Как переопределить атрибут базового класса python

Наследование. Атрибуты private и protected

Мы продолжаем изучение темы «наследование». На этом занятии мы увидим, как влияет режим доступа private и protected атрибутов при наследовании классов.

• _attribute (с одним подчеркиванием) – режим доступа protected (служит для обращения внутри класса и во всех его дочерних классах)
• __attribute (с двумя подчеркиваниями) – режим доступа private (служит для обращения только внутри класса).

class Geom: name = 'Geom' def __init__(self, x1, y1, x2, y2): print(f"инициализатор Geom для ") self.__x1 = x1 self.__y1 = y1 self.__x2 = x2 self.__y2 = y2 class Rect(Geom): def __init__(self, x1, y1, x2, y2, fill='red'): super().__init__(x1, y1, x2, y2) self.__fill = fill

Здесь мы пытаемся в инициализаторе базового класса Geom сформировать приватные локальные свойства с координатами прямоугольника. Дополнительно в инициализаторе самого класса создается приватное свойство __fill. Ниже создадим объект класса Rect:

r = Rect(0, 0, 10, 20)

и выведем все его локальные атрибуты в консоль:

print(r.__dict__)

После запуска программы увидим следующие строчки: инициализатор Geom для
Смотрите, локальные свойства с координатами имеют префикс _Geom, то есть, префикс того класса, в котором они непосредственно были прописаны. Несмотря на то, что параметр self является ссылкой на объект класса Rect. Это особенность поведения (формирования) приватных атрибутов в базовых классах. У них всегда добавляется префикс именно базового класса, а не класса объекта self. А вот последнее свойство __fill имеет ожидаемый префикс _Rect, так как оно было создано в классе Rect. Что из этого следует? Во-первых, мы, конечно же, не можем обратиться в свойствам-координатам в дочернем классе Rect. Если в нем прописать метод get_coords():

def get_coords(self): return (self.__x1, self.__y1, self.__x2, self.__y2)

а, затем, вызвать через объект класса Rect:

r.get_coords()

то увидим ошибку AttributeError. Но если перенести этот метод в базовый класс Geom, то все сработает без ошибок, так как приватным свойствам будет добавлен правильный префикс _Geom. Возможно, вам кажется это немного запутанным? Но давайте вспомним, а для чего вообще нужны и когда используются приватные атрибуты. Мы говорили, что это закрытые от внешнего вмешательства свойства или методы текущего класса, доступные только внутри этого класса и недоступные из других, в том числе и из дочерних классов. Именно поэтому приватные атрибуты жестко привязываются к текущему классу, в котором они создаются, так как по логике предполагается их использовать только внутри этого класса и больше нигде. Если же нам нужно определить закрытые атрибуты, доступные в текущем классе и во всех его дочерних классах, то для этого следует использовать метод определения protected – одно нижнее подчеркивание. Поэтому правильнее было бы создавать свойства-координаты в базовом инициализаторе в режиме protected:

class Geom: name = 'Geom' def __init__(self, x1, y1, x2, y2): print(f"инициализатор Geom для ") self._x1 = x1 self._y1 = y1 self._x2 = x2 self._y2 = y2 class Rect(Geom): def __init__(self, x1, y1, x2, y2, fill='red'): super().__init__(x1, y1, x2, y2) self._fill = fill def get_coords(self): return (self._x1, self._y1, self._x2, self._y2)

Тогда никаких проблем с доступом уже не возникает:

r = Rect(0, 0, 10, 20) print(r.__dict__) r.get_coords()

После запуска программы увидим следующие строчки: инициализатор Geom для
Опять же, как я ранее отмечал, режим доступа protected в реальности никак не ограничивает доступ к атрибутам объектов класса или самого класса. Например, мы можем обратиться к координатам напрямую через экземпляр класса:

print(r._x1)

Никаких ошибок не будет. Нижнее подчеркивание лишь предупреждает (сигнализирует) программиста о защищенном атрибуте, к которому напрямую лучше не обращаться. Этот атрибут был создан для внутренней логики работы алгоритма в классе и не предназначен для обращения извне. В дальнейшем это может привести к проблемам, например, при изменении версии класса, в котором такого атрибута уже не будет, или он будет играть другую роль и т.п.

