Классы, объекты и методы в python

Проверка подключения микрофона на компьютере

После того, как вы подсоединили ваш микрофон к системному блоку или к ноутбуку, вам необходимо проверить его в работе. Это можно сделать следующими способами:

1. Основная проверка начинается в настройках компьютера:

• Зайдите в меню вашего компьютера и откройте поле «Панель управления»,
• Найдите вкладку «Звук», а далее «Запись»,
• Нажмите на слово «Микрофон» и выберите функцию «Прослушать»,
• Не забудьте пометить галочкой функцию «Прослушать с данного устройства», которая будет находиться в той же вкладке.

• Если компьютер работает исправно и микрофон подключен правильно, то вы можете зайти в функцию звукозаписи и попробовать записать голосовое сообщение, затем его воспроизвести, после чего будет понятно, подключился ли микрофон.
• Другой способ проверки можно выполнить, открыв любую программу с использованием аудио. Например, попробуйте зайти в Skype и позвонить кому-либо из друзей. Можно сделать вызов администратора в Skype, чтобы проверить звук. Вам будет предложено записать короткое звуковое сообщение после сигнала, затем ваша запись будет воспроизведена. Если вы услышите ваш голос, то оборудование подключено и работает.

Протокол дескрипторов класса.

descr.__get__(self, obj, type=None) -> value

descr.__set__(self, obj, value) -> None

descr.__delete__(self, obj) -> None

Вот и все, что нужно сделать. Определите любой из этих методов и объект будет считаться дескриптором и может переопределить поведение по умолчанию при поиске в качестве атрибута.

Если объект определяет или , то он считается дескриптором данных. Дескрипторы, которые определяют только , называются дескрипторами без данных, обычно они используются для методов, но возможны и другие применения.

Дескрипторы данных и дескрипторы без данных различаются тем, как вычисляются переопределения по отношению к записям в словаре экземпляра. Если словарь экземпляра содержит запись с тем же именем, что и дескриптор данных, то дескриптор данных имеет приоритет. Если словарь экземпляра содержит запись с тем же именем, что и дескриптор без данных, то уже запись будет имеет приоритет.

Чтобы создать дескриптор данных только для чтения, определите как , так и с методом , вызывающим исключение при вызове. Определение метода с , достаточно, чтобы сделать его дескриптором данных.

Требования к модератору

Основными требованиями, предъявляемыми к человеку, назначаемому модератором форума или другого ресурса, являются:

1. авторитет среди пользователей. Как правило, при общении очень быстро выявляются лидеры, к мнению которых прислушиваются все, что существенно облегчает им работу модератором;
2. психологическая устойчивость и способность сохранять нейтралитет при обсуждении проблем. Модератор не может использовать своё положение в ущерб праву на высказывание других мнений пользователями;
3. способность идти на конфликт для поддержания порядка, ведь наказывать придётся часто;
4. наличие большого количества времени для выполнения работы по модерации ресурса;
5. хорошее владение обсуждаемыми вопросами.

Отдельного внимания заслуживает проблема регламентирования и свободы действий модератора. Детально расписанный регламент — это здорово, но кто может поручиться, что в нём предусмотрены все варианты развития событий на ресурсе, виды наказаний и поощрений?

Однозначного решения этой проблемы не существует, поэтому назначая модератора, администрация может полагаться исключительно на его здравый смысл, опыт форумного общения и авторитет среди пользователей.

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru

Использую для заработка

GPON от МГТС версия 2016 — 2018 года: 16 комментариев

4.8. Intermezzo: Coding Style¶

Now that you are about to write longer, more complex pieces of Python, it is a
good time to talk about coding style. Most languages can be written (or more
concise, formatted) in different styles; some are more readable than others.
Making it easy for others to read your code is always a good idea, and adopting
a nice coding style helps tremendously for that.

For Python, PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to;
it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python
developer should read it at some point; here are the most important points
extracted for you:

• Use 4-space indentation, and no tabs.

