как узнать атрибуты класса python

Как получить список атрибутов классов в Python

Получите практические, реальные навыки Python на наших ресурсах и пути

На днях я пытался выяснить, был ли простой способ захватить определенные атрибуты класса (AKA »переменных экземпляров«). Причина заключалась в том, что мы использовали атрибуты, которые мы создали, чтобы сопоставить с полями в файле, который мы разбираем. Таким образом, мы прочитаем файловую строку, и каждая строка может быть разделена на 150+ штук, которые необходимо сопоставлять на поля, которые мы создаем в классе. Улов в том, что мы недавно добавили больше полей в класс, и есть чек в коде, который жестко закодирован с количеством полей, которые должны быть в файле. Таким образом, когда я добавил больше полей, он сломал чек. Я надеюсь, что все имеет смысл. Теперь вы знаете фон, поэтому мы можем двигаться дальше. Я нашел три разных способа достичь этого, поэтому мы отправимся от самого сложного до самой простой.

Поскольку большинство программистов Python должны знать, Python предоставляет удобный маленький встроенный встроенный Дир Отказ Я могу использовать это в экземпляре класса, чтобы получить список всех атрибутов и методов этого класса вместе с некоторыми унаследованными методами магии, таких как «__delattr__», ‘__dict__’, ‘__doc__’, ‘__Format__’ и т. Д. Вы можете Попробуйте это сами, делая следующее:

Однако я не хочу, чтобы магические методы, и я тоже не хочу методы. Я просто хочу атрибуты. Чтобы сделать все кристально чистые, давайте напишем какой-нибудь код!

То, что мы хотим получить, это список, который содержит только Self.varone, Self.Vartwo и Self.varthree. Первый метод, на котором мы рассмотрим, является использование модуля проверки Python.

Не выглядит слишком сложным, не делает это? Но это требует импорта, и я бы предпочел этого не делать. С другой стороны, если вам нужно сделать самоанализ, модуль проверки – отличный способ пойти. Это довольно мощно и может сказать вам много замечательных вещей о вашем классе или один, который вы даже не писали. Во всяком случае, следующий самый простой способ, которым я обнаружил, было использовать Python’s Callable Встроенный:

Вы можете прочитать больше о Callable в Python Документы Отказ В основном все, что Callable – возвращает истинный или ложный в зависимости от того, приоритет ли вы, который вы передали его. Методы Callable, переменные нет. Таким образом, мы связываемся над каждым элементом в классе Dict и только добавляем их к списку, если они не Callable (то есть не методы). Довольно Slick, и это не требует никакого импорта! Но есть еще проще!

Самый простой способ, которым я нашел, использовал магический метод, __dict__ Отказ Это встроено в каждый класс, который вы делаете, если вы не переопределите его. Поскольку мы имеем дело с словарем Python, мы можем просто называть его Ключи Способ!

Настоящий вопрос сейчас, если вы используете магический метод для этого? Большинство Python Programmer, вероятно, нахмурится на него. Они волшебные, поэтому они не должны использоваться, если вы не делаете MetaProgramming. Лично я думаю, что это совершенно приемлемо для этого случая использования. Дайте мне знать о любых других методах, которые я пропустил или что, по вашему мнению, лучше.

Источник

Разбираемся с доступом к атрибутам в Python

Ну и что с того? Зачем думать о том, как Python за меньший синтаксис делает больше вызовов функций? На самом деле для этого есть две причины. Во-первых, полезно знать, как на самом деле работает Python, чтобы лучше понимать/отлаживать код, когда что-то идет не так как надо. Во-вторых, так можно выявить минимум, необходимый для реализации языка.

Именно поэтому, чтобы заняться самообразованием и заодно подумать, что может понадобиться для реализации Python под WebAssembly или API bare bones на C, я решил написать эту статью о том, как выглядит доступ к атрибутам и что скрывается за синтаксисом.

Теперь вы можете попытаться собрать воедино все, что относится к доступу к атрибутам, прочитав справочник по Python. Так вы можете прийти к выражениям ссылок на атрибуты и модели данных для настройки доступа к атрибутам, однако, все равно важно связать все вместе, чтобы понять, как работает доступ. Поэтому я предпочитаю идти от исходного кода на CPython и выяснять, что происходит в интерпретаторе (я специально использую тег репозитория CPython 3.8.3, поскольку у меня есть стабильные ссылки и я использую последнюю версию на момент написания статьи).

В начале статьи вам встретится немного кода на С, но я не жду, что вы досконально поймете, что там происходит. Я напишу о том, что нужно будет из него понять, поэтому если у вас нет ни малейших знаний в С, то ничего страшного, вы все равно поймете все то, о чем я говорю.