Атрибуты private и protected на уровне класса

Все также работает и с атрибутами уровня класса. Например, сейчас мы совершенно спокойно можем обратиться к свойству name класса Geom через объект класса Rect:

print(r.name)

Добавив одно нижнее подчеркивание, функционал останется прежним, мы лишь отметим, что к этой переменной извне лучше не обращаться:

print(r._name)

Но, если прописать два подчеркивания, то доступ будет закрыт всюду, кроме самого класса Geom:

print(r.__name)

class Rect(Geom): def __init__(self, x1, y1, x2, y2, fill='red'): super().__init__(x1, y1, x2, y2) self._fill = fill self._name = self.__name

Но в Geom мы можем к ней обращаться:

class Geom: __name = 'Geom' def __init__(self, x1, y1, x2, y2): print(f"инициализатор ") self._x1 = x1 self._y1 = y1 self._x2 = x2 self._y2 = y2

Те же ограничения доступа можно накладывать и на методы. Если в базовом классе Geom определить приватный метод, например, для проверки корректности значений координат:

class Geom: . def __verify_coord(self, coord): return 0  coord  100

то он будет доступен только внутри этого класса и вызвать его, скажем, в дочернем классе Rect уже не получится:

class Rect(Geom): def __init__(self, x1, y1, x2, y2, fill='red'): super().__init__(x1, y1, x2, y2) super().__verify_coord(x1) self._fill = fill

Как переопределить атрибут базового класса python

Кроме атрибутов объектов в классе можно определять атрибуты классов. Подобные атрибуты определяются в виде переменных уровня класса. Например:

class Person: type = "Person" description = "Describes a person" print(Person.type) # Person print(Person.description) # Describes a person Person.type = "Class Person" print(Person.type) # Class Person

Здесь в классе Person определено два атрибута: type, который хранит имя класса, и description, который хранит описание класса.

Для обращения к атрибутам класса мы можем использовать имя класса, например: Person.type , и, как и атрибуты объекта, мы можем получать и изменять их значения.

Подобные атрибуты являются общими для всех объектов класса:

class Person: type = "Person" def __init__(self, name): self.name = name tom = Person("Tom") bob = Person("Bob") print(tom.type) # Person print(bob.type) # Person # изменим атрибут класса Person.type = "Class Person" print(tom.type) # Class Person print(bob.type) # Class Person

Атрибуты класса могут применяться для таких ситуаций, когда нам надо определить некоторые общие данные для всех объектов. Например:

class Person: default_name = "Undefined" def __init__(self, name): if name: self.name = name else: self.name = Person.default_name tom = Person("Tom") bob = Person("") print(tom.name) # Tom print(bob.name) # Undefined

В данном случае атрибут default_name хранит имя по умолчанию. И если в конструктор передана пустая строка для имени, то атрибуту name передается значение атрибута класса default_name. Для обращения к атрибуту класса внутри методов можно применять имя класса

self.name = Person.default_name

Атрибут класса

Возможна ситуация, когда атрибут класса и атрибут объекта совпадает по имени. Если в коде для атрибута объекта не задано значение, то для него может применяться значение атрибута класса:

class Person: name = "Undefined" def print_name(self): print(self.name) tom = Person() bob = Person() tom.print_name() # Undefined bob.print_name() # Undefined bob.name = "Bob" bob.print_name() # Bob tom.print_name() # Undefined

Здесь метод print_name использует атрибут объект name, однако нигде в коде этот атрибут не устанавливается. Зато на уровне класса задан атрибут name. Поэтому при первом обращении к методу print_name, в нем будет использоваться значение атрибута класса:

tom = Person() bob = Person() tom.print_name() # Undefined bob.print_name() # Undefined

