classes.md
1> **Источник:** https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html2>3> «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor.45---67# 9. Классы89По сравнению с другими языками программирования, механизм классов Python добавляет классы с минимумом нового синтаксиса и семантики. Это смесь механизмов классов, применяемых в C++ и Modula-3. Классы Python предоставляют все стандартные возможности объектно-ориентированного программирования: механизм наследования классов допускает множественные базовые классы, производный класс может переопределять любые методы своего базового класса или классов, и метод может вызывать метод базового класса с тем же именем. Объекты могут содержать произвольное количество и виды данных. Как и модули, классы обладают динамической природой Python: они создаются во время выполнения и могут быть изменены после создания.1011В терминологии C++ обычно члены класса (включая члены-данные) являются *открытыми* (за исключением случаев, рассмотренных ниже в разделе [Приватные переменные](https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html#tut-private)), а все функции-члены являются *виртуальными*. Как и в Modula-3, нет сокращений для обращения к членам объекта из его методов: функция-метод объявляется с явным первым аргументом, представляющим объект, который неявно передаётся при вызове. Как и в Smalltalk, сами классы являются объектами. Это даёт семантику для импорта и переименования. В отличие от C++ и Modula-3, встроенные типы могут использоваться в качестве базовых классов для расширения пользователем. Также, как и в C++, большинство встроенных операторов со специальным синтаксисом (арифметические операторы, индексирование и т.д.) могут быть переопределены для экземпляров классов.1213(Из-за отсутствия общепринятой терминологии для описания классов, я буду иногда использовать термины Smalltalk и C++. Я бы использовал термины Modula-3, поскольку его объектно-ориентированная семантика ближе к Python, чем к C++, но, полагаю, немногие читатели слышали о нём.)1415## 9.1. Несколько слов об именах и объектах1617Объекты обладают индивидуальностью, и несколько имён (в разных областях видимости) могут быть связаны с одним и тем же объектом. В других языках это называется псевдонимизацией (aliasing). При первом знакомстве с Python на это обычно не обращают внимания, и это можно безопасно игнорировать при работе с неизменяемыми базовыми типами (числа, строки, кортежи). Однако псевдонимизация может неожиданно повлиять на семантику кода Python, использующего изменяемые объекты, такие как списки, словари и большинство других типов. Обычно это используется на пользу программе, поскольку псевдонимы в некоторых отношениях ведут себя как указатели. Например, передача объекта – дешёвая операция, так как реализация передаёт только указатель; и если функция изменяет объект, переданный как аргумент, вызывающий увидит изменения – это устраняет необходимость в двух разных механизмах передачи аргументов, как в Pascal.1819## 9.2. Области видимости и пространства имён в Python2021Прежде чем ввести классы, я должен рассказать кое-что о правилах областей видимости в Python. Определения классов используют некоторые хитрости с пространствами имён, и нужно знать, как работают области видимости и пространства имён, чтобы полностью понимать происходящее. Кстати, знание этого предмета полезно любому продвинутому программисту на Python.2223Начнём с некоторых определений.2425*Пространство имён* – это отображение имён на объекты. Большинство пространств имён в настоящее время реализованы как словари Python, но это обычно никак не заметно (кроме производительности) и может измениться в будущем. Примеры пространств имён: множество встроенных имён (содержащее такие функции, как [`abs()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#abs), и имена встроенных исключений); глобальные имена в модуле; локальные имена в вызове функции. В некотором смысле набор атрибутов объекта также образует пространство имён. Важно знать, что между именами в разных пространствах имён нет абсолютно никакой связи; например, два разных модуля могут оба определять функцию `maximize` без путаницы – пользователи модулей должны указывать перед ней имя модуля.2627Кстати, я использую слово *атрибут* для любого имени, следующего за точкой – например, в выражении `z.real`, `real` является атрибутом объекта `z`. Строго говоря, ссылки на имена в модулях являются ссылками на атрибуты: в выражении `modname.funcname`, `modname` – это объект модуля, а `funcname` – его атрибут. В этом случае существует прямое соответствие между атрибутами модуля и глобальными именами, определёнными в модуле: они используют одно и то же пространство имён! [\[1\]](https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html#id2)2829Атрибуты могут быть доступны только для чтения или для записи. В последнем случае возможно присваивание атрибутам. Атрибуты модуля доступны для записи: можно написать `modname.the_answer = 42`. Атрибуты, доступные