Смотрим в байткод

Итак, давайте разберемся со следующим выражением:

Наверное, самое простая отправная точка в изучении – это байткод. Посмотрим на эту строку и разберемся, что делает компилятор:

Самый важный код операции здесь — LOADATTR. Если интересно, он заменяет объект на вершине стека результатом доступа к именованному атрибуту, как указано в conames[i] .

Большая часть этого кода – это просто работа со стеком, его мы можем опустить. Ключевой бит – это вызов PyObject_GetAttr(), который и обеспечивает доступ к атрибутам.

Имя этой функции выглядит знакомо

Теперь это имя выглядит прямо как getattr(), только в соглашении об именовании функций в С, которое используется в CPython. Покопавшись в Python/bltinmodule.c, где лежат все встроенные модули Python, можем проверить, верна ли наша догадка. Поискав по «getattr» в файле, вы найдете строку, которая связывает имя «getattr» с функцией «builtin_getattr()»

Разбираемся с getattr()

Что мы уже знаем

Запись функции для getattr()

Поиск атрибутов с помощью специальных методов

Обработка типа объекта осуществляется специально, поскольку это позволяет ускорить поиск и доступ. В целом, это исключает дополнительный поиск, пропуская экземпляр каждый раз, когда мы что-то ищем. На уровне CPython это позволяет заводить специальные методы, которые находятся в поле struct для ускорения поиска. Поэтому несмотря на то, что кажется немного странным игнорировать объект, а вместо него использовать тип, это имеет определенный смысл.

Теперь во имя простоты я немного схитрю и заставлю getattr() обрабатывать методы getattribute() и getattr() явно, в то время как CPython производит некоторые манипуляции под капотом, чтобы заставить объект обрабатывать оба метода самостоятельно. В конечном счете, семантика наших целей получается одинаковой.

Псевдокод, реализующий getattr()

Разбираемся с object.getattribute()

В поисках дескриптора данных

Первая важная вещь, которую мы собираемся сделать в object.getattribute() – это поиск дескриптора данных для типа. Если вы никогда не слышали о дескрипторах, то расскажу – это способ программно управлять тем, как работает отдельный атрибут. Возможно, вы вообще никогда о них не слышали, но, если вы некоторое время уже используете Python, я подозреваю, что вы уже использовали дескрипторы: свойства, classmethod и staticmethod – все это дескрипторы.

Если же у самого объекта нет атрибута, то мы увидим, есть ли там дескриптор без данных. Поскольку мы уже искали дескриптор ранее, то можем предположить, что если он был найден, но еще не использовался, когда мы искали дескриптор данных, то это дескриптор без данных.

Наконец, мы нашли атрибут типа, и он не был дескриптором, теперь мы возвращаем его. В итоге, порядок поиска атрибутов выглядит следующим образом:

Дескриптор данных ищется по типам;

Дескриптор без данных ищется по типам;

Что угодно ищется по типам.

Вы заметите, что сначала мы ищем какой-то дескриптор, затем, если нам это не удалось, мы ищем обычный объект, который соответствует виду дескриптора, который мы искали. Сначала мы ищем данные, потом уже что-то другое. Все это имеет смысл, если думать о том как метод self.attr = val в init() хранит данные об объекте. Скорее всего, если вы столкнулись с этим, то хотите, чтобы это стояло перед методом или чем-то подобным. И вам в первую очередь нужны дескрипторы, поскольку, если вы программно определили атрибут, то вероятно, хотели бы, чтобы он использовался всегда.

Заключение

Как видите, во время поиска атрибутов в Python происходит много интересного. Несмотря на то, что я бы сказал, что ни одна из частей не является концептуально сложной, в сумме мы получаем множество операций. Именно поэтому некоторые программисты пытаются минимизировать доступ к атрибутам в Python, чтобы избегать всего этого механизма, если речь идет о важности производительности.

Так исторически сложилось, что почти вся эта семантика пришла в Python как часть классов нового стиля, а не «классических». Это различие исчезло в Python 3, когда классические классы остались в прошлом, так что если вы ничего о них не слышали, то это и хорошо, наверное.

Другие статьи из этой серии можно найти по тегу «syntactic sugar» в этом блоге. Код из этой статьи вы найдете здесь.

Источник

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.

Источник

Объектно-ориентированное Программирование в Python

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма программирования, где различные компоненты компьютерной программы моделируются на основе реальных объектов. Объект — это что-либо, у чего есть какие-либо характеристики и то, что может выполнить какую-либо функцию.

Содержание

Представьте сценарий, где вам нужно разработать болид Формулы-1 используя подход объектно-ориентированного программирования. Первое, что вам нужно сделать — это определить реальные объекты в настоящей гонке Формула-1. Какие аспекты в Формуле-1 обладают определенными характеристиками и могут выполнять ту или иную функцию?