Однако далее мы можем поменять установить атрибут объекта:

bob.name = "Bob" bob.print_name() # Bob tom.print_name() # Undefined

Причем второй объект — tom продолжит использовать атрибут класса. И если мы изменим атрибут класса, соответственно значение tom.name тоже изменится:

tom = Person() bob = Person() tom.print_name() # Undefined bob.print_name() # Undefined Person.name = "Some Person" # меняем значение атрибута класса bob.name = "Bob" # устанавливаем атрибут объекта bob.print_name() # Bob tom.print_name() # Some Person

Статические методы

Кроме обычных методов класс может определять статические методы. Такие методы предваряются аннотацией @staticmethod и относятся в целом к классу. Статические методы обычно определяют поведение, которое не зависит от конкретного объекта:

class Person: __type = "Person" @staticmethod def print_type(): print(Person.__type) Person.print_type() # Person - обращение к статическому методу через имя класса tom = Person() tom.print_type() # Person - обращение к статическому методу через имя объекта

В данном случае в классе Person определен атрибут класса __type , который хранит значение, общее для всего класса — название класса. Причем поскольку название атрибута предваряется двумя подчеркиваниями, то данный атрибут будет приватным, что защитит от недопустимого изменения.

Также в классе Person определен статический метод print_type , который выводит на консоль значение атрибута __type. Действие этого метода не зависит от конкретного объекта и относится в целом ко всему классу — вне зависимости от объекта на консоль будет выводится одно и то же значение атрибута __type. Поэтому такой метод можно сделать статическим.

Наследование

Наследование – важная составляющая объектно-ориентированного программирования. Так или иначе мы уже сталкивались с ним, ведь объекты наследуют атрибуты своих классов. Однако обычно под наследованием в ООП понимается наличие классов и подклассов. Также их называют супер- или надклассами и классами, а также родительскими и дочерними классами.

Суть наследования здесь схожа с наследованием объектами от классов. Дочерние классы наследуют атрибуты родительских, а также могут переопределять атрибуты и добавлять свои.

—>

Простое наследование методов родительского класса

В качестве примера рассмотрим два класса столов. Класс Table – родительский по отношению к DeskTable (письменные столы). Независимо от своего типа все столы имеют длину, ширину и высоту. Пусть для письменных столов также важна площадь поверхности. Общее вынесем в класс, частное – в подкласс.

Наследственная связь между классами устанавливается через подкласс. При определении дочернего после его имени в скобках указывается родительский.

class Table: def __init__(self, l, w, h): self.length = l self.width = w self.height = h class DeskTable(Table): def square(self): return self.width * self.length t1 = Table(1.5, 1.8, 0.75) t2 = DeskTable(0.8, 0.6, 0.7) print(t2.square()) # вывод: 0.48

В данном случае у класса DeskTable нет своего конструктора, поэтому он наследует его от родителя. При создании объектов передавать аргументы необходимо в обоих случаях. Попытка вызова DeskTable с пустыми скобками приведет к ошибке.

С другой стороны, экземпляры надкласса Table , согласно неким родственным связям, не наследуют метод square своего подкласса.

В этом смысле терминология «родительский и дочерний класс» не совсем верна. Наследование в ООП – это скорее аналог систематизации и классификации наподобие той, что есть в живой природе. Все млекопитающие имеют четырехкамерное сердце, но только носороги – рог.

Полное переопределение метода надкласса

Рассмотрим вариант программы с «цепочкой наследования». Пусть дочерний по отношению к Table класс DeskTable в свою очередь выступит родительским по отношению к ComputerTable (компьютерные столы):

class Table: def __init__(self, l, w, h): self.length = l self.width = w self.height = h class DeskTable(Table): def square(self): return self.width * self.length class ComputerTable(DeskTable): def square(self, monitor=0.0): return self.width * self.length - monitor t3 = ComputerTable(0.8, 0.6, 0.7) print(t3.square(0.3)) # вывод: 0.18

Допустим, по задумке разработчиков рабочая поверхность компьютерного стола может вычисляться за вычетом площади, которую занимает монитор. В результате метод square в ComputerTable имеет отличия.

