Что в python не является объектом

Список типов данных в Python

Н ачнём с того, что все данные в Python являются объектами. Они могут создаваться нами вручную, либо быть изначально встроенными на уровне языка. Объект можно охарактеризовать, как особую область памяти, где хранятся некоторые значения и определённые для этих значений операции.

Проиллюстрировать фундаментальность объектов в разрезе Питона можно, приведя пример общего вида программы на этом языке. Итак:

Ну и вполне закономерно, что объекты можно классифицировать по их типам.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python — язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

a = 1 print(type(a)) a = ‘one’ print(type(a)) a = <1: 'one'>print(type(a))

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

💭 Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

👍 К плюсам динамической типизации можно отнести:

# список, элементами которого являются строка, целое число и кортеж variety_list = [‘String’, 42, (5,25)]

🙁 К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Атомарные объекты, при их присваивании, передаются по значению, а ссылочные — по ссылке

# пример присваивания атомарного объекта atom = 3 btom = atom atom = 2 print(atom) > 2 print(btom) > 3

Из результатов видно, что переменной btom было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

# пример присваивания ссылочного объекта link = [‘Ipona’, ‘Master Sword’] alin = link link[0] = ‘Zelda’ print(link) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’] print(alin) > [‘Zelda’, ‘Master Sword’]

Поскольку списки — это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной link переменной alin передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также int применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

print(0.3 + 0.3 + 0.3) > 0.8999999999999999 print(0.3 * 3 == 0.9) > False

В плане записи, float ничем не отличаются от int :

# примеры вещественных чисел zero = 0.0 pi = 3.14 e = 2.71

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без float никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции complex() :

# пример комплексного числа z = complex(1, 2) print(z) > (1+2j) # вещественная часть print(z.real) > 1.0 # мнимая часть print(z.imag) > 2.0 # сопряженное комплексное число print(z.conjugate()) > (1-2j)

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

z1 = complex(4, 5) z2 = complex(100, 200) print(z1 > z2) > Traceback (most recent call last): print(z1> z2) TypeError: ‘>’ not supported between instances of ‘complex’ and ‘complex’

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Источник

Python изнутри. Объекты. Голова

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Продолжаем разбираться во внутренностях Питона. В прошлый раз мы узнали, как Питон переваривает простую программу. Сегодня начнём изучение устройства его объектной системы.

Многие объекты расширяют эту структуру, добавляя необходимые поля, но эти два поля должны присутствовать в любом случае: счётчик ссылок и тип (в специальных отладочных сборках добавляется пара загадочных полей для отслеживания ссылок).

На этом, наверное, стоит закончить введение в объекты Питона. Надеюсь, поездка доставила вам удовольствие, и вы до сих пор со мной. Должен признать, что писать этот пост оказалось гораздо сложнее, чем я предполагал (и без помощи Antoine Pitrou и Mark Dickins поздней ночью на #python-dev я бы скорее всего сдался!). У нас осталось ещё много интересного: какой слот операнда используется в бинарных операциях? Что происходит при множественном наследовании, и что насчёт тех жуткихмельчайших деталях, связанных с ним? А что с метаклассами? А __slots__ и слабые ссылки? Что творится во встроенных объектах? Как работают словари, списки, множества и их собратья? И, напоследок, что насчёт этого чуда?

Ха! Я безумно рад таким вопросам! Ответы будут, но в следующем эпизоде.

Небольшой список литературы для любопытствующих:

Помните! Мы всегда рады встрече с заинтересованными людьми.

Источник

Классы, объекты и методы в Python

Введение

Примеры

Основное наследование

Наследование в Python основано на сходных идеях, используемых в других объектно-ориентированных языках, таких как Java, C ++ и т. Д. Новый класс может быть получен из существующего класса следующим образом.

Определим родительский Rectangle класс в примере ниже, который неявно наследует от object :

Rectangle класс может быть использован в качестве базового класса для определения Square класса, как квадрат является частным случаем прямоугольника.

Объекты производного класса могут получать доступ и изменять атрибуты своих базовых классов:

Встроенные функции, которые работают с наследованием

Переменные класса и экземпляра

Переменные экземпляра уникальны для каждого экземпляра, а переменные класса являются общими для всех экземпляров.