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Один из очевидных ответов на этот вопрос — гоночный болид. Условный болид может обладать такими характеристиками как:

Соответственно, болид можно запустить, остановить, ускорить, и так далее. Гонщик может быть еще одним объектом в Формуле-1. Гонщик имеет национальность, возраст, пол, и так далее, кроме этого, он обладает таким функционалом, как управление болидом, рулевое управление, переключение передач.

Как и в этом примере, в объектно-ориентированном программировании мы создадим объекты, которые будут соответствовать реальным аспектам.

Стоит обратить внимание на то, что объектно-ориентированное программирование — не зависящая от языка программирования концепция. Это общая концепция программирования и большинство современных языков, такие как Java, C#, C++ и Python поддерживают объектно-ориентированное программирование.

В этой статье мы разберем подробную инструкцию объектно-ориентированного программирования в Python, но перед этим, рассмотрим некоторые преимущества и недостатки объектно-ориентированного программирования.

Преимущества и недостатки ООП Python

Рассмотрим несколько основных преимуществ объектно-ориентированного программирования:

Хотя объектно-ориентированное программирование обладает рядом преимуществ, оно также содержит определенные недостатки, некоторые из них находятся в списке ниже:

В следующем разделе мы рассмотрим ряд самых важных концепций объектно-ориентированного программирования.

Как и следует из названия, объектно-ориентированное программирование — это речь об объектах. Однако, перед тем как создать объект, нам нужно определить его класс.

Класс

Класс в объектно-ориентированном программировании выступает в роли чертежа для объекта. Класс можно рассматривать как карту дома. Вы можете понять, как выглядит дом, просто взглянув на его карту.

Cам по себе класс не представляет ничего. К примеру, нельзя сказать что карта является домом, она только объясняет как настоящий дом должен выглядеть.

Отношение между классом и объектом можно представить более наглядно, взглянув на отношение между машиной и Audi. Да, Audi – это машина. Однако, нет такой вещи, как просто машина. Машина — это абстрактная концепция, которую также реализуют в Toyota, Honda, Ferrari, и других компаниях.

Давайте рассмотрим, как мы можем создать самый простой класс в Python. Взглянем на следующий код:

Источник

Пользовательские атрибуты в Python

__dict__

В примере описан класс StuffHolder с одним атрибутом stuff, который, наследуют оба его экземпляра. Добавление объекту b атрибута b_stuff, никак не отражается на a.
Посмотрим на __dict__ всех действующих лиц:

_{(У класса StuffHolder в __dict__ хранится объект класса dict_proxy с кучей разного барахла, на которое пока не нужно обращать внимание).}

Ни у a ни у b в __dict__ нет атрибута stuff, не найдя его там, механизм поиска ищет его в __dict__ класса (StuffHolder), успешно находит и возвращает значение, присвоенное ему в классе. Ссылка на класс хранится в атрибуте __class__ объекта.
Поиск атрибута происходит во время выполнения, так что даже после создания экземпляров, все изменения в __dict__ класса отразятся в них:

В случае присваивания значения атрибуту экземпляра, изменяется только __dict__ экземпляра, то есть значение в __dict__ класса остаётся неизменным (в случае, если значением атрибута класса не является data descriptor):

Если имена атрибутов в классе и экземпляре совпадают, интерпретатор при поиске значения выдаст значение экземпляра (в случае, если значением атрибута класса не является data descriptor):

По большому счёту это всё, что можно сказать про __dict__. Это хранилище атрибутов, определённых пользователем. Поиск в нём производится во время выполнения и при поиске учитывается __dict__ класса объекта и базовых классов. Также важно знать, что есть несколько способов переопределить это поведение. Одним из них является великий и могучий Дескриптор!

Дескрипторы

С простыми типами в качестве значений атрибутов пока всё ясно. Посмотрим, как ведёт себя функция в тех же условиях:

WTF!? Спросите вы… возможно. Я бы спросил. Чем функция в этом случае отличается от того, что мы уже видели? Ответ прост: методом __get__.

Этот метод переопределяет механизм получения значения атрибута func экземпляра fh, а объект, который реализует этот метод непереводимо называется non-data descriptor.

Дескриптор — это объект, доступ к которому через атрибут переопределён методами в дескриптор протоколе:

Дескрипторы данных

Рассмотрим повнимательней дескриптор данных:

Стоит обратить внимание, что вызов DataHolder.data передаёт в метод __get__ None вместо экземпляра класса.
Проверим утверждение о том, что у дата дескрипторов преимущество перед записями в __dict__ экземпляра:

Так и есть, запись в __dict__ экземпляра игнорируется, если в __dict__ класса экземпляра (или его базового класса) существует запись с тем же именем и значением — дескриптором данных.

