']
>>>
>>> x = [ 5, -0.5, 3, 0, 1, 0.5, 2]
>>>
>>> x.sort()
>>> x
[-0.5, 0, 0.5, 1, 2, 3, 5]

Стоит сразу отметить что списки с комплексными числами не сортируются:

>>> x = [5+1j, 5-1j, 5+0j, -5+1j, 2+2j]
>>> x.sort()
Traceback (most recent call last):
TypeError: '<' not supported between instances of 'complex' and 'complex'

Зато списки с обыкновенными и десятичными дробями могут быть отсортированы:

>>> from fractions import Fraction
>>>
>>> x = [Fraction(11, 13), Fraction(5, 6), Fraction(2, 5), Fraction(1, 3)]
>>>
>>> x.sort()
>>> x
[Fraction(1, 3), Fraction(2, 5), Fraction(5, 6), Fraction(11, 13)]
>>>
>>>
>>> from decimal import *
>>>
>>> x = [Decimal('1.123321'), Decimal('1.123322'), Decimal('1.123211')]
>>>
>>> x.sort()
>>> x
[Decimal('1.123211'), Decimal('1.123321'), Decimal('1.123322')]

Впрочем, отсортированы могут быть любые объекты, поддерживающие оператор <:

>>> x = [(0,1,0), (1,1,0), (0,1,1), (0,0,0)]
>>>
>>> x.sort()
>>> x
[(0, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 1, 0)]

Но на практике, чаще всего интерес вызывают именно строки и числа. Параметр key позволяет управлять правилами сортировки с помощью собственных функций. Например, следующий список, по умолчанию будет отсортирован лексикографически:

>>> x = ['ccc', 'd', 'bb', 'a']
>>>
>>> x.sort()
>>> x
['a', 'bb', 'ccc', 'd']

Если необходимо отсортировать данный список не по алфавиту а по длине строк, то для этого необходимо написать функцию, которая будет возвращать длину строки:

>>> def len_str(s):
...     return len(s)

После, имя данной функции нужно присвоить параметру key:

>>> x.sort(key=len_str)
>>> x
['a', 'd', 'bb', 'ccc']

Параметр reverse установленный в значение True сортирует элементы в обратном порядке:

>>> x.sort(key=len_str, reverse=True)
>>> x
['ccc', 'bb', 'a', 'd']

Параметр key позволяет выполнять очень гибкую сортировку. Давайте приведем еще один пример, в котором строки сортируются по второму символу:

>>> x = ['ubuu', 'waww', 'sdss','ecee']
>>>
>>> def sym2(s):
...     return s[1]
...
>>> x.sort(key=sym2)
>>> x
['waww', 'ubuu', 'ecee', 'sdss']

Для чисел, так же можно определить свой порядок сортировки, например сортировать их по абсолютному значению:

>>> x = [-3, -10, -1, 10, 2, 0, 5]
>>>
>>> x.sort()
>>> x
[-10, -3, -1, 0, 2, 5, 10]
>>>
>>>
>>> def abs_num(n):
...     return abs(n)
...
>>> x.sort(key=abs_num)
>>> x
[0, -1, 2, -3, 5, -10, 10]

Магические методы Python — Sheregeda

Конструирование и инициализация

• __new__(cls, [...])
  Это первый метод, который будет вызван при инициализации объекта. Он принимает в качестве параметров класс и потом любые другие аргументы, которые будут переданы в __init__. __new__ используется весьма редко, но иногда бывает полезен, в частности, когда класс наследуется от неизменяемого (immutable) типа, такого как кортеж (tuple) или строка.

• __init__(self, [...])
  Инициализатор класса. Ему передаётся всё, с чем был вызван первоначальный конструктор (так, например, если мы вызываем x = SomeClass(10, 'foo'), __init__ получит 10 и 'foo' в качестве аргументов. __init__ почти повсеместно используется при определении классов.

• __del__(self)
  Если __new__ и __init__ образуют конструктор объекта, __del__ это его деструктор. Он не определяет поведение для выражения del x (поэтому этот код не эквивалентен x.__del__()). Скорее, он определяет поведение объекта в то время, когда объект попадает в сборщик мусора. Это может быть довольно удобно для объектов, которые могут требовать дополнительных чисток во время удаления, таких как сокеты или файловыве объекты.

Магические методы сравнения

• __cmp__(self, other)
  Самый базовый из методов сравнения. Он, в действительности, определяет поведение для всех операторов сравнения (>, ==, !=, и тд.), но не всегда так, как вам это нужно (например, если эквивалентность двух экземпляров определяется по одному критерию, а то что один больше другого по какому-нибудь другому). __cmp__ должен вернуть отрицательное число, если self < other, ноль, если self == other, и положительное число в случае self > other. Но, обычно, лучше определить каждое сравнение, которое вам нужно, чем определять их всех в __cmp__. Но __cmp__ может быть хорошим способом избежать повторений и увеличить ясность, когда все необходимые сравнения оперируют одним критерием.

• __eq__(self, other)
  Определяет поведение оператора равенства, ==.

• __ne__(self, other)
  Определяет поведение оператора неравенства, !=.

• __lt__(self, other)
  Определяет поведение оператора меньше, <.

• __gt__(self, other)
  Определяет поведение оператора больше, >.

• __le__(self, other)
  Определяет поведение оператора меньше или равно, <=.

• __ge__(self, other)
  Определяет поведение оператора больше или равно, >=.

Так же вы можете на определять каждый из магических методов сравнения, чтобы полностью охватить все сравнения. Стандартная библиотека предоставляет класс-декторатор @total_ordering в модуле functools, который и определит все сравнивающие методы, от вас достаточно определить только __eq__ и ещё один из __gt__, __lt__ и т.п.

Числовые магические методы

Унарные операторы и функции

• __pos__(self)
  Определяет поведение для унарного плюса (+some_object)

• __neg__(self)
  Определяет поведение для отрицания(-some_object)

• __abs__(self)
  Определяет поведение для встроенной функции abs().

• __invert__(self)
  Определяет поведение для инвертирования оператором ~.

• __round__(self, n)
  Определяет поведение для встроенной функции round(). n это число знаков после запятой, до которого округлить.

• __floor__(self)
  Определяет поведение для math.floor(), то есть, округления до ближайшего меньшего целого.