  4 spaces are a good compromise between small indentation (allows greater
  nesting depth) and large indentation (easier to read). Tabs introduce
  confusion, and are best left out.

• Wrap lines so that they don’t exceed 79 characters.

  This helps users with small displays and makes it possible to have several
  code files side-by-side on larger displays.

• Use blank lines to separate functions and classes, and larger blocks of
  code inside functions.

• When possible, put comments on a line of their own.

• Use docstrings.

• Use spaces around operators and after commas, but not directly inside
  bracketing constructs: .

• Name your classes and functions consistently; the convention is to use
  for classes and for functions
  and methods. Always use as the name for the first method argument
  (see for more on classes and methods).

• Don’t use fancy encodings if your code is meant to be used in international
  environments. Python’s default, UTF-8, or even plain ASCII work best in any
  case.

• Likewise, don’t use non-ASCII characters in identifiers if there is only the
  slightest chance people speaking a different language will read or maintain
  the code.

Footnotes

Actually, call by object reference would be a better description,
since if a mutable object is passed, the caller will see any changes the
callee makes to it (items inserted into a list).

Методы и функции

Разница между рассматриваемыми языками заключается в том, что в Python есть функции, а в Java их нет.

В Python следующий код отработает без проблем (и используется повсеместно):

Мы можем вызвать say_hi() из любого места видимости. Эта функция не содержит ссылки на self, что означает, что это глобальная функция, а не функция класса. Она не сможет изменять или сохранять какие-нибудь данные какого-либо класса, но может использовать локальные и глобальные переменные.

В противоположность, каждая написанная нами строчка на Java принадлежит какому-нибудь классу. Функции не существует за пределами класса, и по определению все Java-функции — это методы. На Java ближе всего к чистой функции находится статичный метод:

Utils. SayHi() вызывается из любого места без предварительного создания экземпляра класса Utils. Поскольку мы вызываем SayHi() без создания объекта, ссылки this не существует. Однако, это всё равно не функция в том смысле, в котором является say_hi() в Python.

Принципы ООП

Абстракция

Абстракция – это выделение основных, наиболее значимых характеристик объекта и игнорирование второстепенных.

Любой составной объект реального мира – это абстракция. Говоря «ноутбук», вам не требуется дальнейших пояснений, вроде того, что это организованный набор пластика, металла, жидкокристаллического дисплея и микросхем. Абстракция позволяет игнорировать нерелевантные детали, поэтому для нашего сознания это один из главных способов справляться со сложностью реального мира. Если б, подходя к холодильнику, вы должны были иметь дело с отдельно металлом корпуса, пластиковыми фрагментами, лакокрасочным слоем и мотором, вы вряд ли смогли бы достать из морозилки замороженную клубнику.

Полиморфизм

Полиморфизм подразумевает возможность нескольких реализаций одной идеи. Простой пример: у вас есть класс «Персонаж», а у него есть метод «Атаковать». Для воина это будет означать удар мечом, для рейнджера – выстрел из лука, а для волшебника – чтение заклинания «Огненный Шар». В сущности, все эти три действия – атака, но в программном коде они будут реализованы совершенно по-разному.

Наследование

Это способность одного класса расширять понятие другого, и главный механизм повторного использования кода в ООП. Вернёмся к нашему автосимулятору. На уровне абстракции «Автотранспорт» мы не учитываем особенности каждого конкретного вида транспортного средства, а рассматриваем их «в целом». Если же более детализировано приглядеться, например, к грузовикам, то окажется, что у них есть такие свойства и возможности, которых нет ни у легковых, ни у пассажирских машин. Но, при этом, они всё ещё обладают всеми другими характеристиками, присущими автотранспорту.

Мы могли бы сделать отдельный класс «Грузовик», который является наследником «Автотранспорта». Объекты этого класса могли бы определять все прошлые атрибуты (цвет, год выпуска), но и получить новые. Для грузовиков это могли быть грузоподъёмность, снаряженная масса и наличие жилого отсека в кабине. А методом, который есть только у грузовиков, могла быть функция сцепления и отцепления прицепа.