Ещё один важный момент. Если изменить значение атрибута с дескриптором через класс, никаких методов дескриптора вызвано не будет, значение изменится в __dict__ класса как если бы это был обычный атрибут:

Дескрипторы не данных

Пример дескриптора не данных:

Его поведение слегка отличается от того, что вытворял дата-дескриптор. При попытке присвоить значение атрибуту non_data, оно записалось в __dict__ экземпляра, скрыв таким образом дескриптор, который хранится в __dict__ класса.

Примеры использования

Дескрипторы это мощный инструмент, позволяющий контролировать доступ к атрибутам экземпляра класса. Один из примеров их использования — функции, при вызове через экземпляр они становятся методами (см. пример выше). Также распространённый способ применения дескрипторов — создание свойства (property). Под свойством я подразумеваю некое значение, характеризующее состояние объекта, доступ к которому управляется с помощью специальных методов (геттеров, сеттеров). Создать свойство просто с помощью дескриптора:

Или можно воспользоваться встроенным классом property, он представляет собой дескриптор данных. Код, представленный выше можно переписать следующим образом:

В обоих случаях мы получим одинаковое поведение:

Важно знать, что property всегда является дескриптором данных. Если в его конструктор не передать какую либо из функций (геттер, сеттер или делитер), при попытке выполнить над атрибутом соответствующее действие — выкинется AttributeError.

__getattr__(), __setattr__(), __delattr__() и __getattribute__()

Если нужно определить поведение какого-либо объекта как атрибута, следует использовать дескрипторы (например property). Тоже справедливо для семейства объектов (например функций). Ещё один способ повлиять на доступ к атрибутам: методы __getattr__(), __setattr__(), __delattr__() и __getattribute__(). В отличие от дескрипторов их следует определять для объекта, содержащего атрибуты и вызываются они при доступе к любому атрибуту этого объекта.

__getattr__(self, name) будет вызван в случае, если запрашиваемый атрибут не найден обычным механизмом (в __dict__ экземпляра, класса и т.д.):

__getattribute__(self, name) будет вызван при попытке получить значение атрибута. Если этот метод переопределён, стандартный механизм поиска значения атрибута не будет задействован. Следует иметь ввиду, что вызов специальных методов (например __len__(), __str__()) через встроенные функции или неявный вызов через синтаксис языка осуществляется в обход __getattribute__().

__setattr__(self, name, value) будет вызван при попытке установить значение атрибута экземпляра. Аналогично __getattribute__(), если этот метод переопределён, стандартный механизм установки значения не будет задействован:

__delattr__(self, name) — аналогичен __setattr__(), но используется при удалении атрибута.

При переопределении __getattribute__(), __setattr__() и __delattr__() следует иметь ввиду, что стандартный способ получения доступа к атрибутам можно вызвать через object:

__slots__

… Я боялся что изменения в системе классов плохо повлияют на производительность. В частности, чтобы дескрипторы данных работали корректно, все манипуляции атрибутами объекта начинались с проверки __dict__ класса на то, что этот атрибут является дескриптором данных…

На случай, если пользователи разочаруются ухудшением производительности, заботливые разработчики python придумали __slots__.
Наличие __slots__ ограничивает возможные имена атрибутов объекта теми, которые там указаны. Также, так как все имена атрибутов теперь заранее известны, снимает необходимость создавать __dict__ экземпляра.

Оказалось, что опасения Guido не оправдались, но к тому времени, как это стало ясно, было уже слишком поздно. К тому же, использование __slots__ действительно может увеличить производительность, особенно уменьшив количество используемой памяти при создании множества небольших объектов.

Заключение

Доступ к атрибутом в python можно контролировать огромным количеством способов. Каждый из них решает свою задачу, а вместе они подходят практически под любой мыслимый сценарий использования объекта. Эти механизмы — основа гибкости языка, наряду с множественным наследованием, метаклассами и прочими вкусностями. У меня ушло некоторое время на то, чтобы разобраться, понять и, главное, принять это множество вариантов работы атрибутов. На первый взгляд оно показалось слегка избыточным и не особенно логичным, но, учитывая, что в ежедневном программировании это редко пригодиться, приятно иметь в своём арсенале такие мощные инструменты.
Надеюсь, и вам эта статья прояснила парочку моментов, до которых руки не доходили разобраться. И теперь, с огнём в глазах и уверенностью в Точке, вы напишите огромное количество наичистейшего, читаемого и устойчивого к изменениям требований кода! Ну или комментарий.

Источник