для записи, также можно удалить с помощью оператора [`del`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#del). Например, `del modname.the_answer` удалит атрибут `the_answer` из объекта, обозначенного именем `modname`.3031Пространства имён создаются в разные моменты и имеют разное время жизни. Пространство имён, содержащее встроенные имена, создаётся при запуске интерпретатора Python и никогда не удаляется. Глобальное пространство имён для модуля создаётся при чтении определения модуля; обычно пространства имён модулей существуют до завершения интерпретатора. Операторы, выполняемые при верхнеуровневом вызове интерпретатора (из скрипта или в интерактивном режиме), считаются частью модуля с именем [`__main__`](https://python-all.ru/3.5/library/__main__.html#module-__main__), поэтому у них есть собственное глобальное пространство имён. (На самом деле встроенные имена также живут в модуле; он называется [`builtins`](https://python-all.ru/3.5/library/builtins.html#module-builtins).)3233Локальное пространство имён для функции создаётся при её вызове и удаляется, когда функция завершается или возбуждает исключение, не обработанное внутри функции. (На самом деле, «забывание» было бы лучшим способом описать происходящее.) Конечно, рекурсивные вызовы имеют собственные локальные пространства имён.3435*Область видимости* – это текстовая область программы на Python, в которой пространство имён доступно напрямую. «Напрямую доступно» означает, что неквалифицированная ссылка на имя пытается найти это имя в пространстве имён.3637Хотя области видимости определяются статически, они используются динамически. В любой момент выполнения доступны как минимум три вложенные области видимости, чьи пространства имён непосредственно доступны:3839- самая внутренняя область, которая просматривается первой, содержит локальные имена40- области видимости любых внешних функций, которые ищутся начиная с ближайшей внешней области, содержат имена, не являющиеся локальными, но и не глобальными41- предпоследняя область содержит глобальные имена текущего модуля42- самая внешняя область (просматривается последней) – это пространство имён, содержащее встроенные имена4344Если имя объявлено как global, то все ссылки и присваивания направляются непосредственно в среднюю область видимости, содержащую глобальные имена модуля. Чтобы переназначить переменные, найденные вне самой внутренней области, можно использовать инструкцию [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#nonlocal); если не объявлено nonlocal, эти переменные доступны только для чтения (попытка записать в такую переменную просто создаст *новую* локальную переменную в самой внутренней области, оставив внешнюю переменную с тем же именем неизменной).4546Обычно локальная область видимости ссылается на локальные имена (текстуально) текущей функции. Вне функций локальная область видимости ссылается на то же пространство имён, что и глобальная: пространство имён модуля. Определения классов помещают ещё одно пространство имён в локальную область.4748Важно понимать, что области видимости определяются текстуально: глобальная область функции, определённой в модуле, – это пространство имён этого модуля, независимо от того, откуда и под каким псевдонимом функция вызывается. С другой стороны, фактический поиск имён выполняется динамически, во время выполнения – однако определение языка развивается в сторону статического разрешения имён, во время «компиляции», так что не полагайтесь на динамическое разрешение имён! (На самом деле, локальные переменные уже определяются статически.)4950Особая особенность Python: если нет [`global`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#global) инструкции в силе, присваивания имен всегда попадают в самую внутреннюю область видимости. Присваивания не копируют данные – они просто связывают имена с объектами. То же самое верно и для удалений: инструкция `del x` удаляет привязку `x` из пространства имен, на которое ссылается локальная область видимости. Фактически все операции, вводящие новые имена, используют локальную область видимости: в частности, инструкции [`import`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#import) и определения функций связывают имя модуля или функции в локальной области видимости.5152Оператор [`global`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#global) используется для указания, что определённые переменные живут в глобальной области и должны быть перепривязаны там; оператор [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#nonlocal) указывает, что определённые переменные живут в объемлющей области и должны быть перепривязаны там.5354### 9.2.1. Пример областей видимости и пространств имён5556Это пример, демонстрирующий, как обращаться к различным областям видимости и пространствам имён, и как [`global`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#global) и [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#nonlocal) влияют на связывание переменных:5758```python59def scope_test():60 def