• __ceil__(self)
  Определяет поведение для math.ceil(), то есть, округления до ближайшего большего целого.

• __trunc__(self)
  Определяет поведение для math.trunc(), то есть, обрезания до целого.

Обычные арифметические операторы

• __add__(self, other)
  Сложение.

• __sub__(self, other)
  Вычитание.

• __mul__(self, other)
  Умножение.

• __floordiv__(self, other)
  Целочисленное деление, оператор //.

• __div__(self, other)
  Деление, оператор/.

• __truediv__(self, other)
  Правильное деление. Это работает только когда используется from __future__ import division.

• __mod__(self, other)
  Остаток от деления, оператор %.

• __divmod__(self, other)
  Определяет поведение для встроенной функции divmod().

• __pow__
  Возведение в степень, оператор **.

• __lshift__(self, other)
  Двоичный сдвиг влево, оператор <<.

• __rshift__(self, other)
  Двоичный сдвиг вправо, оператор >>.

• __and__(self, other)
  Двоичное И, оператор &.

• __or__(self, other)
  Двоичное ИЛИ, оператор |.

• __xor__(self, other)
  Двоичный xor, оператор ^.

Отражённые арифметические операторы

“Oбычное” сложение some_object + other
Отраженное выражение, отличается порядком слагаемых other + some_object
Объект слева от оператора (other в примере) не должен иметь обычной неотражённой версии этого метода. В нашем примере, some_object.__radd__ будет вызван только если в other не определён __add__.

• __radd__(self, other)
  Отражённое сложение.

• __rsub__(self, other)
  Отражённое вычитание.

• __rmul__(self, other)
  Отражённое умножение.

• __rfloordiv__(self, other)
  Отражённое целочисленное деление, оператор //.

• __rdiv__(self, other)
  Отражённое деление, оператор /.

• __rtruediv__(self, other)
  Это работает только когда используется from __future__ import division.

• __rmod__(self, other)
  Отражённый остаток от деления, оператор %.

• __rdivmod__(self, other)
  Определяет поведение для встроенной функции divmod(), когда вызывается divmod(other, self).

• __rpow__
  Отражённое возведение в степень, оператор **.

• __rlshift__(self, other)
  Отражённый двоичный сдвиг влево, оператор <<.

• __rrshift__(self, other)
  Отражённый двоичный сдвиг вправо, оператор >>.

• __rand__(self, other)
  Отражённое двоичное И, оператор &.

• __ror__(self, other)
  Отражённое двоичное ИЛИ, оператор |.

• __rxor__(self, other)
  Отражённый двоичный xor, оператор ^.

Составное присваивание

x += 1 #другими словами x = x + 1

• __iadd__(self, other)
  Сложение с присваиванием.

• __isub__(self, other)
  Вычитание с присваиванием.

• __imul__(self, other)
  Умножение с присваиванием.

• __ifloordiv__(self, other)
  Целочисленное деление с присваиванием, оператор //=.

• __idiv__(self, other)
  Деление с присваиванием, оператор /=.

• __itruediv__(self, other)
  Это работает только если используется from __future__ import division.

• __imod__(self, other)
  Остаток от деления с присваиванием, оператор %=.

• __ipow__
  Возведение в степень с присваиванием, оператор **=.

• __ilshift__(self, other)
  Двоичный сдвиг влево с присваиванием, оператор <<=.

• __irshift__(self, other)
  Двоичный сдвиг вправо с присваиванием, оператор >>=.

• __iand__(self, other)
  Двоичное И с присваиванием, оператор &=.

• __ior__(self, other)
  Двоичное ИЛИ с присваиванием, оператор |=.

• __ixor__(self, other)
  Двоичный xor с присваиванием, оператор ^=.

Магические методы преобразования типов

• __int__(self)
  Преобразование типа в int.

• __long__(self)
  Преобразование типа в long.

• __float__(self)
  Преобразование типа в float.

• __complex__(self)
  Преобразование типа в комплексное число.

• __oct__(self)
  Преобразование типа в восьмеричное число.

• __hex__(self)
  Преобразование типа в шестнадцатеричное число.

• __index__(self)
  Преобразование типа к int, когда объект используется в срезах (выражения вида [start:stop:step]). Если вы определяете свой числовой тип, который может использоваться как индекс списка, вы должны определить __index__.

• __trunc__(self)
  Вызывается при math.trunc(self). Должен вернуть своё значение, обрезанное до целочисленного типа (обычно long).

• __coerce__(self, other)
  Метод для реализации арифметики с операндами разных типов. __coerce__ должен вернуть None если преобразование типов невозможно. Если преобразование возможно, он должен вернуть пару (кортеж из 2-х элементов) из self и other, преобразованные к одному типу.

Представление своих классов

• __str__(self)
  Определяет поведение функции str(), вызванной для экземпляра вашего класса.

• __repr__(self)
  Определяет поведение функции repr(), вызванной для экземпляра вашего класса.

• __unicode__(self)
  Определяет поведение функции unicode(), вызванной для экземпляра вашего класса. unicode() похож на str(), но возвращает строку в юникоде. Будьте осторожны: если клиент вызывает str() на экземпляре вашего класса, а вы определили только __unicode__(), то это не будет работать.

• __format__(self, formatstr)
  Определяет поведение, когда экземпляр вашего класса используется в форматировании строк нового стиля. Например, "Hello, {0:abc}!".format(a) приведёт к вызову a.__format__("abc"). Это может быть полезно для определения ваших собственных числовых или строковых типов, которым вы можете захотеть предоставить какие-нибудь специальные опции форматирования.

• __hash__(self)
  Определяет поведение функции hash(), вызванной для экземпляра вашего класса. Метод должен возвращать целочисленное значение, которое будет использоваться для быстрого сравнения ключей в словарях. Заметьте, что в таком случае обычно нужно определять и __eq__ тоже. Руководствуйтесь следующим правилом: a == b подразумевает hash(a) == hash(b).

• __nonzero__(self)
  Определяет поведение функции bool(), вызванной для экземпляра вашего класса. Должна вернуть True или False, в зависимости от того, когда вы считаете экземпляр соответствующим True или False.

• __dir__(self)
  Определяет поведение функции dir(), вызванной на экземпляре вашего класса. Этот метод должен возвращать пользователю список атрибутов.