Инкапсуляция

Инкапсуляция – это ещё один принцип, который нужен для безопасности и управления сложностью кода. Инкапсуляция блокирует доступ к деталям сложной концепции. Абстракция подразумевает возможность рассмотреть объект с общей точки зрения, а инкапсуляция не позволяет рассматривать этот объект с какой-либо другой.

Вы разработали для муниципальных служб класс «Квартира». У неё есть свойства вроде адреса, метража и высоты потолков. И методы, такие как получение информации о каждом из этих свойств и, главное, метод, реализующий постановку на учёт в Росреестре. Это готовая концепция, и вам не нужно чтобы кто-то мог добавлять методы «открыть дверь» и «получить место хранения денег». Это А) Небезопасно и Б) Избыточно, а также, в рамках выбранной реализации, не нужно. Работникам Росреестра не требуется заходить к вам домой, чтобы узнать высоту потолков – они пользуются только теми документами, которые вы сами им предоставили.

Примеры классов в Python и Java

Для начала давайте реализуем простейший класс в Python и Java, чтобы проиллюстрировать некоторые отличия в этих языках, и будем постепенно вносить в этот класс изменения.
Представим, что у нас есть следующее определение класса Car в Java:

Имя исходного Java-файла должно соответствовать имени хранящегося в нем класса, поэтому мы обязаны назвать файл Car.java. Каждый Java-файл может содержать только один публичный класс.
Такой же класс в Python будет выглядеть так:

В Python вы можете объявить класс где угодно и когда угодно. Сохраним этот файл как car.py.
Используя эти классы как основу, продолжим исследование основных компонентов классов и объектов.

Наследование и полиморфизм

Наследование и полиморфизм – две фундаментальные концепции в ООП. Благодаря первому, объекты получают (другими словами, наследуют) атрибуты и функциональные возможности других объектов, создавая иерархию от более общих объектов к более конкретным. Например, и класс Car (машина), и класс Boat (лодка) являются конкретными типами класса Vehicle (транспортное средство). Оба объекта наследуют поведение одного родительского объекта или множества родительских объектов. В этом случае их называют дочерними объектами.

Полиморфизм, в свою очередь, — это возможность работы с разными объектами с помощью одной и той же функции или метода.

Обе эти фундаментальные ООП-концепции реализованы в Java и Python совершенно по-разному.

9.4. Random Remarks¶

If the same attribute name occurs in both an instance and in a class,
then attribute lookup prioritizes the instance:

>>> class Warehouse
        purpose = 'storage'
        region = 'west'

>>> w1 = Warehouse()
>>> print(w1.purpose, w1.region)
storage west
>>> w2 = Warehouse()
>>> w2.region = 'east'
>>> print(w2.purpose, w2.region)
storage east

Data attributes may be referenced by methods as well as by ordinary users
(“clients”) of an object. In other words, classes are not usable to implement
pure abstract data types. In fact, nothing in Python makes it possible to
enforce data hiding — it is all based upon convention. (On the other hand,
the Python implementation, written in C, can completely hide implementation
details and control access to an object if necessary; this can be used by
extensions to Python written in C.)

Clients should use data attributes with care — clients may mess up invariants
maintained by the methods by stamping on their data attributes. Note that
clients may add data attributes of their own to an instance object without
affecting the validity of the methods, as long as name conflicts are avoided —
again, a naming convention can save a lot of headaches here.

There is no shorthand for referencing data attributes (or other methods!) from
within methods. I find that this actually increases the readability of methods:
there is no chance of confusing local variables and instance variables when
glancing through a method.

Often, the first argument of a method is called . This is nothing more
than a convention: the name has absolutely no special meaning to
Python. Note, however, that by not following the convention your code may be
less readable to other Python programmers, and it is also conceivable that a
class browser program might be written that relies upon such a convention.