do_local():61 spam = "local spam"6263 def do_nonlocal():64 nonlocal spam65 spam = "nonlocal spam"6667 def do_global():68 global spam69 spam = "global spam"7071 spam = "test spam"72 do_local()73 print("After local assignment:", spam)74 do_nonlocal()75 print("After nonlocal assignment:", spam)76 do_global()77 print("After global assignment:", spam)7879scope_test()80print("In global scope:", spam)81```8283Вывод примера кода:8485```text86After local assignment: test spam87After nonlocal assignment: nonlocal spam88After global assignment: nonlocal spam89In global scope: global spam90```9192Обратите внимание, как присваивание *local* (которое используется по умолчанию) не изменило привязку *spam* в *scope\_test*. Присваивание [`nonlocal`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#nonlocal) изменило привязку *spam* в *scope\_test*, а присваивание [`global`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#global) изменило привязку на уровне модуля.9394Также видно, что не было предыдущей привязки для *spam* до присваивания [`global`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#global).9596## 9.3. Первое знакомство с классами9798Классы вводят немного нового синтаксиса, три новых типа объектов и некоторую новую семантику.99100### 9.3.1. Синтаксис определения класса101102Простейшая форма определения класса выглядит так:103104```python105class ClassName:106 <statement-1>107 .108 .109 .110 <statement-N>111```112113Определения классов, как и определения функций (операторы [`def`](https://python-all.ru/3.5/reference/compound_stmts.html#def)), должны быть выполнены, чтобы возыметь действие. (Теоретически можно разместить определение класса в ветке оператора [`if`](https://python-all.ru/3.5/reference/compound_stmts.html#if) или внутри функции.)114115На практике операторы внутри определения класса обычно являются определениями функций, но допускаются и другие операторы, и иногда они полезны – мы вернёмся к этому позже. Определения функций внутри класса обычно имеют особую форму списка аргументов, продиктованную соглашениями о вызове методов – и это тоже объясняется позже.116117При входе в определение класса создаётся новое пространство имён, которое используется как локальная область видимости – таким образом, все присваивания локальным переменным попадают в это новое пространство имён. В частности, определения функций связывают имя новой функции здесь.118119Когда определение класса завершается нормально (через конец), создаётся *объект класса*. Это по сути обёртка вокруг содержимого пространства имён, созданного определением класса; мы узнаем больше об объектах класса в следующем разделе. Исходная локальная область видимости (действовавшая непосредственно перед входом в определение класса) восстанавливается, и объект класса связывается здесь с именем класса, указанным в заголовке определения класса (`ClassName` в примере).120121### 9.3.2. Объекты классов122123Объекты классов поддерживают два вида операций: обращение к атрибутам и создание экземпляров.124125*Обращение к атрибутам* использует стандартный синтаксис, принятый для всех обращений к атрибутам в Python: `obj.name`. Допустимыми именами атрибутов являются все имена, которые находились в пространстве имён класса на момент создания объекта класса. Итак, если определение класса выглядело так:126127```python128class MyClass:129 """Простой пример класса"""130 i = 12345131132 def f(self):133 return 'hello world'134```135136тогда `MyClass.i` и `MyClass.f` являются допустимыми ссылками на атрибуты, возвращающими целое число и объект функции соответственно. Атрибутам класса также можно присваивать значения, поэтому можно изменить значение `MyClass.i` путём присваивания. `__doc__` также является допустимым атрибутом, возвращающим строку документации, принадлежащую классу: `"A simple example class"`.137138*Создание экземпляра* класса использует синтаксис вызова функции. Просто представьте, что объект класса – это функция без параметров, возвращающая новый экземпляр класса. Например (предполагая приведённый выше класс):139140```python141x = MyClass()142```143144создаёт новый *экземпляр* класса и присваивает этот объект локальной переменной `x`.145146Операция создания экземпляра («вызов» объекта класса) создаёт пустой объект. Многие классы предпочитают создавать объекты с экземплярами, настроенными на определённое начальное состояние. Поэтому класс может определить специальный метод с именем [`__init__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__init__), например так:147148```python149def __init__(self):150 self.data = []151```152153Когда класс определяет метод [`__init__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__init__), создание экземпляра класса автоматически вызывает [`__init__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__init__) для только что созданного экземпляра класса. Таким образом, в этом примере новый инициализированный экземпляр можно получить с помощью:154155```python156x = MyClass()157```158159Конечно, метод [`__init__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__init__) может иметь аргументы для большей гибкости. В этом случае аргументы, переданные оператору создания экземпляра класса, передаются [`__init__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__init__). Например,160161```python162>>> class Complex:163... def __init__(self, realpart, imagpart):164... self.r = realpart165... self.i = imagpart166...167>>> x = Complex(3.0, -4.5)168>>> x.r, x.i169(3.0, -4.5)170```171172### 9.3.3. Объекты экземпляров173174Что можно делать с объектами экземпляров? Единственные операции, поддерживаемые объектами экземпляров, – это ссылки на атрибуты. Существует два вида допустимых имён атрибутов: атрибуты-данные и методы.175176*Атрибуты данных* соответствуют «переменным экземпляра» в Smalltalk и «членам данных» в C++. Атрибуты данных не нужно объявлять; как и локальные переменные, они возникают при первом присваивании. Например, если `x` является экземпляром `MyClass`, созданным выше, следующий фрагмент кода выведет значение `16`, не оставив следа:177178```python179x.counter = 1180while x.counter < 10:181 x.counter = x.counter * 2182print(x.counter)183del x.counter184```185186Другой вид ссылки на атрибут экземпляра – это *метод*. Метод – это функция, которая «принадлежит» объекту. (В Python термин «метод» не уникален для экземпляров классов: другие типы объектов также могут иметь методы. Например, объекты списка имеют методы append, insert, remove, sort и так далее. Однако в дальнейшем обсуждении мы будем использовать термин «метод» исключительно для обозначения методов экземпляров классов, если явно не указано иное.)187188Допустимые имена методов объекта экземпляра зависят от его класса. По определению, все атрибуты класса, являющиеся объектами-функциями, определяют соответствующие методы его экземпляров. Так, в нашем примере `x.f` является допустимой ссылкой на метод, так как `MyClass.f` – функция, а `x.i` – нет, поскольку `MyClass.i` функцией не является. Но `x.f` – это не то же самое, что `MyClass.f`; это *объект метода*, а не объект функции.189190### 9.3.4. Объекты методов191192Обычно метод вызывается сразу после его связывания:193194```python195x.f()196```197198В примере `MyClass` это вернёт строку `'hello world'`. Однако необязательно вызывать метод сразу: `x.f` – это объект-метод, который можно сохранить и вызвать позже. Например:199200```python201xf = x.f202while True:203 print(xf())204```205206будет продолжать печатать `hello world` до бесконечности.207208Что именно происходит при вызове метода? Возможно, вы заметили, что `x.f()` был вызван без аргумента выше, хотя определение функции для `f()` указывало аргумент. Что случилось с аргументом? Разумеется, Python возбуждает исключение, когда функция, требующая аргумент, вызывается без него – даже если этот аргумент фактически не используется…209210На самом деле вы, возможно, догадались: особенность методов в том, что объект экземпляра передаётся как первый аргумент функции. В нашем примере вызов `x.f()` полностью эквивалентен `MyClass.f(x)`. В общем случае вызов метода со списком из *n* аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, созданным путём вставки объекта экземпляра метода перед первым аргументом.211212Если всё ещё непонятно, как работают методы, взгляд на реализацию может прояснить ситуацию. Когда происходит обращение к атрибуту экземпляра, который не является атрибутом-данным, выполняется поиск в его классе. Если имя соответствует атрибуту класса, являющемуся объектом функции, то создаётся объект метода путём упаковки (указателей на) экземпляр и найденный объект функции вместе в абстрактный объект: это и есть объект метода. При вызове объекта метода со списком аргументов строится новый список аргументов из экземпляра и списка аргументов, после чего с этим новым списком вызывается объект функции аргументов.213214### 9.3.5. Переменные класса и экземпляра215216Вообще говоря, переменные экземпляра предназначены для данных, уникальных для каждого экземпляра, а переменные класса – для атрибутов и методов, общих для всех экземпляров класса:217218```python219class Dog:220221 kind = 'canine' # переменная класса, общая для всех экземпляров222223 def __init__(self, name):224 self.name = name # переменная экземпляра, уникальная для каждого экземпляра225226>>> d = Dog('Fido')227>>> e = Dog('Buddy')228>>> d.kind # общая для всех собак229'canine'230>>> e.kind # общая для всех собак231'canine'232>>> d.name # уникально для d233'Fido'234>>> e.name # уникально для e235'Buddy'236```237238Как обсуждалось в [Замечание об именах и объектах](https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html#tut-object), совместно используемые данные могут иметь неожиданные последствия при работе с [изменяемыми](https://python-all.ru/3.5/glossary.html#term-mutable) объектами, такими как списки и словари. Например, список *tricks* в следующем коде не следует использовать как переменную класса, поскольку этот единственный список будет общим для всех *Dog* экземпляров:239240```python241class Dog:242243 tricks = [] # ошибочное использование переменной класса244245 def __init__(self, name):246 self.name = name247248 def add_trick(self, trick):249 self.tricks.append(trick)250251>>> d = Dog('Fido')252>>> e = Dog('Buddy')253>>> d.add_trick('roll over')254>>> e.add_trick('play dead')255>>> d.tricks # неожиданно общая для всех собак256['roll over', 'play dead']257```258259Правильное проектирование класса подразумевает использование переменной экземпляра:260261```python262class Dog:263264 def __init__(self, name):265 self.name = name266 self.tricks = [] # создаёт новый пустой список для каждой собаки267268 def add_trick(self, trick):269 self.tricks.append(trick)270271>>> d = Dog('Fido')272>>> e = Dog('Buddy')273>>> d.add_trick('roll over')274>>> e.add_trick('play dead')275>>> d.tricks276['roll over']277>>> e.tricks278['play dead']279```280281## 9.4. Разные замечания282283Атрибуты данных переопределяют одноимённые атрибуты методов; чтобы избежать случайных конфликтов имён, которые могут вызвать труднонаходимые ошибки в больших программах, разумно использовать какое-либо соглашение, минимизирующее вероятность конфликтов. Возможные соглашения включают написание имён методов с заглавной буквы, добавление префикса к именам атрибутов данных в виде короткой уникальной строки (возможно, просто подчёркивания) или использование глаголов для методов и существительных для атрибутов данных.284285Атрибуты данных могут использоваться как методами, так и обычными пользователями («клиентами») объекта. Иными словами, классы не пригодны для реализации чистых абстрактных типов данных. На самом деле в Python нет возможности принудительно скрыть данные – всё строится на соглашениях. (С другой стороны, реализация Python, написанная на C, может полностью скрыть детали реализации и контролировать доступ к объекту, если это необходимо; эта возможность может использоваться расширениями Python, написанными на C.)286287Клиенты должны осторожно обращаться с атрибутами данных – они могут нарушить инварианты, поддерживаемые методами, если будут записывать свои значения в эти атрибуты. Обратите внимание, что клиенты могут добавлять собственные атрибуты данных к объекту экземпляра, не влияя на корректность методов, при условии отсутствия конфликтов имён – и снова соглашение об именах может избавить от многих проблем.288289Не существует краткой формы для обращения к атрибутам данных (или другим методам!) из методов. Я нахожу, что это на самом деле повышает читаемость методов: при беглом просмотре метода невозможно перепутать локальные переменные и переменные экземпляра.290291Часто первый аргумент метода называется `self`. Это не более чем соглашение: имя `self` не имеет для Python абсолютно никакого особого значения. Однако имейте в виду, что, не следуя этому соглашению, вы делаете свой код менее читаемым для других программистов Python; также возможно, что будет написана программа *обозреватель классов*, которая полагается на такое соглашение.292293Любой объект функции, являющийся атрибутом класса, определяет метод для экземпляров этого класса. Совершенно необязательно, чтобы определение функции было текстуально вложено в определение класса: можно также присвоить объект функции локальной переменной в классе. Пример:294295```python296# Функция, определённая вне класса297def f1(self, x, y):298 return min(x, x+y)299300class C:301 f = f1302303 def g(self):304 return 'hello world'305306 h = g307```308309Теперь `f`, `g` и `h` – все атрибуты класса `C`, которые ссылаются на объекты функций, и, следовательно, все они являются методами экземпляров `C` – `h` полностью эквивалентен `g`. Обратите внимание, что такая практика обычно только запутывает читателя программы.310311Методы могут вызывать другие методы, используя атрибуты метода аргумента `self`:312313```python314class Bag:315 def __init__(self):316 self.data = []317318 def add(self, x):319 self.data.append(x)320321 def addtwice(self, x):322 self.add(x)323 self.add(x)324```325326Методы могут ссылаться на глобальные имена так же, как обычные функции. Глобальная область видимости, связанная с методом, – это модуль, содержащий его определение. (Класс никогда не используется в качестве глобальной области видимости.) Хотя редко встречаются веские причины для использования глобальных данных в методе, существуют многие законные применения глобальной области видимости: например, функции и модули, импортированные в глобальную область видимости, могут использоваться методами, а также функции и классы, определённые в ней. Обычно класс, содержащий метод, сам определён в этой глобальной области видимости, и в следующем разделе мы найдём несколько хороших причин, по которым методу может понадобиться ссылаться на собственный класс.327328Каждое значение является объектом и поэтому имеет *класс* (также называемый его *типом*). Он хранится как `object.