Как найти все методы данного класса в Python?
Всем привет! В сегодняшней статье мы посмотрим, как мы можем найти все методы данного класса.
Как найти все методы данного класса в Python?
Всем привет! В сегодняшней статье мы посмотрим, как мы можем найти все методы данного класса.
Часто очень удобно перечислить все методы класса напрямую, чтобы мы могли выполнить некоторую предварительную обработку на основе определенных методов.
Давайте начнем! Мы покажем вам некоторые способы сделать это, и вы можете использовать любой из методов ниже.
Определите наш класс шаблона
Давайте сначала определим манекет, из которого мы можем проверить наши выходы.
Рассмотрим класс ниже, который имеет некоторые методы:
Класс хранит плавучую точку Государство Атрибут, который мы можем манипулировать с помощью арифметических операций.
Давайте теперь посмотрим на некоторые способы перечислять методы для нашего пользовательского класса.
Способ 1 – Использование функции DIR () для перечисления методов в классе
Чтобы перечислить методы этого класса, один подход – использовать функцию DIR () в Python.
dir () Функция вернет все функции и свойства класса.
Посмотрим, что произойдет, если мы попробуем это для MyClass Отказ
Ну, эти методы (те, которые начинаются с двойного поднятия), называются Методы гуляния Отказ
Они обычно называются функцией обертки. Например, Dict () Функция вызывает __dict __ () метод.
Фильтрация расположенных методов от выхода
Обычно нам не понадобится префиксные методы двойной подчеркивания, поэтому мы можем отфильтровать их с помощью приведенного ниже фрагмента:
Ух ты! Теперь мы только получаем арифметические методы, которые мы хотели!
Однако наше настоящее решение имеет проблему.
Помните, что dir () Вызывает как методы, так и свойства класса?
Обращение с свойствами класса
Если бы у нас была собственность внутри класса, он тоже будет перечислять. Рассмотрим ниже пример.
Теперь, что вы думаете, что вывод будет?
Это дает нам Property1 Также, что не то, что мы хотим.
Нам нужно сделать еще один фильтр для дифференцировки между методом и свойством.
Но это действительно просто. Основное отличие состоит в том, что любой объект недвижимости Не Callable, в то время как методы можно назвать!
В Python мы можем использовать булевую функцию Callable (атрибут) Чтобы проверить, можно ли назвать атрибут.
Давайте теперь включаем это в наш старый код.
Давайте сломаемся, написав его без понимания списка:
Мы также изменили Метод к атрибут Так что это удаляет вводящее в заблуждение намерения!
Давайте проверим это сейчас.
Действительно, мы действительно получим свой список методов без свойств!
Метод 2 – Использование OptParse.optionparter
Теперь это еще один подход, который вы можете использовать, если вы не слишком удобны с помощью dir () Отказ
Мы можем использовать проверять Модуль, чтобы перечислить методы.
А именно, мы можем использовать Inspect.getMembers (экземпляр,. Сизлет) получить список методов.
Это автоматически выполнит работу для вас, и вам просто нужно иметь дело с выходом. Давайте посмотрим на пример.
Мы можем получить первый элемент каждого кортежа, чтобы получить имя метода.
Предостережения использования модуля проверки
Обратите внимание, что получаем список кортежей. Первый элемент кортежа – это имя функции, которую второй элемент представляет собой сам объект метода.
Хотя это может показаться хорошим решением, вы можете заметить некоторые вещи.
Из-за вышеупомянутых точек я бы предложил вам оставаться простой и использовать dir () Функция!
Заключение
В этой статье мы видели, как мы могли бы перечислить все методы данного класса в Python.
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
Примеры работы с классами в Python
Python — объектно-ориентированный язык с начала его существования. Поэтому, создание и использование классов и объектов в Python просто и легко. Эта статья поможет разобраться на примерах в области поддержки объектно-ориентированного программирования Python. Если у вас нет опыта работы с объектно-ориентированным программированием (OOП), ознакомьтесь с вводным курсом или учебным пособием, чтобы понять основные понятия.
Создание классов
Пример создания класса на Python:
Создание экземпляров класса
Доступ к атрибутам
Теперь, систематизируем все.