• __sizeof__(self)
  Определяет поведение функции sys.getsizeof(), вызванной на экземпляре вашего класса. Метод должен вернуть размер объекта в байтах.

Контроль доступа к атрибутам

• __getattr__(self, name)
  Вы можете определить поведение для случая, когда пользователь пытается обратиться к атрибуту, который не существует (совсем или пока ещё). Это может быть полезным для перехвата и перенаправления частых опечаток, предупреждения об использовании устаревших атрибутов и пр.

• __setattr__(self, name, value)
  В отличии от __getattr__, __setattr__ решение для инкапсуляции. Этот метод позволяет вам определить поведение для присвоения значения атрибуту, независимо от того существует атрибут или нет. То есть, вы можете определить любые правила для любых изменений значения атрибутов.

• __delattr__
  Это то же, что и __setattr__, но для удаления атрибутов, вместо установки значений.

• __getattribute__(self, name)
  Может использоваться только с классами нового типа. Этот метод позволяет вам определить поведение для каждого случая доступа к атрибутам (а не только к несуществующим, как __getattr__(self, name)).

Создание произвольных последовательностей

Реализация произвольных контейнерных типов в Python влечёт за собой использование некоторых протоколов. Протоколы немного похожи на интерфейсы в других языках тем, что они предоставляют набор методов, которые вы должны реализовать.
Протокол для определения неизменяемых контейнеров: чтобы создать неизменяемый контейнер, вы должны только определить __len__ и __getitem__. Протокол изменяемого контейнера требует того же плюс __setitem__ и __delitem__. И, наконец, если вы хотите, чтобы ваши объекты можно было перебирать итерацией, вы должны определить __iter__ и next().

• __len__(self)
  Возвращает количество элементов в контейнере. Часть протоколов для изменяемого и неизменяемого контейнеров.

• __getitem__(self, key)
  Определяет поведение при доступе к элементу, используя синтаксис self[key]. Тоже относится и к протоколу изменяемых и к протоколу неизменяемых контейнеров. Должен выбрасывать соответствующие исключения: TypeError если неправильный тип ключа и KeyError если ключу не соответствует никакого значения.

• __setitem__(self, key, value)
  Определяет поведение при присваивании значения элементу, используя синтаксис self[nkey] = value. Часть протокола изменяемого контейнера. Опять же, вы должны выбрасывать KeyError и TypeError в соответствующих случаях.

• __delitem__(self, key)
  Определяет поведение при удалении элемента (то есть del self[key]). Это часть только протокола для изменяемого контейнера. Вы должны выбрасывать соответствующее исключение, если ключ некорректен.

• __iter__(self)
  Должен вернуть итератор для контейнера. Итераторы возвращаются в множестве ситуаций, главным образом для встроенной функции iter() и в случае перебора элементов контейнера выражением for x in container:. Итераторы сами по себе объекты и они тоже должны определять метод __iter__, который возвращает self.

• __reversed__(self)
  Вызывается чтобы определить поведения для встроенной функции reversed(). Должен вернуть обратную версию последовательности. Реализуйте метод только если класс упорядоченный, как список или кортеж.

• __contains__(self, item)
  Предназначен для проверки принадлежности элемента с помощью in и not in.

• __missing__(self, key)
  Используется при наследовании от dict. Определяет поведение для для каждого случая, когда пытаются получить элемент по несуществующему ключу.

Отражение

• __instancecheck__(self, instance)
  Проверяет, является ли экземлпяр членом вашего класса isinstance(instance, class.

• __subclasscheck__(self, subclass)
  Проверяет, наследуется ли класс от вашего класса issubclass(subclass, class).

Вызываемые объекты

Специальный магический метод позволяет экземплярам вашего класса вести себя так, как будто они функции, то есть вы сможете «вызывать» их, передавать их в функции, которые принимают функции в качестве аргументов и так далее.

• __call__(self, [args...])
  Позволяет любому экземпляру вашего класса быть вызванным как-будто он функция. x() означает то же, что и x.__call__(), принимает произвольное число аргументов.

Менеджеры контекста

Поведение менеджера контекста определяется двумя магическими методами:

• __enter__(self)
  Определяет, что должен сделать менеджер контекста в начале блока, созданного оператором with. Заметьте, что возвращаемое __enter__ значение и есть то значение, с которым производится работа внутри with.

• __exit__(self, exception_type, exception_value, traceback)
  Определяет действия менеджера контекста после того, как блок будет выполнен (или прерван во время работы). Может использоваться для контролирования исключений, чистки, любых действий которые должны быть выполнены незамедлительно после блока with. Если блок выполнен успешно, exception_type, exception_value, и traceback будут установлены в None. В другом случае вы сами выбираете, перехватывать ли исключение или предоставить это пользователю; если вы решили перехватить исключение, убедитесь, что __exit__ возвращает True после того как всё обработано. Если вы не хотите, чтобы исключение было перехвачено менеджером контекста, просто позвольте ему случиться.

Абстрактные базовые классы

Построение дескрипторов

Дескрипторы атрибутов описывают протокол доступа к атрибутам объекта, или класса. В общем случае дескрипторы — это объекты, в которых определен один из методов: __get__(), __set__(), или __delete__(). Среди уже определенных в Python дескрипторов можно назвать следующие: property, classmethod и staticmethod.

• __get__(self, instance, instance_class)
  Определяет поведение при возвращении значения из дескриптора.

• __set__(self, instance, value)
  Определяет поведение при изменении значения из дескриптора.

• __delete__(self, instance)
  Определяет поведение для удаления значения из дескриптора.

Копирование

Оператор присваивания не копирует объекты, а только добавляет ещё одну ссылку. Но для коллекций, содержащих изменяемые элементы, иногда необходимо полноценное копирование, чтобы можно было менять элементы одной последовательности, не затрагивая другую.

• __copy__(self)
  Определяет поведение copy.copy() для экземпляра вашего класса. copy.copy() возвращает поверхностную копию вашего объекта — это означает, что хоть сам объект и создан заново, все его данные ссылаются на данные оригинального объекта. И при изменении данных нового объекта, изменения будут происходить и в оригинальном.