__class__`.329330## 9.5. Наследование331332Разумеется, языковая возможность не заслуживала бы названия «класс», если бы не поддерживала наследование. Синтаксис определения производного класса выглядит так:333334```python335class DerivedClassName(BaseClassName):336 <statement-1>337 .338 .339 .340 <statement-N>341```342343Имя `BaseClassName` должно быть определено в области видимости, содержащей определение производного класса. Вместо имени базового класса также допускаются другие произвольные выражения. Это может быть полезно, например, когда базовый класс определён в другом модуле:344345```python346class DerivedClassName(modname.BaseClassName):347```348349Выполнение определения производного класса происходит так же, как и для базового класса. При создании объекта класса базовый класс запоминается. Это используется для разрешения ссылок на атрибуты: если запрашиваемый атрибут не найден в классе, поиск продолжается в базовом классе. Это правило применяется рекурсивно, если сам базовый класс является производным от какого-либо другого класса.350351В создании экземпляров производных классов нет ничего особенного: `DerivedClassName()` создаёт новый экземпляр класса. Ссылки на методы разрешаются следующим образом: выполняется поиск соответствующего атрибута класса, при необходимости спускаясь по цепочке базовых классов; ссылка на метод считается действительной, если результатом поиска является объект функции.352353Производные классы могут переопределять методы своих базовых классов. Поскольку методы не имеют особых привилегий при вызове других методов того же объекта, метод базового класса, который вызывает другой метод, определённый в том же базовом классе, может в итоге вызвать метод производного класса, переопределяющий его. (Для программистов на C++: все методы в Python по сути являются `virtual`.)354355Переопределяющий метод в производном классе может на самом деле захотеть расширить, а не просто заменить метод базового класса с тем же именем. Есть простой способ напрямую вызвать метод базового класса: просто вызовите `BaseClassName.methodname(self, arguments)`. Это иногда полезно и для клиентов. (Обратите внимание, что это работает только в том случае, если базовый класс доступен как `BaseClassName` в глобальной области видимости.)356357В Python есть две встроенные функции, работающие с наследованием:358359- Используйте [`isinstance()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#isinstance) для проверки типа экземпляра: `isinstance(obj, int)` будет `True` только если `obj.__class__` является [`int`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#int) или какого-либо класса, производного от [`int`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#int).360- Используйте [`issubclass()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#issubclass) для проверки наследования классов: `issubclass(bool, int)` является `True`, поскольку [`bool`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#bool) является подклассом [`int`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#int). Однако `issubclass(float, int)` является `False`, поскольку [`float`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#float) не является подклассом [`int`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#int).361362### 9.5.1. Множественное наследование363364Python также поддерживает форму множественного наследования. Определение класса с несколькими базовыми классами выглядит так:365366```python367class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):368 <statement-1>369 .370 .371 .372 <statement-N>373```374375В большинстве простых случаев можно представлять поиск атрибутов, наследуемых от родительского класса, как поиск в глубину слева направо без повторного поиска в одном и том же классе при пересечении иерархии. Таким образом, если атрибут не найден в `DerivedClassName`, он ищется в `Base1`, затем (рекурсивно) в базовых классах `Base1`, и если не найден там, то в `Base2`, и так далее.376377На самом деле всё немного сложнее: порядок разрешения методов (MRO) динамически изменяется для поддержки кооперативных вызовов [`super()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#super). Этот подход известен в некоторых других языках с множественным наследованием как call-next-method и является более мощным, чем вызов super в языках с одиночным наследованием.378379Динамическое упорядочивание необходимо, потому что все случаи множественного наследования демонстрируют одну или несколько ромбовидных связей (где хотя бы один из родительских классов доступен через несколько путей от самого нижнего класса). Например, все классы наследуют от [`object`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#object), поэтому любой случай множественного наследования предоставляет более одного пути для достижения [`object`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#object). Чтобы базовые классы не были доступны более одного раза, динамический алгоритм линеаризует порядок поиска таким образом, чтобы сохранить порядок слева направо, заданный в каждом классе, вызывать каждого родителя только один раз и быть монотонным (то есть класс может