Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
2 5343781172763690906
| ПРИМЕЧАНИЕ
Подобные методы управляют обновлением внутренних значений экземпляров (таких, как показа- ния одометра), однако любой пользователь, имеющий доступ к программному коду, сможет напря- мую задать атрибуту любое значение . Эффективная схема безопасности должна уделять особое внимание таким подробностям, не ограничиваясь простейшими проверками .
9-4 . Посетители: начните с программы из упражнения 9-1 (с . 165) . Добавьте атрибут number_served со значением по умолчанию 0; он представляет количество обслуженных посетителей . Создайте экземпляр с именем restaurant . Выведите значение number_served, потом измените и выведите снова . Добавьте метод с именем set_number_served(), позволяющий задать количество обслужен- ных посетителей . Вызовите метод с новым числом, снова выведите значение .
170 Глава 9 • Классы Добавьте метод с именем increment_number_served(), который увеличивает количество обслуженных посетителей на заданную величину . Вызовите этот метод с любым числом, которое могло бы представлять количество обслуженных клиентов — скажем, за один день . 9-5 . Попытки входа: добавьте атрибут login_attempts в класс User из упражнения 9-3 (с . 165) . Напишите метод increment_login_attempts(), увеличивающий значение login_ attempts на 1 . Напишите другой метод с именем reset_login_attempts(), обнуляющий значе- ние login_attempts . Создайте экземпляр класса User и вызовите increment_login_attempts() несколько раз . Вы- ведите значение login_attempts, чтобы убедиться в том, что значение было изменено пра- вильно, а затем вызовите reset_login_attempts() . Снова выведите login_attempts и убеди- тесь в том, что значение обнулилось . Наследование Работа над новым классом не обязана начинаться с нуля. Если класс, который вы пишете, представляет собой специализированную версию ранее написанного клас- са, вы можете воспользоваться наследованием. Один класс, наследующий от другого, автоматически получает все атрибуты и методы первого класса. Исходный класс называется родителем, а новый класс — потомком. Класс-потомок наследует атрибуты и методы родителя, но при этом также может определять собственные атрибуты и методы. Метод __init__() класса-потомка Первое, что делает Python при создании экземпляра класса-потомка, — присваивает значения всем атрибутам класса-родителя. Для этого методу __init__() класса-по- томка необходима помощь со стороны родителя. Например, попробуем построить модель электромобиля. Электромобиль пред- ставляет собой специализированную разновидность автомобиля, поэтому новый класс ElectricCar можно создать на базе класса Car
, написанного ранее. Тогда нам останется добавить в него код атрибутов и поведения, относящегося только к электромобилям. Начнем с создания простой версии класса ElectricCar , который делает все, что делает класс Car
: electric_car.py class Car(): """Простая модель автомобиля.""" def __init__(self, make, model, year): self.make = make self.model = model self.year = year self.odometer_reading = 0 def get_descriptive_name(self): long_name = str(self.year) + ' ' + self.make + ' ' + self.model return long_name.title()
Наследование 171 def read_odometer(self): print("This car has " + str(self.odometer_reading) + " miles on it.") def update_odometer(self, mileage): if mileage >= self.odometer_reading: self.odometer_reading = mileage else: print("You can't roll back an odometer!") def increment_odometer(self, miles): self.odometer_reading += miles class ElectricCar(Car): """Представляет аспекты машины, специфические для электромобилей.""" def __init__(self, make, model, year): """Инициализирует атрибуты класса-родителя.""" super().__init__(make, model, year) my_tesla = ElectricCar('tesla', 'model s', 2016) print(my_tesla.get_descriptive_name()) В точке строится экземпляр Car . При создании класса-потомка класс-родитель должен быть частью текущего файла, а его определение должно предшествовать определению класса-потомка в файле. В точке определяется класс-потомок ElectricCar . В определении потомка имя класса-родителя заключается в круглые скобки. Метод __init__() в точке получает информацию, необходимую для создания экземпляра Car .
