Объектно-ориентированное программирование

Типы и классы

Тип определяет область допустимых значений объекта и набор операций над ним. В ООП тип тесно связан с поведением - действиями объекта, состоящими в изменении внутреннего состояния и вызовами методов других объектов.

Ранее в языке Python встроенные типы данных не являлись экземплярами класса, поэтому считалось, что это были просто объекты определенного типа. Теперь ситуация изменилась, и объекты встроенных типов имеют классы, к которым они принадлежат. Таким образом, тип и класс в Python становятся синонимами.

Интерпретатор языка Python всегда может сказать, к какому типу относится объект. Однако с точки зрения применимости объекта в операции его принадлежность к классу не играет решающей роли: гораздо важнее, какие методы поддерживает объект.

Экземпляры классов могут появляться в программе не только из литералов или в результате операций. Обычно для получения объекта класса достаточно вызвать конструктор этого класса с некоторыми параметрами. Объект-класс, как и объект-функция, может быть вызван. Это и будет вызовом конструктора:

>>> import sets
>>> s = sets.Set([1, 2, 3])

В этом примере модуль sets содержит определение класса Set. Вызывается конструктор этого класса с параметром [1, 2, 3]. В результате с именем s будет связан объект-множество из трех элементов 1, 2, 3.

Следует заметить, что, кроме конструктора, определенные классы имеют и деструктор - метод, который вызывается при уничтожении объекта. В языке Python объект уничтожается в случае удаления последней ссылки на него либо в результате сборки мусора, если объект оказался в неиспользуемом цикле ссылок. Так как Python сам управляет распределением памяти, деструкторы в нем нужны очень редко. Обычно в том случае, когда объект управляет ресурсом, который нужно корректно вернуть в определенное состояние.

Еще один способ получить объект некоторого типа - использование функций-фабрик. По синтаксису вызов функции-фабрики не отличается от вызова конструктора класса.

Определение класса

Пусть в ходе анализа данной предметной области необходимо определить класс Граф. Граф - это множество вершин и набор ребер, попарно соединяющий эти вершины. Над графом можно проделывать операции, такие как добавление вершины, ребра, проверка наличия ребра в графе и т.п. На языке Python определение класса может выглядеть так:

from sets import Set as set  # тип для множества

class G:
  def __init__(self, V, E):
    self.vertices = set(V)
    self.edges = set(E)

  def add_vertex(self, v):
    self.vertices.add(v)

  def add_edge(self, (v1, v2)):
    self.vertices.add(v1)
    self.vertices.add(v2)
    self.edges.add((v1, v2))

  def has_edge(self, (v1, v2)):
    return (v1, v2) in self.edges

  def __str__(self):
    return "%s; %s" % (self.vertices, self.edges)

Использовать класс можно следующим образом:

g = G([1, 2, 3, 4], [(1, 2), (2, 3), (2, 4)])

print g
g.add_vertex(5)
g.add_edge((5,6))
print g.has_edge((1,6))
print g

что даст в результате

Set([1, 2, 3, 4]); Set([(2, 4), (1, 2), (2, 3)])
False
Set([1, 2, 3, 4, 5, 6]); Set([(2, 4), (1, 2), (5, 6), (2, 3)])

Как видно из предыдущего примера, определить класс не так уж сложно. Конструктор класса имеет специальное имя __init__. (Деструктор здесь не нужен, но он бы имел имя __del__.) Методы класса определяются в пространстве имен класса. В качестве первого формального аргумента метода принято использовать self. Кроме методов в объекте класса имеются два атрибута: vertices (вершины) и edges (ребра). Для представления объекта G в виде строки используется специальный метод __str__().

Принадлежность классу можно выяснить с помощью встроенной функции isinstance():

print isinstance(g, G)