быть подклассом, не влияя на порядок приоритета своих родителей). В совокупности эти свойства позволяют проектировать надёжные и расширяемые классы с множественным наследованием. Для получения дополнительной информации см. [https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/](https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html).380381## 9.6. Приватные переменные382383«Приватных» переменных экземпляра, к которым нельзя обратиться иначе как изнутри объекта, в Python не существует. Однако существует соглашение, которому следует большая часть кода Python: имя с префиксом подчёркивания (например, `_spam`) следует рассматривать как непубличную часть API (будь то функция, метод или элемент данных). Его следует считать деталью реализации, которая может измениться без уведомления.384385Поскольку существует обоснованный вариант использования для закрытых членов класса (а именно, чтобы избежать коллизий имён с именами, определёнными в подклассах), для такого механизма предусмотрена ограниченная поддержка, называемая *искажением имён*. Любой идентификатор вида `__spam` (как минимум два начальных символа подчёркивания, не более одного конечного) текстуально заменяется на `_classname__spam`, где `classname` – это имя текущего класса с удалёнными начальными символами подчёркивания. Это искажение выполняется независимо от синтаксической позиции идентификатора, если он встречается в определении класса.386387Искажение имён полезно для того, чтобы подклассы могли переопределять методы, не нарушая внутриклассовых вызовов методов. Например:388389```python390class Mapping:391 def __init__(self, iterable):392 self.items_list = []393 self.__update(iterable)394395 def update(self, iterable):396 for item in iterable:397 self.items_list.append(item)398399 __update = update # приватная копия исходного метода update()400401class MappingSubclass(Mapping):402403 def update(self, keys, values):404 # предоставляет новую сигнатуру для update()405 # но не нарушает __init__()406 for item in zip(keys, values):407 self.items_list.append(item)408```409410Обратите внимание, что правила искажения в основном предназначены для предотвращения случайностей; по-прежнему можно получить доступ к переменной, считающейся закрытой, или изменить её. Это может быть даже полезно в особых обстоятельствах, например, в отладчике.411412Обратите внимание, что код, переданный в `exec()` или `eval()`, не считает имя класса вызывающего класса текущим классом; это похоже на эффект оператора `global`, действие которого также ограничено кодом, скомпилированным вместе. То же ограничение применяется к `getattr()`, `setattr()` и `delattr()`, а также при прямом обращении к `__dict__`.413414## 9.7. Прочее415416Иногда полезно иметь тип данных, аналогичный паскалевской «записи» (record) или сишной «структуре» (struct), объединяющий несколько именованных элементов данных. Пустое определение класса прекрасно подойдет:417418```python419class Employee:420 pass421422john = Employee() # Создать пустую запись сотрудника423424# Заполнить поля записи425john.name = 'John Doe'426john.dept = 'computer lab'427john.salary = 1000428```429430Фрагмент кода Python, который ожидает определённый абстрактный тип данных, часто может получить вместо него класс, эмулирующий методы этого типа данных. Например, если есть функция, форматирующая данные из файлового объекта, можно определить класс с методами `read()` и `readline()`, которые получают данные из строкового буфера, и передать его в качестве аргумента.431432У объектов методов экземпляра тоже есть атрибуты: `m.__self__` – это объект экземпляра с методом `m()`, а `m.__func__` – объект функции, соответствующий методу.433434## 9.8. Итераторы435436К настоящему моменту вы, вероятно, заметили, что большинство объектов-контейнеров можно перебирать с помощью оператора [`for`](https://python-all.ru/3.5/reference/compound_stmts.html#for):437438```python439for element in [1, 2, 3]:440 print(element)441for element in (1, 2, 3):442 print(element)443for key in {'one':1, 'two':2}:444 print(key)445for char in "123":446 print(char)447for line in open("myfile.txt"):448 print(line, end='')449```450451Такой стиль доступа ясен, краток и удобен. Использование итераторов пронизывает Python и объединяет его. За кулисами оператор [`for`](https://python-all.ru/3.5/reference/compound_stmts.html#for) вызывает [`iter()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#iter) у объекта-контейнера. Функция возвращает объект-итератор, который определяет метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#iterator.__next__), обращающийся к элементам контейнера по одному. Когда элементов больше нет, [`__next__()`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#iterator.__next__) возбуждает исключение [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.5/library/exceptions.html#StopIteration), которое говорит циклу [`for`](https://python-all.ru/3.5/reference/compound_stmts.html#for) завершиться. Вызвать метод [`__next__()`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#iterator.