Переменные класса могут быть доступны в экземплярах этого класса, но присвоение атрибуту класса создаст переменную экземпляра, которая затеняет переменную класса

Связанные, несвязанные и статические методы

класс A (объект): def f (self, x): return 2 * x Af # (в Python 3.x)

Af # (в Python 2.x) Af__class__ # Af__func__ #

импорт inspect inspect.isfunction (Af) # True inspect.ismethod (Af) # False импорт inspect inspect.isfunction (Af) # False inspect.ismethod (Af) # True

Обратите внимание, что методы класса привязаны к классу даже при обращении к экземпляру:

Классы нового стиля против старого стиля

Новые классы в стиле были введены в Python 2.2 для объединения классов и типов. Они наследуют от верхнего уровня object типа. Класс нового типа является определенный пользователем тип, и очень похож на встроенных типов.

В Python 3 классы старого стиля были удалены.

Значения по умолчанию для переменных экземпляра

Если переменная содержит значение неизменяемого типа (например, строку), тогда можно назначить значение по умолчанию, подобное этому.

Нужно быть осторожным при инициализации изменяемых объектов, таких как списки в конструкторе. Рассмотрим следующий пример:

Такое поведение вызвано тем, что в Python параметры по умолчанию связаны при выполнении функции, а не при ее объявлении. Чтобы получить переменную экземпляра по умолчанию, которая не разделяется между экземплярами, следует использовать такую ​​конструкцию:

Множественное наследование

Вот простой пример:

Теперь, если мы создаем экземпляр FooBar, если мы ищем атрибут foo, мы видим, что атрибут Foo находится первым

Можно просто сказать, что алгоритм Python MRO

То есть, например, Bar не может наследовать от FooBar, а FooBar наследует от Bar.

Множественное наследование с помощью метода init класса, когда у каждого класса есть собственный метод init, тогда мы пытаемся получить множественное наследование, тогда вызывается только метод init класса, который наследуется первым.

для примера ниже Foo метод инициализировать класс вызывался класс Bar не INIT вызывался

Выход:

Выход:

Дескрипторы и точечные поиски

Методы класса: альтернативные инициализаторы

Методы класса представляют альтернативные способы создания экземпляров классов. Чтобы проиллюстрировать это, давайте посмотрим на пример.

Однако с этим битом кода связаны две основные проблемы:

Классная композиция

Композиция классов позволяет явные отношения между объектами. В этом примере люди живут в городах, которые принадлежат странам. Композиция позволяет людям получить доступ ко всем людям, живущим в их стране:

Обезьяна Ямочный

Но теперь мы хотим добавить еще одну функцию позже в коде. Предположим, что эта функция выглядит следующим образом.

Эти дополнения доступны для всех экземпляров этого класса (или его подклассов) автоматически. Например:

Обратите внимание, что, в отличие от некоторых других языков, этот метод не работает для определенных встроенных типов и не считается хорошим стилем.

Список всех членов класса

dir() функция может быть использована для получения списка членов класса:

Предостережения:

Введение в классы

Класс, функционирующий как шаблон, который определяет основные характеристики конкретного объекта. Вот пример:

Есть несколько вещей, на которые стоит обратить внимание при рассмотрении приведенного выше примера.

Теперь давайте сделаем несколько экземпляров нашего Person класса!

свойства

Классы Python поддерживают свойства, которые выглядят как обычный переменный объект, но с возможностью прикрепления пользовательского поведения и документации.

Помимо полезного синтаксиса, описанного выше, синтаксис свойства позволяет проверять или добавлять другие дополнения к этим атрибутам. Это может быть особенно полезно с общедоступными API-интерфейсами, где пользователю должен быть предоставлен определенный уровень помощи.

Синглтон класс

Для использования вы можете использовать Instance метод

Синтаксис

Параметры

Примечания

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.

Источник

Объекты и классы Python

В этом руководстве вы узнаете об основных функциях объектов и классов Python. Вы узнаете, что такое класс, как его создать и использовать в своей программе.

Python ‒ это объектно-ориентированный язык программирования. В отличие от процедурно-ориентированного программирования, где основной упор делается на функции, объектно-ориентированное программирование делает упор на объекты.

Разница между классом и объектом в python заключается в том, что объект является экземпляром класса.

Что такое объект в Python?

Объект в Python ‒ это просто набор данных (переменных) и методов (функций), которые воздействуют на эти данные. Точно так же класс является планом для этого объекта.