Any function object that is a class attribute defines a method for instances of
that class. It is not necessary that the function definition is textually
enclosed in the class definition: assigning a function object to a local
variable in the class is also ok. For example:

# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C
    f = f1

    def g(self):
        return 'hello world'

    h = g

Now , and are all attributes of class that refer to
function objects, and consequently they are all methods of instances of
— being exactly equivalent to . Note that this practice
usually only serves to confuse the reader of a program.

Methods may call other methods by using method attributes of the
argument:

class Bag
    def __init__(self):
        self.data = []

    def add(self, x):
        self.data.append(x)

    def addtwice(self, x):
        self.add(x)
        self.add(x)

Methods may reference global names in the same way as ordinary functions. The
global scope associated with a method is the module containing its
definition. (A class is never used as a global scope.) While one
rarely encounters a good reason for using global data in a method, there are
many legitimate uses of the global scope: for one thing, functions and modules
imported into the global scope can be used by methods, as well as functions and
classes defined in it. Usually, the class containing the method is itself
defined in this global scope, and in the next section we’ll find some good
reasons why a method would want to reference its own class.

Альтернативы

Кортеж или словарь

Конечно, если структура довольна простая, можно сохранить данные в словарь или кортеж:

Однако у такого подхода есть недостатки:

• Необходимо помнить, что переменная содержит данные, относящиеся к данной структуре.
• В случае словаря, вы должны следить за названиями ключей. Такая инициализация словаря тоже будет формально корректной.
• В случае кортежа вы должны следить за порядком значений, так как они не имеют имен.

Есть вариант получше:

Namedtuple

Если мы воспользуемся классом, созданным таким образом, мы получим фактически то же самое, что и использованием с data class.

Но несмотря на общую схожесть, именованные кортежи имеют свои ограничения. Они происходят из того, что именованные кортежи все ещё являются кортежами.

Во-первых, вы все ещё можете сравнивать экземпляры разных классов.

Во-вторых, именованные кортежи неизменяемы. В некоторых ситуациях это бывает полезно, но хотелось бы большей гибкости.
И наконец, вы можете оперировать именованным кортежем так же как обычным. Например, итерироваться.

Другие проекты

Если не ограничиваться стандартной библиотекой, можно найти другие решения данной задачи. В частности, проект attrs. Он умеет даже больше чем dataclass и работает на более старых версиях python таких как 2.7 и 3.4. И тем не менее, то, что он не является частью стандартной библиотеки, может быть неудобно

9.8. Iterators¶

By now you have probably noticed that most container objects can be looped over
using a statement:

for element in 1, 2, 3]:
    print(element)
for element in (1, 2, 3):
    print(element)
for key in {'one'1, 'two'2}:
    print(key)
for char in "123"
    print(char)
for line in open("myfile.txt"):
    print(line, end='')

This style of access is clear, concise, and convenient. The use of iterators
pervades and unifies Python. Behind the scenes, the statement
calls on the container object. The function returns an iterator
object that defines the method which accesses
elements in the container one at a time. When there are no more elements,
raises a exception which tells the
loop to terminate. You can call the method
using the built-in function; this example shows how it all works:

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

Having seen the mechanics behind the iterator protocol, it is easy to add
iterator behavior to your classes. Define an method which
returns an object with a method. If the class
defines , then can just return :

class Reverse
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index == 
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.dataself.index

Вступление

Dataclasses — это новые классы в Python, которые предназначены создания объектов данных (или как их еще называют классов данных). Вы спрашиваете, что такое объекты данных? Вот неполный список функций, которые определяют объекты данных:

• Они предназначены для хранения данных и тем самым они представлять собой особый тип классов. Например: это может быть просто число или, даже это может быть экземпляр модели ORM. Создавая таким образом особый вид сущности. Так же они могут содержит атрибуты, которые определяют или представляют эту сущность.
• Их так же можно сравнить с другими объектами того же типа. Например: число может быть больше, меньше или равно другому числу

У Dataclasses есть, конечно, больше возможностей, но этого списка достаточно для начало, чтобы помочь вам понять суть.