super() в строке — специальная функция, которая помогает Python связать потомка с родителем. Эта строка приказывает Python вызвать метод __init__() класса, являющегося родителем ElectricCar , в результате чего экзем- пляр
ElectricCar получает все атрибуты класса-родителя. Имя super происходит из распространенной терминологии: класс-родитель называется суперклассом, а класс-потомок — субклассом. Чтобы проверить, правильно ли сработало наследование, попробуем создать электромобиль с такой же информацией, которая передается при создании обычного экземпляра Car
. В точке мы создаем экземпляр класса ElectricCar
и сохраняем его в my_tesla . Эта строка вызывает метод __init__() , определен- ный в ElectricCar , который в свою очередь приказывает Python вызвать метод __init__() , определенный в классе-родителе Car
. При вызове передаются аргу- менты
'tesla' , 'model s' и 2016 . Кроме __init__() класс еще не содержит никаких атрибутов или методов, специ- фических для электромобилей. Пока мы просто убеждаемся в том, что класс электромобиля содержит все поведение, присущее классу автомобиля: 2016 Tesla Model S Экземпляр ElectricCar работает так же, как экземпляр Car ; можно переходить к определению атрибутов и методов, специфических для электромобилей. 172 Глава 9 • Классы Наследование в Python 2 .7 В Python 2.7 наследование реализовано немного иначе. Класс ElectricCar будет выглядеть примерно так: class Car(object): def __init__(self, make, model, year): ... class ElectricCar(Car): def __init__(self, make, model, year): super(ElectricCar, self).__init__(make, model, year) ... Функция
super() должна получать два аргумента: ссылку на класс-потомок и объ- ект self
. Эти аргументы необходимы для того, чтобы Python мог правильно связать родителя с потомком. Если вы используете наследование в Python 2.7, убедитесь в том, что родитель также определяется с синтаксисом object
. Определение атрибутов и методов класса-потомка После создания класса-потомка, наследующего от класса-родителя, можно пере- ходить к добавлению новых атрибутов и методов, необходимых для того, чтобы потомок отличался от родителя. Добавим атрибут, специфический для электромобилей (например, мощность ак- кумулятора), и метод для вывода информации об этом атрибуте: class Car(): ... class ElectricCar(Car): """Представляет аспекты машины, специфические для электромобилей.""" def __init__(self, make, model, year): """ Инициализирует атрибуты класса-родителя. Затем инициализирует атрибуты, специфические для электромобиля. """ super().__init__(make, model, year) self.battery_size = 70 def describe_battery(self): """Выводит информацию о мощности аккумулятора.""" print("This car has a " + str(self.battery_size) + "-kWh battery.") my_tesla = ElectricCar('tesla', 'model s', 2016) print(my_tesla.get_descriptive_name()) my_tesla.describe_battery() В точке добавляется новый атрибут self.battery_size , которому присваивается исходное значение — скажем, 70. Этот атрибут будет присутствовать во всех экзем- плярах, созданных на основе класса ElectricCar (но не во всяком экземпляре Car ).
Также добавляется метод с именем describe_battery() , который выводит инфор-
Наследование 173 мацию об аккумуляторе в точке . При вызове этого метода выводится описание, которое явно относится только к электромобилям: 2016 Tesla Model S This car has a 70-kWh battery. Возможности специализации класса ElectricCar беспредельны. Вы можете до- бавить сколько угодно атрибутов и методов, чтобы моделировать электромобиль с любой нужной точностью. Атрибуты или методы, которые могут принадлежать любой машине (а не только электромобилю), должны добавляться в класс Car
вме- сто
ElectricCar . Тогда эта информация будет доступна всем пользователям класса Car , а класс ElectricCar будет содержать только код информации и поведения, специфических для электромобилей. Переопределение методов класса-родителя Любой метод родительского класса, который в моделируемой ситуации делает не то, что нужно, можно переопределить. Для этого в классе-потомке определяется метод с тем же именем, что и у метода класса-родителя. Python игнорирует метод родителя и обращает внимание только на метод, определенный в потомке. Допустим, в классе Car
имеется метод fill_gas_tank() . Для электромобилей за- правка бензином бессмысленна, поэтому этот метод логично переопределить. На- пример, это можно сделать так: def ElectricCar(Car): ... def fill_gas_tank(): """У электромобилей нет бензобака.""" print("This car doesn't need a gas tank!") И если кто-то попытается вызвать метод fill_gas_tank() для электромобиля, Python игнорирует метод fill_gas_tank() класса
Car и выполнит вместо него этот код. С применением наследования потомок сохраняет те аспекты родителя, которые вам нужны, и переопределяет все ненужное. Экземпляры как атрибуты При моделировании явлений реального мира в программах классы нередко до- полняются все большим количеством подробностей. Списки атрибутов и мето- дов растут, и через какое-то время файлы становятся длинными и громоздкими. В такой ситуации часть одного класса нередко можно записать в виде отдельного класса. Большой код разбивается на меньшие классы, которые работают во взаи- модействии друг с другом. Например, при дальнейшей доработке класса ElectricCar может оказаться, что в нем появилось слишком много атрибутов и методов, относящихся к аккумулято- ру. В таком случае можно остановиться и переместить все эти атрибуты и методы в отдельный класс с именем Battery
. Затем экземпляр Battery
становится атрибу- том класса ElectricCar :
174 Глава 9 • Классы class Car(): ...