При выполнении этого кода, мы получаем следующий результат:
Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любой момент.
Вместо использования привычных операторов для доступа к атрибутам вы можете использовать эти функции:
Встроенные атрибуты класса
Для вышеуказанного класса давайте попробуем получить доступ ко всем этим атрибутам:
Когда этот код выполняется, он возвращает такой результат:
Удаление объектов (сбор мусора)
Python автоматически удаляет ненужные объекты (встроенные типы или экземпляры классов), чтобы освободить пространство памяти. С помощью процесса ‘Garbage Collection’ Python периодически восстанавливает блоки памяти, которые больше не используются.
Сборщик мусора Python запускается во время выполнения программы и тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля. С изменением количества обращений к нему, меняется количество ссылок.
Пример работы __del__()
Деструктор __del__() выводит имя класса того экземпляра, который должен быть уничтожен:
Когда вышеуказанный код выполняется и выводит следующее:
Наследование класса в python
Наследование — это процесс, когда один класс наследует атрибуты и методы другого. Класс, чьи свойства и методы наследуются, называют Родителем или Суперклассом. А класс, свойства которого наследуются — класс-потомок или Подкласс.
Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, на основе уже существующего. Укажите родительский класс в круглых скобках после имени нового класса.
Класс наследник наследует атрибуты своего родительского класса. Вы можете использовать эти атрибуты так, как будто они определены в классе наследнике. Он может переопределять элементы данных и методы родителя.
Синтаксис наследования класса
Классы наследники объявляются так, как и родительские классы. Только, список наследуемых классов, указан после имени класса.
Пример наследования класса в Python
Когда этот код выполняется, он выводит следующий результат:
Аналогичным образом вы можете управлять классом с помощью нескольких родительских классов:
Вы можете использовать функции issubclass() или isinstance() для проверки отношений двух классов и экземпляров.
Переопределение методов
Вы всегда можете переопределить методы родительского класса. В вашем подклассе могут понадобиться специальные функции. Это одна из причин переопределения родительских методов.
Пример переопределения методов:
Когда этот код выполняется, он производит следующий результат:
Популярные базовые методы
В данной таблице перечислены некоторые общие функции. Вы можете переопределить их в своих собственных классах.
| № | Метод, описание и пример вызова |
|---|---|
| 1 | __init__(self [, args. ]) — конструктор (с любыми необязательными аргументами) obj = className(args) |
| 2 | __del__(self) — деструктор, удаляет объект del obj |
| 3 | __repr__(self) — программное представление объекта repr(obj) |
| 4 | __str__(self) — строковое представление объекта str(obj) |
Пример использования __add__
Предположим, вы создали класс Vector для представления двумерных векторов. Что происходит, когда вы используете дополнительный оператор для их добавления? Скорее всего, Python будет против.
Однако вы можете определить метод __add__ в своем классе для добавления векторов и оператор + будет вести себя так как нужно.
Python: статические методы, методы класса и экземпляра класса
Aug 1, 2019 · 4 min read
Согласно модели данных Python, язык предлагает три вида методов: статические, класса и экземпляра класса. Давайте посмотрим, что же происходит за кулисами каждого из видов методов. Понимание принципов их работы поможет в создании красивого и эффективного кода. Начнём с самого простого примера, в котором демонстрируются все три вида методов.
Методы экземпляра класса
Это наиболее часто используемый вид методов. Методы экземпляра класса принимают объект класса как первый аргумент, который принято называть self и который указывает на сам экземпляр. Количество параметров метода не ограничено.
Встроенный пример метода экземпляра — str.upper() :
Методы класса
Методы класса привязаны к самому классу, а не его экземпляру. Они могут менять состояние класса, что отразится на всех объектах этого класса, но не могут менять конкретный объект.
Встроенный пример метода класса — dict.fromkeys() — возвращает новый словарь с переданными элементами в качестве ключей.
Статические методы
Их можно воспринимать как методы, которые “не знают, к какому классу относятся”.
Таким образом, статические методы прикреплены к классу лишь для удобства и не могут менять состояние ни класса, ни его экземпляра.