Определив в дочернем классе метод, одноименный методу родительского, мы тем самым переопределяем метод родительского класса. При вызове square на экземпляры ComputerTable будет вызываться метод из этого класса, а не из родительского класса DeskTable .

В то же время ComputerTable наследует конструктор класса от своей «бабушки» – класса Table .

Дополнение, оно же расширение, метода

Часто требуется не столько заменить, то есть полностью переопределить, метод родительского класса в дочернем, сколько дополнить, то есть расширить, код метода родительского класса в дочернем. В таких случаях решением является вызов метода надкласса в теле соответствующего метода подкласса. Обычно после этого в теле метода подкласса пишется дополнительный код.

Пусть имеется подкласс кухонных столов, для которых необходимо еще одно поле – количество посадочных мест. Из-за этой детали мы вынуждены в дочернем классе переопределить конструктор родительского.

class Table: def __init__(self, l, w, h): self.length = l self.width = w self.height = h class KitchenTable(Table): def __init__(self, l, w, h, p): self.length = l self.width = w self.height = h self.places = p t4 = KitchenTable(1.5, 2, 0.75, 6)

Поскольку существенная часть кода конструктора подкласса является такой же как в надклассе, правильнее будет вызвать метод другого класса, а не дублировать код:

class Table: def __init__(self, l, w, h): self.length = l self.width = w self.height = h class KitchenTable(Table): def __init__(self, l, w, h, p): Table.__init__(self, l, w, h) self.places = p t4 = KitchenTable(1.5, 2, 0.75, 6)

Здесь в теле конструктора KitchenTable мы вызываем метод __init__ через объект-класс Table , а не через объект-экземпляр. Вспомним, что в таких случаях метод вызывается как обычная функция (объект, к которому применяется метод, не передается в качестве первого аргумента). Поэтому в конструктор надкласса мы «вручную» передаем текущий экземпляр ( self ), записывая его перед остальными аргументами.

У кода выше есть небольшой недостаток. Нам ничего не мешает (при условии совпадения количества параметров) вызвать конструктор другого класса, а не только родительского, указав его имя вместо Table . Кроме того, имя надкласса может измениться, и тогда есть риск неправильных обращений к нему из дочерних классов.

В Python с целью улучшения так называемой обслуживаемости кода можно использовать встроенную в язык функцию super . Наиболее распространенным вариантом ее применения является вызов метода родительского класса из метода подкласса:

class KitchenTable(Table): def __init__(self, l, w, h, p): super().__init__(l, w, h) self.places = p

В данном случае аргумент self в скобках вызываемого родительского метода указывать явно не требуется.

Параметры со значениями по умолчанию у родительского класса

Рассмотрим случай, когда родительский класс имеет параметры со значениями по умолчанию, а дочерний – нет:

class Table: def __init__(self, l=1, w=1, h=1): self.length = l self.width = w self.height = h class KitchenTable(Table): def __init__(self, p, l, w, h): Table.__init__(self, l, w, h) self.places = p

При таком определении классов можно создать экземпляр от Table без передачи аргументов для конструктора:

t = Table()

Можем ли мы создать экземпляр от KitchenTable , передав значение только для параметра p ? Например, вот так:

k = KitchenTable(10)

Возможно ли, что p будет присвоено число 10, а l , w и h получат по единице от родительского класса? Невозможно, будет выброшено исключение по причине несоответствия количества переданных аргументов количеству требуемых конструктором:

. k = KitchenTable(10) TypeError: __init__() missing 3 required positional arguments: 'l', 'w', and 'h'

Когда создается объект от дочернего класса, сначала вызывается его конструктор, если он есть. Интерпретатор еще не знает, что в теле этого конструктора будет вызван конструктор родительского класса. Ведь это не обязательно. Значит, если все параметры дочернего конструктора не имеют значений по умолчанию, при построении объекта все значения должны передаваться.