Чтобы разобраться с Dataclasses, мы реализуем простой класс, который будет содержат простое число и позволит нам выполнить вышеупомянутые операции. Сначала мы используем обычные классы для этого, а затем сделаем все тоже самое с помощью Dataclasses.

Но прежде чем мы начнем, пару слов о том как создать Dataclasses

В Python 3.7 предоставлен новый декоратор , который используется для преобразования обычного класса в класс данных (dataclass).

Все, что вам нужно сделать, это обернуть класс в декоратор:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class A:
 …

Теперь давайте углубимся в использование Dataclasses.

Copying init=False fields after new object creation in replace()

Fields that are init=False are by definition not passed to
__init__, but instead are initialized with a default value, or by
calling a default factory function in __init__, or by code in
__post_init__.

A previous version of this PEP specified that init=False fields
would be copied from the source object to the newly created object
after __init__ returned, but that was deemed to be inconsistent
with using __init__ and __post_init__ to initialize the new
object. For example, consider this case:

@dataclass
class Square:
    length: float
    area: float = field(init=False, default=0.0)

    def __post_init__(self):
        self.area = self.length * self.length

s1 = Square(1.0)
s2 = replace(s1, length=2.0)

Что такое self?

Классам нужен способ, что ссылаться на самих себя. Это не из разряда нарциссичного отношения со стороны класса. Это способ сообщения между экземплярами. Слово self это способ описания любого объекта, буквально. Давайте взглянем на пример, который мне кажется наиболее полезным, когда я сталкиваюсь с чем-то новым и странным:
Добавьте этот код в конец класса, который вы написали ранее и сохраните:

Python

class Vehicle(object):
«»»docstring»»»

def __init__(self, color, doors, tires):
«»»Constructor»»»
self.color = color
self.doors = doors
self.tires = tires

def brake(self):
«»»
Stop the car
«»»
return «Braking»

def drive(self):
«»»
Drive the car
«»»
return «I’m driving!»

if __name__ == «__main__»:
car = Vehicle(«blue», 5, 4)
print(car.color)

truck = Vehicle(«red», 3, 6)
print(truck.color)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

classVehicle(object) «»»docstring»»» def__init__(self,color,doors,tires) «»»Constructor»»» self.color=color self.doors=doors self.tires=tires defbrake(self) «»»         Stop the car         «»» return»Braking» defdrive(self) «»»         Drive the car         «»» return»I’m driving!» if__name__==»__main__» car=Vehicle(«blue»,5,4) print(car.color) truck=Vehicle(«red»,3,6) print(truck.color)

Условия оператора if в данном примере это стандартный способ указать Пайтону на то, что вы хотите запустить код, если он выполняется как автономный файл. Если вы импортировали свой модуль в другой скрипт, то код, расположенный ниже проверки if не заработает. В любом случае, если вы запустите этот код, вы создадите два экземпляра класса автомобиля (Vehicle): класс легкового и класс грузового. Каждый экземпляр будет иметь свои собственные атрибуты и методы. Именно по этому, когда мы выводи цвета каждого экземпляра, они и отличаются друг от друга. Причина в том, что этот класс использует аргумент self, чтобы указать самому себе, что есть что. Давайте немного изменим класс, чтобы сделать методы более уникальными:

Python

class Vehicle(object):
«»»docstring»»»

def __init__(self, color, doors, tires, vtype):
«»»Constructor»»»
self.color = color
self.doors = doors
self.tires = tires
self.vtype = vtype

def brake(self):
«»»
Stop the car
«»»
return «%s braking» % self.vtype

def drive(self):
«»»
Drive the car
«»»
return «I’m driving a %s %s!» % (self.color, self.vtype)

if __name__ == «__main__»:
car = Vehicle(«blue», 5, 4, «car»)
print(car.brake())
print(car.drive())

truck = Vehicle(«red», 3, 6, «truck»)
print(truck.drive())
print(truck.brake())