__next__) можно с помощью встроенной функции [`next()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#next); этот пример показывает, как всё это работает:452453```python454>>> s = 'abc'455>>> it = iter(s)456>>> it457<iterator object at 0x00A1DB50>458>>> next(it)459'a'460>>> next(it)461'b'462>>> next(it)463'c'464>>> next(it)465Traceback (most recent call last):466 File "<stdin>", line 1, in <module>467 next(it)468StopIteration469```470471Увидев механику протокола итератора, легко добавить поведение итератора в свои классы. Определите метод [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__iter__), который возвращает объект с методом [`__next__()`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#iterator.__next__). Если класс определяет `__next__()`, то [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__iter__) может просто вернуть `self`:472473```python474class Reverse:475 """Итератор для перебора последовательности в обратном порядке."""476 def __init__(self, data):477 self.data = data478 self.index = len(data)479480 def __iter__(self):481 return self482483 def __next__(self):484 if self.index == 0:485 raise StopIteration486 self.index = self.index - 1487 return self.data[self.index]488```489490```python491>>> rev = Reverse('spam')492>>> iter(rev)493<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>494>>> for char in rev:495... print(char)496...497m498a499p500s501```502503## 9.9. Генераторы504505[Генераторы](https://python-all.ru/3.5/glossary.html#term-generator) – это простой и мощный инструмент для создания итераторов. Они пишутся как обычные функции, но используют оператор [`yield`](https://python-all.ru/3.5/reference/simple_stmts.html#yield) всякий раз, когда нужно вернуть данные. Каждый раз, когда на нём вызывается [`next()`](https://python-all.ru/3.5/library/functions.html#next), генератор продолжает работу с того места, где остановился (он запоминает все значения данных и то, какой оператор был выполнен последним). Пример показывает, что генераторы можно создавать удивительно легко:506507```python508def reverse(data):509 for index in range(len(data)-1, -1, -1):510 yield data[index]511```512513```python514>>> for char in reverse('golf'):515... print(char)516...517f518l519o520g521```522523Всё, что можно сделать с генераторами, можно сделать и с итераторами на основе классов, как описано в предыдущем разделе. Что делает генераторы такими компактными – это то, что методы [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/datamodel.html#object.__iter__) и [`__next__()`](https://python-all.ru/3.5/reference/expressions.html#generator.__next__) создаются автоматически.524525Ещё одна ключевая особенность: локальные переменные и состояние выполнения автоматически сохраняются между вызовами. Это делает функцию проще для написания и гораздо понятнее, чем подход с использованием переменных экземпляра, таких как `self.index` и `self.data`.526527В дополнение к автоматическому созданию методов и сохранению состояния программы, при завершении генераторы автоматически возбуждают [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.5/library/exceptions.html#StopIteration). В совокупности эти возможности позволяют легко создавать итераторы, не прилагая больше усилий, чем при написании обычной функции.528529## 9.10. Генераторные выражения530531Некоторые простые генераторы можно кратко записать в виде выражений, используя синтаксис похожий на списковые включения, но с круглыми скобками вместо квадратных. Такие выражения предназначены для ситуаций, когда генератор используется сразу же окружающей функцией. Генераторные выражения компактнее, но менее универсальны, чем полноценные определения генераторов, и обычно более экономичны по памяти, чем эквивалентные списковые включения.532533Примеры:534535```python536>>> sum(i*i for i in range(10)) # сумма квадратов537285538539>>> xvec = [10, 20, 30]540>>> yvec = [7, 5, 3]541>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # скалярное произведение542260543544>>> from math import pi, sin545>>> sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)}546547>>> unique_words = set(word for line in page for word in line.split())548549>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)550551>>> data = 'golf'552>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))553['f', 'l', 'o', 'g']554```555556Сноски557558| [\[1\]](https://python-all.ru/3.5/tutorial/classes.html#id1) | За исключением одного. Объекты модулей имеют секретный атрибут только для чтения [`__dict__`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#object.__dict__), который возвращает словарь, используемый для реализации пространства имён модуля; имя [`__dict__`](https://python-all.ru/3.5/library/stdtypes.html#object.__dict__) является атрибутом, но не глобальным именем. Очевидно, что использование этого нарушает абстракцию реализации пространства имён, и должно быть ограничено такими вещами, как посмертные отладчики. |559| --- | --- |560