• __deepcopy__(self, memodict={})
  Определяет поведение copy.deepcopy() для экземпляров вашего класса. copy.deepcopy() возвращает глубокую копию вашего объекта — копируются и объект и его данные. memodict это кэш предыдущих скопированных объектов, он предназначен для оптимизации копирования и предотвращения бесконечной рекурсии, когда копируются рекурсивные структуры данных. Когда вы хотите полностью скопировать какой-нибудь конкретный атрибут, вызовите на нём copy.deepcopy() с первым параметром memodict.

Источник

Методы словарей на Python

На прошлом уроке, мы научились создавать словари, добавлять и удалять элементы из словаря. Теперь нужно научиться работать со словарями, что-то с ними делать. Для полноценной работы со словарями в Python существует много полезных методов. Некоторые из них, мы сейчас рассмотрим.

Метод clear()

Метод clear() удаляет все элементы из словаря и не принимает никаких параметров.


my_count = {

    10: 'десять',

    11: 'одиннадцать',

    12: 'двенадцать',

    13: 'тринадцать'

}

my_count.clear()

print(my_count)

{} // возвращает пустой словарь

Метод get()

Метод get() возвращает значение по указанному ключу в параметрах. Название ключа всегда должно быть уникальным. В случае обращения по несуществующему ключу, Python вернет значение None. С помощью метода get(), можно проверять, есть ли такой ключ в словаре. И если есть, то мы получим значение по ключу.


first_count = {

    14: 'четырнадцать',

    15: 'пятнадцать',

    16: 'шестнадцать'

}

print(first_count.get(15))

пятнадцать // выведет на экран

Метод pop()

В параметрах метода pop() передается ключ, а возвращается значение.


second_count = {

    17: 'семнадцать',

    18: 'восемнадцать',

    19: 'девятнадцать'

}

print(second_count.pop(17))

семнадцать // распечаталось на экране

Из списка удалилась пара целиком. Метод pop() удаляет элемент из словаря, ключ которого, передается в параметрах. Попытка передать элемент без параметра или с несуществующим параметром приведет к возникновению ошибки.


print(second_count)

{18: 'восемнадцать', 19: 'девятнадцать'}

Метод popitem()

Метод popitem() не принимает никаких параметров и удаляет из словаря случайное значение. При каждом обращении, удаляет новый элемент случайным образом.


third_count = {

    20: 'двадцать',

    21: 'двадцать один',

    22: 'двадцать два'

}

print(third_count.popitem())

(22, 'двадцать два') // возвращает случайный элемент

Посмотрим, что осталось в словаре:


print(third_count)

{20: 'двадцать', 21: 'двадцать один'}

Метод keys()

При помощи метода keys(), можно получить все ключи из словаря.


fourth_count = {

    23: 'двадцать три',

    24: 'двадцать четыре',

    25: 'двадцать пять'

}

print(fourth_count.keys())

dict_keys([23, 24, 25]) // вывод на экран

Метод values()

При помощи метода values(), можно получить все значения ключей из словаря.


fifth_count = {

    26: 'двадцать шесть',

    27: 'двадцать семь',

    28: 'двадцать восемь'

}

print(fifth_count.values())

// Вывод всех значений

dict_values(['двадцать шесть', 'двадцать семь', 'двадцать восемь'])

Метод items()

Метод items() возвращает все элементы «ключ-значение» из словаря.


sixth_count = {

    29: 'двадцать девять',

    30: 'тридцать',

    31: 'тридцать один'

}

print(sixth_count.items()

// Вывод всех элементов

dict_items([(29, 'двадцать девять'), (30, 'тридцать'), (31, 'тридцать один')])

Сортировка словаря по ключам

Мы создали словарь age, состоящий из пар: ключ (имя) — значение (возраст). Функция sorted пройдется в цикле for и отсортирует ключи (имена) по алфавиту.


age = {

    'Lorens': 29,

    'Viktor': 30,

    'Alex': 25

}

for i in sorted(age):

    print(i,age[i])

Alex - 25

Lorens - 29

Viktor - 30

Практический пример в Python

Условие задачи:

У нас есть список с чередованием строк и чисел. Необходимо из списка создать словарь, где ключами будут строки, а значениями — списки из чисел.


cars_list = ['volvo', 1995, 5,'audi', 2019, 4, 'mazda', 2010]

Решение:

# Создадим пустой словарь

cars_dict = {}

# Переменная с пустым значением для обнаруженных строк

place_str = None

# Перебор элементов из списка в цикле с целью выяснить, текущий элемент строка или число. Если строка, то выполняется первый блок условия if (создание списка из чисел в качестве значений словаря), если число, то выполнится второй блок (else).

for element in cars_list:

    if(type(element) == str):

        cars_dict(element) = []

        place_str = element

    else:

        cars_dist[place_str].append(element) # добавление элемента в пустой список

print(cars_dist)

# Создался словарь с парами "ключ - значение"

{'volvo': [1995, 5], 'audi': [2019, 4], 'mazda': [2010]}

• 
  Создано 25.10.2019 10:33:33

• 
  
  Михаил Русаков

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

Как использовать фабричный метод при написании кода на Python

Часто сталкиваетесь с условными конструкциями, с которыми трудно работать? Рассказываем про такой шаблон проектирования, как фабричный метод.

Фабричный метод − это шаблон проектирования, используемый для создания общего интерфейса.

Например, приложению требуется объект с определенным интерфейсом для выполнения задач. Реализация интерфейса определяется некоторым параметром.

Вместо использования сложной структуры из условий if/elif/else для определения реализации, приложение делегирует это решение отдельному компоненту, который создает конкретный объект. При таком подходе код приложения упрощается, становится более удобным для повторного использования и поддержки.

Представьте себе приложение, которому необходимо преобразовать объект Song в String. Преобразование объекта называется сериализацией. Эти требования часто реализованы в одной функции или методе, которые содержат всю логику:

#serializer_demo.py

import json
import xml.etree.ElementTree as et

class Song:
    def __init__(self, song_id, title, artist):
        self.song_id = song_id
        self.title = title
        self.artist = artist


class SongSerializer:
    def serialize(self, song, format):
        if format == 'JSON':
            song_info = {
                'id': song.song_id,
                'title': song.title,
                'artist': song.artist
            }
            return json.dumps(song_info)
        elif format == 'XML':
            song_info = et.Element('song', attrib={'id': song.song_id})
            title = et.SubElement(song_info, 'title')
            title.text = song.title
            artist = et.SubElement(song_info, 'artist')
            artist.text = song.artist
            return et.tostring(song_info, encoding='unicode')
        else:
            raise ValueError(format)

В приведенном выше примере есть базовый класс Song для представления песни и класс SongSerializer, который преобразовывает объект Song в его строковое представление в соответствии со значением параметра format.