Поэтому, если требуется допустить создание объектов от дочернего класса без передачи аргументов, придется назначить значения по умолчанию также в конструкторе дочернего класса.

class Table: def __init__(self, l=1, w=1, h=1): self.length = l self.width = w self.height = h class KitchenTable(Table): def __init__(self, l=1, w=1, h=0.7, p=4): Table.__init__(self, l, w, h) self.places = p

Параметр p , которого нет у родительского класса, мы делаем последним не просто так. Бывает, объекты разных родственных классов создаются или обрабатываются в одном цикле, то есть по одному алгоритму. При этом у них должны быть одинаковые «интерфейсы», то есть одинаковое количество передаваемых в конструктор аргументов.

Поэтому лучше, когда методы родственных классов принимают одинаковое число параметров. А если разное, то у «лишних» должны быть значения по-умолчанию, чтобы при вызове конструктора их можно было бы не передавать. Если такие параметры находятся еще и в конце, передачу аргументов для предстоящих параметров можно выполнять без ключей.

Другой вариант – отказаться от конструктора в дочернем классе, а значение для поля places устанавливать отдельным вызовом метода:

class Table: def __init__(self, l=1, w=1, h=1): self.length = l self.width = w self.height = h class KitchenTable(Table): places = 4 def set_places(self, p): self.places = p

Здесь у всех кухонных столов по-умолчанию будет 4 места. Если мы хотим изменить значение поля places , можем вызвать метод set_places . Хотя в случае Python можем сделать это напрямую, присвоив полю. При этом у экземпляра появится собственное поле places .

k = KitchenTable() k.places = 6

Поэтому метод set_places в общем-то не нужен.

В любом случае произвольное количество мест будет устанавливаться не в конструкторе, а отдельно. Если все же требуется указывать места при создании объекта, это можно сделать и в конструкторе родителя:

class Table: def __init__(self, l=1, w=1, h=1): self.length = l self.width = w self.height = h if isinstance(self, KitchenTable): p = int(input("Сколько мест: ")) self.places = p

С помощью функции isinstance проверяется, что создаваемый объект имеет тип KitchenTable . Если это так, то у него появляется поле places .

Мы не используем параметр p со значением по умолчанию в заголовке конструктора потому, что, если объектам других родственных классов он не нужен, не происходило бы путаницы и сложностей с документированием кода.

Практическая работа

Разработайте программу по следующему описанию.

В некой игре-стратегии есть солдаты и герои. У всех есть свойство, содержащее уникальный номер объекта, и свойство, в котором хранится принадлежность команде. У солдат есть метод «иду за героем», который в качестве аргумента принимает объект типа «герой». У героев есть метод увеличения собственного уровня.

В основной ветке программы создается по одному герою для каждой команды. В цикле генерируются объекты-солдаты. Их принадлежность команде определяется случайно. Солдаты разных команд добавляются в разные списки.

Измеряется длина списков солдат противоборствующих команд и выводится на экран. У героя, принадлежащего команде с более длинным списком, увеличивается уровень.

Отправьте одного из солдат первого героя следовать за ним. Выведите на экран идентификационные номера этих двух юнитов.

Курс с примерами решений практических работ:
pdf-версия

X Скрыть Наверх

Объектно-ориентированное программирование на Python

Наследование классов в Python

Классы в языке Python поддерживают наследование классов, что позволяет создавать новые классы с расширенным и/или измененным функционалом базового класса. Новый класс, созданный на основе базового класса — называется производный класс (derived class) или просто подкласс.

Подкласс наследует атрибуты и методы из родительского класса. Он так же может переопределять (override) методы родительского класса. Если подкласс не определяет свой конструктор __init__ , то он наследует конструктор родительского класса по умолчанию.

Синтаксис определения производного (дочернего) класса выглядит следующим образом:

class DerivedClassName(BaseClassName): statement-1> . statement-N> 

Имя BaseClassName должно быть определено в области, содержащей определение производного класса. Вместо имени базового класса допускаются и другие произвольные выражения. Это может быть полезно, например, когда базовый класс определен в другом модуле:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName): statement-1> . statement-N> 

Выполнение определения производного класса DerivedClassName происходит так же, как и для базового класса BaseClassName . Когда объект класса создан, базовый класс BaseClassName запоминается. Это используется для разрешения ссылок на атрибуты. Если запрошенный атрибут не найден в классе DerivedClassName , поиск переходит к поиску в базовом классе BaseClassName . Это правило применяется рекурсивно, если сам базовый класс является производным от какого-либо другого класса.