Мы можем думать о классе, как об эскизе (прототипе) дома. Он содержит все подробности о этажах, дверях, окнах и т.д. На основе этих описаний мы строим дом. Дом ‒ это объект.

Поскольку многие дома можно построить из чертежей дома, мы можем создать множество объектов из класса. Объект также называется экземпляром класса, а процесс создания этого объекта называется созданием экземпляра.

Определение класса

Как и определения функций в Python начинаются с ключевого слова def, определения классов начинаются с ключевого слова class.

Первая строка внутри класса называется docstring и содержит краткое описание класса. Хотя это не обязательно, это настоятельно рекомендуется.

Вот простое определение класса:

Класс создает новое локальное пространство имен, в котором определены все его атрибуты. Атрибуты могут быть данными или функциями.

В нем также есть специальные атрибуты, которые начинаются с двойного подчеркивания __. Например, __doc__ дает нам строку документации этого класса.

Как только мы определяем класс, создается новый объект класса с тем же именем. Этот объект класса позволяет нам получать доступ к различным атрибутам, а также создавать экземпляры новых объектов этого класса.

Создание объекта

Мы увидели, что объект класса можно использовать для доступа к различным атрибутам.

Его также можно использовать для создания новых экземпляров объекта (создания экземпляров) этого класса. Процедура создания объекта аналогична вызову функции.

Атрибуты могут быть данными или методом. Методы объекта ‒ это соответствующие функции этого класса.

Это означает, что поскольку Person.greet является объектом функции (атрибутом класса), Person.greet будет объектом метода.

Вы могли заметить параметр self в определении функции внутри класса, но мы вызвали этот метод просто как harry.greet() без каких-либо аргументов. Это все еще работало.

Это потому, что всякий раз, когда объект вызывает свой метод, сам объект передается в качестве первого аргумента. Итак, harry.greet() переводится как Person.greet (harry).

В общем случае вызов метода со списком из n аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, который создается путем вставки объекта метода перед первым аргументом.

По этим причинам первым аргументом функции в классе должен быть сам объект. Это условно называется self. Его можно назвать иначе, но мы настоятельно рекомендуем следовать правилам.

Теперь вы ознакомились с объектом класса, объектом экземпляра, объектом функции, объектом метода и их различиями.

Конструкторы в Python

Функции класса, начинающиеся с двойного подчеркивания __, называются специальными функциями, поскольку имеют особое значение.

Особый интерес представляет функция __init __(). Эта специальная функция вызывается всякий раз, когда создается новый объект этого класса.

Этот тип функций также называется конструкторами в объектно-ориентированном программировании (ООП). Обычно мы используем его для инициализации всех переменных.

В приведенном выше примере мы определили новый класс для представления комплексных чисел. В нем есть две функции: __init __() для инициализации переменных (по умолчанию ‒ ноль) и get_data() для правильного отображения числа.

Удаление атрибутов и объектов

Любой атрибут объекта можно удалить в любое время с помощью оператора del. Попробуйте выполнить следующее в оболочке Python, чтобы увидеть результат.

Мы даже можем удалить сам объект, используя оператор del.

На самом деле все намного сложнее. Когда мы делаем c1 = ComplexNumber (1,3), в памяти создается новый объект-экземпляр, и имя c1 связывается с ним.

В команде del c1 эта привязка удаляется, а имя c1 удаляется из соответствующего пространства имен. Однако объект продолжает существовать в памяти, и если к нему не привязано другое имя, он позже автоматически уничтожается.

Это автоматическое уничтожение объектов, на которые нет ссылок, в Python также называется сборкой мусора.

Источник

Заметки об объектной системе языка Python ч.1

Несколько заметок об объектной системе python’a. Рассчитаны на тех, кто уже умеет программировать на python. Речь идет только о новых классах (new-style classes) в python 2.3 и выше. В этой статье рассказывается, что такое объекты и как происходит поиск атрибутов.

Объекты

У a тоже есть __dict__ и __class__:

Класс и тип — это одно и то же.

a.__dict__ — это словарь, в котором находятся внутренние (или специфичные для объекта) атрибуты, в данном случае ‘name’. А в a.__class__ класс (тип).