Метод .serialize() поддерживает два разных формата: JSON и XML. Любой другой указанный формат не поддерживается, поэтому возникает исключение ValueError.

Воспользуемся интерактивной оболочкой Python, чтобы увидеть, как работает код:

>>> import serializer_demo as sd
>>> song = sd.Song('1', 'Water of Love', 'Dire Straits')
>>> serializer = sd.SongSerializer()

>>> serializer.serialize(song, 'JSON')
'{"id": "1", "title": "Water of Love", "artist": "Dire Straits"}'

>>> serializer.serialize(song, 'XML')
'<song><title>Water of Love</title><artist>Dire Straits</artist></song>'

>>> serializer.serialize(song, 'YAML')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "./serializer_demo.py", line 30, in serialize
    raise ValueError(format)
ValueError: YAML

Создаются объект Song и serializer, затем Song преобразуется в строковое представление с помощью метода .serialize(). Метод принимает в качестве параметров объект Song и строковое значение. Последний вызов использует YAML в качестве формата, который не поддерживает serializer, поэтому возникает исключение ValueError.

Это короткий и упрощенный пример, но в нем есть три логических ветви исполнения, которые зависят от значения параметра format и усложняют код.

Проблемы сложного кода с условиями

Пример выше раскрывает проблемы, с которыми вы столкнетесь в сложном логическом коде. Структуры if/elif/else используются для изменения поведения приложения, но они усложняют чтение, восприятие и поддержку.

Код сложен еще и потому, что выполняет много действий. Согласно принципу единственной ответственности, модуль, класс и даже метод должны выполнять одну функцию в коде и иметь причину изменения своих состояний.

Метод .serialize() в SongSerializer может изменяться по многим причинам. Такое поведение способно привести к появлению проблем. Давайте рассмотрим все возможные ситуации, когда придется вносить изменения в реализацию:

• Представлен новый формат: нужно вносить изменения в метод, чтобы имплементировать сериализацию в данный формат.
• Изменяется объект Song: добавление или удаление свойств класса Song потребует изменения реализации для размещения новой структуры.
• Изменяется строковое представления формата (простой JSON и JSON API): необходимо изменять метод .serialize() вместе со строковым представлением формата, потому что представление жестко запрограммировано в реализации метода .serialize().

В идеале, любое изменение вносится без использования метода .serialize().

В поисках общего интерфейса

Если вы видите сложный код с условиями, определите общие цели каждого логического ответвления.

Код, в котором используются if/elif/else, обычно имеет общую цель, которая реализуется по-разному. Приведенный выше код преобразует объект Song в строчный формат, используя разные методы в каждой логической ветке.

Нужно найти общий интерфейс, который можно использовать для замены каждой ветви. В приведенном выше примере требуется такой интерфейс, который принимает объект Song и возвращает строку.

Когда есть общий интерфейс, мы предоставляем отдельные реализации для каждого способа.

В примере выше мы сначала осуществляем сериализацию в JSON и XML, а затем предоставляем отдельный компонент, который решает, какую реализацию использовать на основе указанного формата. Этот компонент оценивает значение format и возвращает конкретную реализацию, определенную его значением.

В следующих разделах вы узнаете, как вносить изменения в существующий код без изменения поведения − проводить рефакторинг кода.

Рефакторинг кода в желаемый интерфейс

Желаемый интерфейс − это объект или функция, которая принимает объект Song и возвращает строковое представление.

Первым шагом является рефакторинг одного из логических ответвлений в этот интерфейс. Добавляем новый метод ._serialize_to_json() и перемещаем в него код сериализации JSON. Затем изменяем клиент для вызова, вместо реализации в теле оператора if:

class SongSerializer:
    def serialize(self, song, format):
        if format == 'JSON':
            return self._serialize_to_json(song)
        # The rest of the code remains the same

    def _serialize_to_json(self, song):
        payload = {
            'id': song.song_id,
            'title': song.title,
            'artist': song.artist
        }
        return json.dumps(payload)

После внесения этих изменений вы сможете убедиться, что поведение осталось прежним. Затем делаем то же самое для XML, представляя новый метод ._serialize_to_xml(), перемещая реализацию в него и изменяя ветку elif для вызова.

В следующем примере показан переработанный код:

class SongSerializer:
    def serialize(self, song, format):
        if format == 'JSON':
            return self._serialize_to_json(song)
        elif format == 'XML':
            return self._serialize_to_xml(song)
        else:
            raise ValueError(format)

    def _serialize_to_json(self, song):
        payload = {
            'id': song.song_id,
            'title': song.title,
            'artist': song.artist
        }
        return json.dumps(payload)

    def _serialize_to_xml(self, song):
        song_element = et.Element('song', attrib={'id': song.song_id})
        title = et.SubElement(song_element, 'title')
        title.text = song.title
        artist = et.SubElement(song_element, 'artist')
        artist.text = song.artist
        return et.tostring(song_element, encoding='unicode')

Новая версия воспринимается проще, но ее можно улучшать дальше с помощью базовой реализации фабричного метода.

Базовая реализация фабричного метода

Главная идея фабричного метода заключается в том, чтобы предоставить отдельному компоненту ответственность за решение, какую реализацию следует использовать на основе определенного параметра. Этим параметром в нашем примере является format.

Чтобы завершить реализацию фабричного метода, вы добавляете новый метод ._get_serializer(), который принимает желаемый формат. Он оценивает значение format и возвращает соответствующую функцию сериализации:

class SongSerializer:
    def _get_serializer(self, format):
        if format == 'JSON':
            return self._serialize_to_json
        elif format == 'XML':
            return self._serialize_to_xml
        else:
            raise ValueError(format)

Теперь можно изменить метод .serialize() в SongSerializer для использования ._get_serializer(), чтобы завершить реализацию фабричного метода. Вот так:

class SongSerializer:
    def serialize(self, song, format):
        serializer = self._get_serializer(format)
        return serializer(song)

    def _get_serializer(self, format):
        if format == 'JSON':
            return self._serialize_to_json
        elif format == 'XML':
            return self._serialize_to_xml
        else:
            raise ValueError(format)

    def _serialize_to_json(self, song):
        payload = {
            'id': song.song_id,
            'title': song.title,
            'artist': song.artist
        }
        return json.dumps(payload)

    def _serialize_to_xml(self, song):
        song_element = et.Element('song', attrib={'id': song.song_id})
        title = et.SubElement(song_element, 'title')
        title.text = song.title
        artist = et.SubElement(song_element, 'artist')
        artist.text = song.artist
        return et.tostring(song_element, encoding='unicode')

Окончательная реализация показывает различные компоненты фабричного метода.