С теорией достаточно. Давайте разберёмся с работой методов, создав объект нашего класса и вызвав поочерёдно каждый из методов: instancemethod, classmethod and staticmethod.
Теперь давайте вызовем метод класса:
Мы видим, что метод класса classmethod() имеет доступ к самому классу ToyClass, но не к его конкретному экземпляру объекта. Запомните, в Python всё является объектом. Класс тоже объект, который мы можем передать функции в качестве аргумента.
Заметьте, что self и cls — не обязательные названия и эти параметры можно называть иначе.
Это лишь общепринятые обозначения, которым следуют все. Тем не менее они должны находиться первыми в списке параметров.
Вызовем статический метод:
Да, это может вас удивить, но статические методы можно вызывать через объект класса. Вызов через точку нужен лишь для удобства. На самом же деле в случае статического метода никакие аргументы ( self или cls ) методу не передаются.
То есть статические методы не могут получить доступ к параметрам класса или объекта. Они работают только с теми данными, которые им передаются в качестве аргументов.
Теперь давайте вызовем те же самые методы, но на самом классе.
Метод класса и статический метод работают, как нужно. Однако вызов метода экземпляра класса выдаёт TypeError, так как метод не может получить на вход экземпляр класса.
Теперь, когда вы знаете разницу между тремя видами методов, давайте рассмотрим реальный пример для понимания того, когда и какой метод стоит использовать. Пример взят отсюда.
Когда использовать каждый из методов?
Выбор того, какой из методов использовать, может показаться достаточно сложным. Тем не менее с опытом этот выбор делать гораздо проще.
Чаще всего метод класса используется тогда, когда нужен генерирующий метод, возвращающий объект класса. Как видим, метод класса from_birth_year используется для создания объекта класса Person по году рождения, а не возрасту.
Статические методы в основном используются как вспомогательные функции и работают с данными, которые им передаются.
Ответы на вопросы с PyObject
Предупреждаю сразу: пост написан нубом в питоне и программировании в общем. Если у вас будут уточнения и замечания (а они, я надеюсь, будут), просьба писать.
Ответы будут разбиты по тем же категориям, что и вопросы.
P.S. Питон у меня версии 2.6.6
Типы данных, основные конструкции
Для удобства проверки создадим небольшой тестовый класс:
1. Как получить список всех атрибутов объекта
2. Как получить список всех публичных атрибутов объекта
В Python для обозначения protected атрибутов используют «_», для private — «__» перед названием переменной. Следовательно, для получения списка только публичных атрибутов, список все атрибутов нужно отфильтровать. Сделать это можно или с помощью списковых выражений (list comprehension):
или воспользоваться функцией filter:
Как по мне, то первый вариант является более предпочтительным по причине большей читабельности.
3. Как получить список методов объекта
Поскольку функции и методы в Python являются объектами первого рода (вроде правильно написал?), то для проверки будем использовать функцию getattr, которая возвращает сам аттрибут объекта и функцию callable, которая и осуществляет проверку.
4. В какой «магической» переменной хранится содержимое help?
В атрибуте __doc__. В данную переменную заносится комментарий сразу после
объявления класса/метода/функции (см. тестовый класс).
Так же можно воспользоваться функцией help в интерактивном режиме:
5. Есть два кортежа, получить третий как конкатенацию первых двух
6. Есть два кортежа, получить третий как объединение уникальных элементов первых двух кортежей
В данном задании я видел 2 подхода:
1. писать циклы для проверки вхождения элемента в кортежи
2. воспользоваться встроенным типом set (по сути — хеш), над которым можно применять логические операции.
Решение с использованием второго подхода (используется XOR):
7. Почему если в цикле меняется список, то используется for x in lst[:], что означает [:]?
[:] — обозначение среза в питоне. Про них можно почитать, например, тут. В кратце: [:] создает копию lst и изменения в первом никак не влияют на итерацию по исходным значениям.
8. Есть два списка одинаковой длины, в одном ключи, в другом значения. Составить словарь.
Будем использовать функцию zip, которая делает кортежи из пары значений и dict, которая создает словарь из переданных аргументов.