И, например, в методах класса присваивание self.foo = bar практически идентично self.__dict__[‘foo’] = bar или сводится к аналогичному вызову.

В __dict__ объекта нет методов класса, дескрипторов, классовых переменных, свойств, статических методов класса, все они определяются динамически с помощью класса из __class__ атрибута, и являются специфичными именно для класса (типа) объекта, а не для самого объекта.

Пример. Переопределим класс объекта a:

Смотрим, что поменялось.

Значение a.name осталось прежним, т.е. __init__ не вызывался при смене класса.

Работа с атрибутам объекта: установка, удаление и поиск, равносильна вызову встроенных функций settattr, delattr, getattr:

a.x = 1 setattr(a, ‘x’, 1)
del a.x delattr(a, ‘x’)
a.x getattr(a, ‘x’)

При этом стоит стоит понимать, что setattr и delattr влияют и изменяют только сам объект (точнее a.__dict__), и не изменяют класс объекта.

qux — является классовой переменной, т.е. она «принадлежит» классу B, а не объекту a:

Если мы попытаемся удалить этот атрибут, то получим ошибку, т.к. delattr будет пытаться удалить атрибут из a.__dict__

Далее, если мы попытаемся изменить (установить) атрибут, setattr поместит его в __dict__, специфичный для данного, конкретного объекта.

Ну и раз есть ‘qux’ в __dict__ объекта, его можно удалить с помощью delattr:

После удаления, a.qux будет возвращать значение классовой переменной:

Объекты и классы

Классы — это объекты, и у них тоже есть специальные атрибуты __class__ и __dict__.

>>> class A ( object ):
. pass
.

Правда __dict__ у классов не совсем словарь

Но __dict__ ответственен за доступ к внутреннему пространству имен, в котором хранятся методы, дескрипторы, переменные, свойства и прочее:

В классах помимо __class__ и __dict__, имеется еще несколько специальных атрибутов: __bases__ — список прямых родителей, __name__ — имя класса. [1]

Классы можно считать эдакими расширениями обычных объектов, которые реализуют интерфейс типа. Множество всех классов (или типов) принадлежат множеству всех объектов, а точнее является его подмножеством. Иначе говоря, любой класс является объектом, но не всякий объект является классом. Договоримся называть обычными объектами(regular objects) те объекты, которые классами не являются.

Небольшая демонстрация, которая станет лучше понятна чуть позже.
Класс является объектом.
>>> class A ( object ):
. pass
.

>>> isinstance (A, object )
True

Число — это тоже объект.

Класс — это класс (т.е. тип).

>>> isinstance (A, type )
True

А вот число классом (типом) не является. (Что такое type будет пояснено позже)

Ну и a — тоже обычный объект.

>>> a = A()
>>> isinstance (a, A)
True
>>> isinstance (a, object )
True
>>> isinstance (a, type )
False

И у A всего один прямой родительский класс — object.

Часть специальных параметров можно даже менять:

С помощью getattr получаем доступ к атрибутам класса:

Поиск атрибутов в обычном объекте

В первом приближении алгоритм поиска выглядит так: сначала ищется в __dict__ объекта, потом идет поиск по __dict__ словарям класса объекта (который определяется с помощью __class__) и __dict__ его базовых классов в рекурсивном порядке.

Т.к. в обычных объектах a и b нет в __dict__ атрибута ‘qux’, то поиск продолжается во внутреннем словаре __dict__ их типа (класса), а потом по __dict__ словарям родителей в определенном порядке:

Меняем атрибут qux у класса A. И соответственно должны поменяться значения, которые возвращают экземпляры класса A — a и b:

Точно так же в рантайме к классу можно добавить метод:

И доступ к нему появится у экземпляров:

Точно так же как и с любыми другими объектами, можно удалить атрибут класса, например, классовую переменную qux:

Она удалиться из __dict__

И доступ у экземляров пропадет.

У классов почти такой же поиск атрибутов, как и у обычных объектов, но есть отличия: поиск начинается с собственного __dict__ словаря, а потом идет поиск по __dict__ словарям суперклассов (которые хранятся в __bases__) по опредленному алгоритму, а затем по классу в __class__ и его суперклассах. (Подробнее об этом позже).

Cсылки

Примечания

[1] О __module__ и __doc__ для простоты изложения пока забудем. Полный список атрибутов класса можно посмотреть в документации

Источник