Это − клиентский компонент шаблона. Определенный интерфейс называется компонентом-продуктом, в нашем случае продукт − это функция, которая принимает Song и возвращает строковое представление.

Методы ._serialize_to_json() и ._serialize_to_xml() являются конкретными реализациями продукта.

Наконец, метод ._get_serializer() является компонентом-создателем. Создатель решает, какую реализацию использовать.

Поскольку вы начали с уже существующего кода, все компоненты фабричного метода являются частями класса SongSerializer.

Обычно это не так, как видно, ни один из добавленных методов не использует параметр self. Это признак того, что они не должны быть методами класса SongSerializer, а могут стать внешними функциями:

class SongSerializer:
    def serialize(self, song, format):
        serializer = get_serializer(format)
        return serializer(song)


def get_serializer(format):
    if format == 'JSON':
        return _serialize_to_json
    elif format == 'XML':
        return _serialize_to_xml
    else:
        raise ValueError(format)


def _serialize_to_json(song):
    payload = {
        'id': song.song_id,
        'title': song.title,
        'artist': song.artist
    }
    return json.dumps(payload)


def _serialize_to_xml(song):
    song_element = et.Element('song', attrib={'id': song.song_id})
    title = et.SubElement(song_element, 'title')
    title.text = song.title
    artist = et.SubElement(song_element, 'artist')
    artist.text = song.artist
    return et.tostring(song_element, encoding='unicode')

Механика фабричного метода всегда одинакова. Клиент зависит от конкретной реализации интерфейса. Он запрашивает реализацию от компонента-создателя, используя какой-то идентификатор.

Создатель возвращает конкретную реализацию в соответствии со значением параметра клиенту, а клиент использует предоставленный объект для выполнения своей задачи.

Вы можете выполнить тот же набор инструкций в интерактивном интерпретаторе Python, чтобы убедиться, что поведение приложения не изменилось:

>>> import serializer_demo as sd
>>> song = sd.Song('1', 'Water of Love', 'Dire Straits')
>>> serializer = sd.SongSerializer()

>>> serializer.serialize(song, 'JSON')
'{"id": "1", "title": "Water of Love", "artist": "Dire Straits"}'

>>> serializer.serialize(song, 'XML')
'<song><title>Water of Love</title><artist>Dire Straits</artist></song>'

>>> serializer.serialize(song, 'YAML')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "./serializer_demo.py", line 13, in serialize
    serializer = get_serializer(format)
  File "./serializer_demo.py", line 23, in get_serializer
    raise ValueError(format)
ValueError: YAML

Вы создаете Song и serializer и используете serializer для преобразования Song в строковое представление с указанием формата. Поскольку YAML не является поддерживаемым форматом, появляется ValueError.

Фабричный метод должен использоваться в любой ситуации, когда приложение (клиент) зависит от интерфейса (продукта), и существует несколько реализаций этого интерфейса. Вам нужно предоставить параметр, который может идентифицировать конкретную реализацию и использовать ее в создателе.

Существует широкий спектр похожих задач, поэтому давайте рассмотрим примеры.

Замена сложного логического кода: сложные логические структуры if/elif/else трудно поддерживать, поскольку при изменении требований необходимы новые логические ветки.

Фабричный метод − хорошая замена, потому что вы можете поместить тело логической ветки в отдельные функции или классы с общим интерфейсом, а создатель может предоставить конкретную реализацию.

Построение родственных объектов из внешних данных: представьте себе приложение, которое должно получать информацию о сотрудниках из базы данных.
Записи представляют сотрудников с различными должностями: менеджеры, офисные клерки, торговые партнеры и так далее. Приложение может хранить в записи идентификатор, представляющий сотрудника, а затем использовать фабричный метод для создания каждого объекта из остальной информации в записи.

Поддержка нескольких реализаций одной функцией: приложение обработки изображений должно преобразовывать спутниковое изображение из одной системы координат в другую, но существует несколько алгоритмов с различными уровнями точности для выполнения преобразования.

Приложение позволяет пользователю выбрать опцию, которая идентифицирует алгоритм. Фабричный метод может обеспечить реализацию алгоритма на основе этой опции.

Объединение похожих функций в общем интерфейсе. В соответствии с примером обработки изображений приложение должно применить фильтр. Необходимый фильтр может быть идентифицирован с помощью пользовательского ввода, а фабричный – предоставить реализацию фильтра.

Интеграция c внешними службами. Приложение музыкального проигрывателя способно интегрироваться с внешними службами, чтобы пользователи могли выбрать музыкальные источники. Приложение может определить общий интерфейс для музыкального сервиса и использовать фабричный метод для создания правильной интеграции на основе пользовательских предпочтений.

Все приведенные ситуации схожи. Они предоставляют средства для определения реализации продукта, поэтому во всех проектах может использоваться фабричный метод.

Фабричный метод − это широко используемый шаблон проектирования, который можно использовать в ситуациях с несколькими реализациями интерфейса.
Шаблон удаляет сложный логический код, который трудно поддерживать, и заменяет его на конструкцию, которую можно использовать повторно и расширять. Он предотвращает модификацию существующего кода для поддержки новых требований.
Это важно, потому что правка существующего кода может привести к изменениям в поведении и багам.

Что еще почитать

Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software − набор распространённых шаблонов проектирования.

Heads First Design Patterns: A Brain-Friendly Guide − книга о принципах шаблонов проектирования.

Понравился материал о том, как применять фабричный метод? Другие материалы по теме:

Источник: Фабричный метод и как его применять при разработке на Python on Real Python

Разница между методом и функцией в Python | Метод Python против функции

1. Метод Python против функции — цель

На пути к Python мы познакомились с методом и функцией Python. Но разве они не чувствуют то же самое? Что ж, пора провести сравнение между функцией Python и методом с примерами. Но перед этим давайте пересмотрим и функцию, и метод в Python.