В создании экземпляров производных классов нет ничего особенного. Выражение a = DerivedClassName() создает новый экземпляр класса. Ссылки на методы разрешаются следующим образом: поиск соответствующего атрибута данных класса осуществляется по цепочке базовых классов, если это необходимо. Ссылка на метод класса будет действительна, если поиск обнаружил функциональный объект.

Производные классы DerivedClassName могут переопределять методы своих базовых классов BaseClassName . Поскольку методы не имеют особых привилегий при вызове других методов того же объекта, метод базового класса, который вызывает другой метод, определенный в том же базовом классе, может в конечном итоге вызвать метод производного класса, который переопределяет его. Для программистов C++ — все методы в Python фактически являются виртуальными.

Переопределяющий метод в производном классе может фактически расширить, а не просто заменить метод базового класса с тем же именем. Существует простой способ вызвать метод базового класса напрямую: 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 имя базового класса BaseClassName в глобальной области видимости.

Python имеет две встроенные функции, которые работают с наследованием:

• Используйте isinstance() для проверки типа экземпляра класса: isinstance(obj, int) будет истинным True только в том случае, если obj.__class__ равен int или класс является производным от класса int .
• Используйте issubclass() для проверки наследования классов: issubclass(bool, int) является истинным, так как bool является подклассом int() . Однако issubclass(float, int) является ложным False , так как float не является подклассом int .

Примеры использования переопределения методов.

class One: def __init__(self, name): self.name = name def talk(self): return f'Меня зовут self.name>' def say(self): return f'Привет self.name>' class Two(One): # декорируем метод def say(self): x = One.say(self) return f'x> . ' class Three(One): # переопределяем метод def say(self, word): return f'word> self.name>. ' one = One('Андрей') two = Two('Юра') three = Three('Аня') 

print(f'class One.__name__>:') print(one.talk()) print(one.say()) # class One: # Меня зовут Андрей # Привет Андрей print(f'class Two.__name__>:') print(two.talk()) print(two.say()) print('Two is subclass One:', issubclass(Two, One)) # class Two: # Меня зовут Юра # Привет Юра . # Two is subclass One: True print(f'class Three.__name__>:') print(three.talk()) print(three.say('Пока')) print('Three is subclass One:', issubclass(Three, One)) # class Three: # Меня зовут Аня # Пока Аня. # Three is subclass One: True print('Three is subclass Two:', issubclass(Three, Two)) # Three is subclass Two: False 

• ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
• Пространство имен и область видимости в классах
• Определение классов
• Объект класса и конструктор класса
• Создание экземпляра класса
• Метод экземпляра класса
• Что такое метод класса и зачем нужен
• Что такое статический метод в классах Python и зачем нужен
• Атрибуты класса и переменные экземпляра класса
• Кэширование методов экземпляра декоратором lru_cache
• Закрытые/приватные методы и переменные класса Python
• Наследование классов
• Множественное наследование классов
• Абстрактные классы
• Перегрузка методов в классе Python
• Что такое миксины и как их использовать
• Класс Python как структура данных, подобная языку C
• Создание пользовательских типов данных
• Специальные (магические) методы класса Python
• Базовая настройка классов Python магическими методами
• Настройка доступа к атрибутам класса Python
• Дескриптор класса для чайников
• Протокол дескриптора класса
• Практический пример дескриптора
• Использование метода .__new__() в классах Python
• Специальный атрибут __slots__ класса Python
• Специальный метод __init_subclass__ класса Python
• Определение метаклассов metaclass
• Эмуляция контейнерных типов в классах Python
• Другие специальные методы класса
• Как Python ищет специальные методы в классах
• Шаблон проектирования Фабрика и его реализация