9. Есть два списка разной длины, в одном ключи, в другом значения. Составить словарь. Для ключей, для которых нет значений использовать None в качестве значения. Значения, для которых нет ключей игнорировать.
В данном случае будем использовать функции zip, map. Особенностью zip является то, что возвращаемый результат ограничен самым коротким итерируемым. То есть это прекрасно подходит нам для случая, когда значений больше чем ключей. Во второй ветке python у map есть одна документированная особенность, а именно — если какое-либо из итерируемых значений короче других, оно дополняется с помощью None. Если вместо функции передано None, выполняется объединение и на выходе мы получаем те же кортежи.
Как вариант, можно рассмотреть использование функции itertools.izip_longest, которая была добавлена в 2.6.
10.Есть словарь. Инвертировать его. Т.е. пары ключ: значение поменять местами — значение: ключ.
Как вариант — опять использовать функцию zip.
P.S. прошу гуру подсказать, что правильней использовать в данном случае — zip или itertools.izip. Тоже самое относится и к values/itervalues.
11. Есть строка в юникоде, получить 8-битную строку в кодировке utf-8 и cp1251
Писал прямо во время написания статьи, но если правильно понял задание, то:
12. Есть строка в кодировке cp1251, получить юникодную строку
Аналогично:
Функции
1. Написать функцию, которой можно передавать аргументы либо списком/кортежем, либо по одному. Функция производит суммирование всех аргументов.
Решение вижу следующим: итерация по переданному списку. В случае если элемент списка — имеет атрибут __len__, а значит является итерируемым, разворачиваем его и передаем в нашу функцию.
2. Написать функцию-фабрику, которая будет возвращать функцию сложения с аргументом.
Так как функции являются объектами первого рода (если лажать, так по-крупному), то одними из вариантов их использования являются возврат их из других функций или методов и передача в качестве в аргументов. Суть сводится к тому, что мы должны вернуть функцию сложения, один из аргументов
которой задан при ее создании, а второй может варьироваться. Как я понимаю, это — замыкание — доступ к переменным, объявленным вне тела функции.
3. Написать фабрику, аналогичную п.2, но возвращающей список таких функций
В данном случае есть смысл возвращать список функций, которые мы написали выше.
Выглядеть будет примерно так:
4. Написать аналог map:
— первым аргументом идет либо функция, либо список функций
— вторым аргументом — список аргументов, которые будут переданы функциям
— полагается, что эти функции — функции одного аргумента
Данное задание я реализовал с использованием встроенного map (как вариант — заменен циклом). Так же, для проверки типа переданного значения использовал функцию isinstance и модуль collections, как аналог hasattr и магическому методу __len__.
Итераторы
Маленькое отступление. Я не видел особого смысла писать код итераторов, т.к. их код описан в документации к модулю itertools. Врядли я напишу лучше.
Итераторы основываются на генераторах, о которых есть прекрасная статья.
Модули
1. У нас есть импортированный модуль foo, как узнать физический путь файла, откуда он импортирован?
Путь хранится в аттрибуте __file__ модуля.
2. Из модуля foo вы импортируете модуль feedparser. Версия X feedparser’а есть в общесистемном каталоге site-packages, версия Y — рядом с модулем foo. Определена переменная окружения PYTHONPATH, и там тоже есть feedparser, версии Z. Какая версия будет использоваться?
Будет импортирована версия Y.
Согласно документации (6 раздел туториала), порядок импорта следующий:
1. директория рядом со скриптом, который был запущен
2. PYTHONPATH
3. системный каталог
3. Как посмотреть список каталогов, в которых Python ищет модули?
4. У вас есть модуль foo, внутри него импортируется модуль bar. Рядом с модулем foo есть файлы bar.py и bar/__init__.py Какой модуль будет использоваться.
Будет использован второй, т.е. пакет. Как я понял, происходит рекурсивный обход директорий, и пакеты импортируются первыми.
5. Что означает и для чего используется конструкция __name__ == ‘__main__’
Используется для определения был ли файл импортирован или запущен. Если мы его запускаем, то значение будет __main__, если импортируем — имя модуля.