Итак, давайте начнем «Разница между методом и функцией в Python».

Разница между методом и функцией в Python | Метод Python против функции

Разница между методами и функциями в Python

2. Функции Python — Версия

Функция Python — это последовательность операторов, которые выполняются в определенном порядке с заданным именем. Они позволяют реализовать возможность повторного использования кода. Когда мы говорили о функциях Python, мы говорили о встроенных и определяемых пользователем функциях.

а. Пользовательские функции

Как и любой другой язык программирования, Python позволяет нам определять наши собственные функции.Возьмем пример.

 >>> def add (a, b):
          вернуть a + b
>>> добавить (3, -3) 

0

Мы называем эту функцию «добавить». Как и ожидалось, он добавляет два значения, которые принимает в качестве аргументов. Когда мы вызываем его со значениями -3 и 3, он возвращает 0. Как видите, оператор return возвращает значение из функции Python.

Это позволяет нам создавать модульную программу, которая, в свою очередь, позволяет нам легко вносить изменения, когда мы захотим.

Чтобы узнать больше о функциях, строках документации, области действия и времени жизни, прочтите статью Функции Python .

г. Встроенные функции

В нашей рецензии на встроенных функций Python мы кратко обсудили около 66 функций. Это функции, которые предоставляет нам Python, и некоторые из них мы часто видим и используем. Давайте посмотрим на программу, которая использует некоторые из них.

 >>> def demofunc (a, b):
"" "
// Эта функция предназначена для демонстрации нескольких встроенных функций в Python
"" "
print ("Начать")
печать (макс (а, б))
печать (абс (а), абс (б))
print (float (a), b)
печать (вызываемый (а))
печать (хеш (а), хеш (б))
печать (len ('ab'))
печать (тип (а))
для я в диапазоне (2,4): print (i)
>>> demofunc (2,3) 

Начало

3

2 3

2.0 3

Ложь

2 3

2

<класс «int»>

2

3

 >>> c = lambda: print ("Привет")
>>> тип (c) 

См. Также ython Lambda Expressions .

3. Методы Python — Версия

Метод

Python похож на функцию, за исключением того, что он прикреплен к объекту . Мы вызываем метод объекта, и он, возможно, вносит изменения в этот объект.Таким образом, метод принадлежит к классу . Возьмем пример.

 >>> класс автомобиля:
def __init __ (я, цвет):
self.color = цвет
def start (self):
print ("Запуск двигателя")
def showcolor (сам):
print (f "Я {self.color}")
>>> car = vehicle ('черный')
>>> car.start () 

Пуск двигателя

 >>> car.showcolor () 

Я черный
Сначала мы определили класс «транспортное средство». Затем мы создали объект «автомобиль» из этого чертежа.Здесь __init __ () — это магический метод , который служит конструктором для класса. Методы start () и showcolor () позволяют делать то, что мы хотим. Помните, что метод Python должен иметь параметр «self», чтобы позволить им ссылаться на текущий объект.

4. Сравнение метода и функции в Python

Теперь, когда мы пересмотрели метод и функцию Python, мы можем сравнить их. Перечислим основные различия.

1. Метод Python вызывается для объекта, в отличие от функции.В нашем примере выше мы вызываем start () для объекта car. И наоборот, мы вызываем функцию Python в общем виде — мы не вызываем ее ни для какого объекта. Поскольку мы вызываем метод объекта, он может получить доступ к данным внутри него.
2. Метод может изменить состояние объекта, но функция Python обычно работает только с ним, а затем что-то печатает или возвращает значение.

Итак, это все о различии между методом и функцией в Python. Надеюсь, вам понравится наше объяснение

5.Вывод

После этого обсуждения мы пришли к выводу, что в Python с примерами есть тонкая грань между методом и функцией. Единственное существенное отличие состоит в том, что мы вызываем метод Python для объекта, но с функциями все иначе. Также методы могут изменять объект; Функции Python этого не делают.
См. Также — Python Closure и Python Range Function
Для справки

.

3. Модель данных — документация Python 3.8.6

3.1. Объекты, значения и типы

Объекты — это абстракция данных Python. Все данные в программе Python
представлен объектами или отношениями между объектами. (В некотором смысле и в
соответствие модели фон Неймана «компьютер с хранимой программой», код также
представлены объектами.)

У каждого объекта есть идентификатор, тип и значение. идентичность объекта никогда
изменяется после создания; вы можете думать об этом как об адресе объекта в
объем памяти.Оператор « is » сравнивает идентичность двух объектов; то
id () Функция возвращает целое число, представляющее его личность.

Детали реализации CPython: Для CPython id (x) — это адрес памяти, где хранится x .

Тип объекта определяет операции, которые поддерживает объект (например, «выполняет
имеет длину? »), а также определяет возможные значения для объектов этого
тип. Функция type () возвращает тип объекта (который является объектом
сам).Как и его идентичность, объект типа также неизменен.

Значение некоторых объектов может изменяться. Объекты, ценность которых может
изменение считается изменчивым ; объекты, ценность которых неизменна после того, как они
создаются, называются неизменяемыми . (Значение неизменяемого объекта-контейнера
содержащий ссылку на изменяемый объект, может измениться, когда значение последнего
изменено; однако контейнер по-прежнему считается неизменным, потому что
набор содержащихся в нем объектов не может быть изменен.Итак, неизменность не
строго то же самое, что иметь неизменное значение, это более тонко.)
изменчивость объекта определяется его типом; например, числа, строки
и кортежи неизменяемы, а словари и списки изменчивы.

Объекты никогда не уничтожаются явным образом; однако, когда они становятся недоступными
они могут быть собраны мусором. Реализации разрешено откладывать мусор
собирать или опускать вовсе — это вопрос качества реализации
как реализована сборка мусора, если не собираются объекты,
все еще доступны.

Детали реализации CPython : в настоящее время CPython использует схему подсчета ссылок с (необязательно) задержкой.
обнаружение циклически связанного мусора, который собирает большинство объектов, как только
так как они становятся недоступными, но сбор мусора не гарантируется
содержащие циклические ссылки. См. Документацию на gc
модуль для информации по управлению сборкой циклического мусора.
Другие реализации действуют иначе, и CPython может измениться.
Не полагайтесь на немедленную доработку объектов, когда они станут
недоступен (поэтому вы всегда должны закрывать файлы явно).