"""Простая модель аккумулятора электромобиля.""" def __init__(self, battery_size=70): """Инициализирует атрибуты аккумулятора.""" self.battery_size = battery_size def describe_battery(self): """Выводит информацию о мощности аккумулятора.""" print("This car has a " + str(self.battery_size) + "-kWh battery.") class ElectricCar(Car): """Представляет аспекты машины, специфические для электромобилей.""" def __init__(self, make, model, year): """
Инициализирует атрибуты класса-родителя. Затем инициализирует атрибуты, специфические для электромобиля. """ super().__init__(make, model, year) self.battery = Battery() my_tesla = ElectricCar('tesla', 'model s', 2016) print(my_tesla.get_descriptive_name()) my_tesla.battery.describe_battery() В точке определяется новый класс с именем Battery , который не наследует ни от одного из других классов. Метод __init__() в точке получает один пара- метр
battery_size , кроме
self . Если значение не предоставлено, этот необязатель- ный параметр задает battery_size значение 70. Метод describe_battery() также перемещен в этот класс . Затем в класс ElectricCar добавляется атрибут с именем self.battery . Эта стро- ка приказывает Python создать новый экземпляр Battery (со значением battery_ size
по умолчанию, равным 70, потому что значение не задано) и сохранить его в атрибуте self.battery . Это будет происходить при каждом вызове __init__() ; теперь любой экземпляр ElectricCar будет иметь автоматически создаваемый экземпляр Battery
. Программа создает экземпляр электромобиля и сохраняет его в переменной my_ tesla
. Когда потребуется вывести описание аккумулятора, необходимо обратиться к атрибуту battery : my_tesla.battery.describe_battery() Эта строка приказывает Python обратиться к экземпляру my_tesla
, найти его атрибут
battery и вызвать метод describe_battery() , связанный с экземпляром Battery из атрибута. Результат выглядит так же, как и в предыдущей версии: 2016 Tesla Model S This car has a 70-kWh battery.
Наследование 175 Казалось бы, новый вариант требует большой дополнительной работы, но теперь аккумулятор можно моделировать с любой степенью детализации без загромож- дения класса ElectricCar . Добавим в Battery еще один метод, который выводит запас хода на основании мощности аккумулятора: class Car(): ... class Battery(): ... def get_range(self): """Выводит приблизительный запас хода для аккумулятора.""" if self.battery_size == 70: range = 240 elif self.battery_size == 85: range = 270
message = "This car can go approximately " + str(range) message += " miles on a full charge." print(message)
class ElectricCar(Car): ...
my_tesla = ElectricCar('tesla', 'model s', 2016) print(my_tesla.get_descriptive_name()) my_tesla.battery.describe_battery() my_tesla.battery.get_range() Новый метод get_range() в точке проводит простой анализ. Если мощность рав- на 70, то get_range() устанавливает запас хода 240 миль, а при мощности 85 kWh запас хода равен 270 милям. Затем программа выводит это значение. Когда вы захотите использовать этот метод, его придется вызывать через атрибут battery
в точке . Результат сообщает запас хода машины в зависимости от мощности аккумулятора: 2016 Tesla Model S This car has a 70-kWh battery. This car can go approximately 240 miles on a full charge. Моделирование объектов реального мира Занявшись моделированием более сложных объектов — таких, как электромо- били, — вы столкнетесь со множеством интересных вопросов. Является ли запас хода электромобиля свойством аккумулятора или машины? Если вы описываете только одну машину, вероятно, можно связать метод get_range() с классом Battery
. Но, если моделируется целая линейка машин от производителя, вероятно, метод get_range() правильнее будет переместить в класс ElectricCar . Метод
get_range()
по-прежнему будет проверять мощность аккумулятора перед определением за- паса хода, но он будет сообщать запас хода для той машины, с которой он связан. 176 Глава 9 • Классы Также возможно связать метод get_range() с аккумулятором, но передавать ему параметр (например, car_model ). Метод get_range() будет определять запас хода на основании мощности аккумулятора и модели автомобиля. Если вы начнете ломать голову над такими вопросами, это означает, что вы мыс- лите на более высоком логическом уровне, не ограничиваясь уровнем синтаксиса. Вы думаете уже не о Python, а о том, как представить реальный мир в коде. И, до- стигнув этой точки, вы поймете, что однозначно правильного или неправильного подхода к моделированию реальных ситуаций часто не существует. Некоторые методы эффективнее других, но для того, чтобы найти наиболее эффективную реализацию, необходим практический опыт. Если ваш код работает именно так, как вы хотели, — значит, у вас все получается! Не огорчайтесь, если окажется, что вы по несколько раз переписываете свои классы для разных решений. На пути к написанию точного, эффективного кода все программисты проходят через этот процесс.
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|