Обратите внимание, что использование средств трассировки или отладки реализации может
поддерживать в живых объекты, которые обычно можно было бы коллекционировать. Также обратите внимание, что ловля
исключение с оператором « попробуйте … кроме » может сохранить
объекты живые.

Некоторые объекты содержат ссылки на «внешние» ресурсы, такие как открытые файлы или
окна. Подразумевается, что эти ресурсы освобождаются, когда объект
сборщиком мусора, но поскольку сборка мусора не гарантируется,
такие объекты также предоставляют явный способ освободить внешний ресурс,
обычно метод close () .Программам настоятельно рекомендуется явно
закрыть такие объекты. Заявление « попробуйте … , наконец, »
и оператор « с » предоставляют удобные способы сделать это.

Некоторые объекты содержат ссылки на другие объекты; они называются контейнерами .
Примерами контейнеров являются кортежи, списки и словари. Ссылки
часть стоимости контейнера. В большинстве случаев, когда мы говорим о стоимости
контейнер, мы подразумеваем значения, а не идентичности содержащихся в нем объектов;
однако, когда мы говорим об изменчивости контейнера, только тождества
подразумеваются непосредственно содержащиеся объекты.Итак, если неизменяемый контейнер
(как кортеж) содержит ссылку на изменяемый объект, его значение изменяется, если
этот изменяемый объект изменен.

Типы влияют практически на все аспекты поведения объекта. Даже важность
В некотором смысле затрагивается идентичность объекта: для неизменяемых типов операции,
вычисление новых значений может фактически вернуть ссылку на любой существующий объект с
один и тот же тип и значение, а для изменяемых объектов это не допускается. Например.,
после a = 1; b = 1 , a и b могут или не могут относиться к одному и тому же объекту
со значением один, в зависимости от реализации, но после c = []; d =
[] , c и d гарантированно относятся к двум разным, уникальным, новым
создал пустые списки.(Обратите внимание, что c = d = [] назначает один и тот же объект обоим
c и d .)

3.2. Стандартная иерархия типов

Ниже приведен список типов, встроенных в Python. Модули расширения
(написано на C, Java или других языках, в зависимости от реализации) может
определить дополнительные типы. В будущих версиях Python могут быть добавлены типы к типу
иерархия (например, рациональные числа, эффективно хранимые массивы целых чисел и т. д.),
хотя такие дополнения часто предоставляются через стандартную библиотеку.

Некоторые из приведенных ниже описаний типов содержат абзац со списком «специальных
атрибуты. ’Это атрибуты, которые обеспечивают доступ к реализации и
не предназначены для общего пользования. Их определение может измениться в будущем.

Нет

Этот тип имеет одно значение. Это единственный объект с этим значением. Эта
Доступ к объекту осуществляется через встроенное имя Нет . Он используется для обозначения
отсутствие ценности во многих ситуациях, например.g., возвращается из функций, которые
ничего явно не возвращать. Его истинное значение ложно.

NotImplemented

Этот тип имеет единственное значение. Это единственный объект с этим значением. Эта
Доступ к объекту осуществляется через встроенное имя NotImplemented . Числовые методы
и методы расширенного сравнения должны возвращать это значение, если они не реализуют
операция для предоставленных операндов. (Затем переводчик попробует
отраженная операция или какой-либо другой откат, в зависимости от оператора.)

.

строковых методов Python | Programiz

Python Строка capitalize ()

Преобразует первый символ в заглавную букву

Python String casefold ()

преобразует струны в футляр

Python Центр струн ()

Дополняет строку указанным символом

Python Количество строк ()

возвращает вхождения подстроки в строке

Кодировка строки Python ()

возвращает закодированную строку заданной строки

Python Строка заканчивается на ()

Проверяет, заканчивается ли строка указанным суффиксом

Python String expandtabs ()

Заменяет символ табуляции пробелами

Python String find ()

Возвращает индекс первого вхождения подстроки

Python Формат строки ()

форматирует строку в более удобный вывод

Python String format_map ()

Форматирует строку с помощью словаря

Python Индекс строки ()

Возвращает индекс подстроки

Python Строка isalnum ()

Проверяет буквенно-цифровые символы

Строка Python isalpha ()

Проверяет, все ли символы являются алфавитами

Python Строка isdecimal ()

Проверяет десятичные символы

Строка Python isdigit ()

Контрольные цифры символов

Python Строка isidentifier ()

Проверяет действительный идентификатор

Python Строка islower ()

Проверяет, все ли алфавиты в строке строчные

Python Строка isnumeric ()

Проверяет числовые символы

Строка Python isprintable ()

Проверяет печатный символ

Строка Python isspace ()

Проверяет пробельные символы

Python String istitle ()

Проверяет строку с заголовком

Строка Python isupper ()

возвращается, если все символы являются прописными

Python String join ()

Возвращает составную строку

Строка Python ljust ()

возвращает выровненную по левому краю строку заданной ширины

Нижняя строка Python ()

возвращает строку в нижнем регистре

Строка Python lstrip ()

Удаляет начальные символы

Python String maketrans ()

возвращает таблицу преобразования

Раздел строки Python ()

возвращает кортеж

Python String replace ()

заменяет подстроку внутри

Python String rfind ()

Возвращает наивысший индекс подстроки

Python String rindex ()

Возвращает наивысший индекс подстроки

Python Строка rjust ()

возвращает выровненную по правому краю строку заданной ширины

Python String rpartition ()

возвращает кортеж

Python String rsplit ()

Разделение строки справа

Python String rstrip ()

Удаляет завершающие символы

Python String split ()

Разделение строки слева

Python String splitlines ()

Разбивает строку на границах линии

Строка Python начинается с ()

Проверяет, начинается ли строка с указанной строки

Полоска Python String ()

Удаляет начальные и конечные символы

Python String swapcase ()

заменить заглавные буквы на строчные; наоборот

Python String title ()

Возвращает строку заголовка в регистре

Python String translate ()

возвращает отображенную символьную строку

Python Строка верхняя ()

возвращает строку в верхнем регистре

Python Строка zfill ()

Возвращает копию строки, заполненной нулями

.

Глоссарий — документация Python 3.8.6

.