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

classVehicle(object) «»»docstring»»» def__init__(self,color,doors,tires,vtype) «»»Constructor»»» self.color=color self.doors=doors self.tires=tires self.vtype=vtype defbrake(self) «»»         Stop the car         «»» return»%s braking»%self.vtype defdrive(self) «»»         Drive the car         «»» return»I’m driving a %s %s!»%(self.color,self.vtype) if__name__==»__main__» car=Vehicle(«blue»,5,4,»car») print(car.brake()) print(car.drive()) truck=Vehicle(«red»,3,6,»truck») print(truck.drive()) print(truck.brake())

В этом примере мы передаем другой параметр, чтобы сообщить классу, какой тип транспортного средства мы создаем. После этого мы вызываем каждый метод для каждого экземпляра. Если вы запустите данный код, вы получите следующий вывод:

Python

car braking
I’m driving a blue car!
I’m driving a red truck!
truck braking

1 2 3 4

car braking I’m driving a blue car! I’mdrivingared truck! truck braking

Это показывает, как экземпляр отслеживает свой аргумент self. Вы также могли заметить, что мы можем переместить переменные атрибутов из метода __init__ в другие методы. Это возможно потому, что все эти атрибуты связанны с аргументом self. Если бы мы этого не сделали, переменные были бы вне области видимости в конце метода __init__ .

Источники

Создание логируемого декоратора

Возможно, вам потребуется логировать того, что делает ваша функция. Большую часть времени логинг будет встроен внутри вашей функции. Однако, бывают случаи, когда вам нужно сделать это на уровне функции, что бы получить представление о потоке программы или, возможно, для следования тем или иным условиям бизнеса, таким как аудит. Посмотрим на небольшой декоратор, который мы можем использовать для записи названия любой функции и того, что она делает:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
import logging

def log(func):
«»»
Логируем какая функция вызывается.
«»»

def wrap_log(*args, **kwargs):
name = func.__name__
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(logging.INFO)

# Открываем файл логов для записи.
fh = logging.FileHandler(«%s.log» % name)
fmt = ‘%(asctime)s — %(name)s — %(levelname)s — %(message)s’
formatter = logging.Formatter(fmt)
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)

logger.info(«Вызов функции: %s» % name)
result = func(*args, **kwargs)
logger.info(«Результат: %s» % result)
return func

return wrap_log

@log
def double_function(a):
«»»
Умножаем полученный параметр.
«»»
return a*2

if __name__ == «__main__»:
value = double_function(2)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

# -*- coding: utf-8 -*- importlogging deflog(func) «»»     Логируем какая функция вызывается.     «»» defwrap_log(*args,**kwargs) name=func.__name__ logger=logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.INFO) # Открываем файл логов для записи. fh=logging.FileHandler(«%s.log»%name) fmt=’%(asctime)s — %(name)s — %(levelname)s — %(message)s’ formatter=logging.Formatter(fmt) fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) logger.info(«Вызов функции: %s»%name) result=func(*args,**kwargs) logger.info(«Результат: %s»%result) returnfunc returnwrap_log     @log defdouble_function(a) «»»     Умножаем полученный параметр.     «»» returna*2 if__name__==»__main__» value=double_function(2)

Этот небольшой скрипт содержит функцию log, которая принимает функцию как единственный аргумент. Мы создаем объект логгер, а название лог файла такое же, как и у функции. После этого, функция log будет записывать, как наша функция была вызвана и что она возвращает, если возвращает.

Публичные и приватные

Java управляет доступом к методам и атрибутам, различая публичные и приватные данные.
В Java ожидается, что атрибуты будут объявлены как приватные (или защищенные — protected, если нужно обеспечить к ним доступ потомкам класса). Таким образом мы ограничиваем доступ к ним извне. Чтобы предоставить доступ к приватным атрибутам, мы объявляем публичные методы, которые устанавливают или получают эти данные (подробнее об этом – чуть позже).

Вспомним, что в нашем Java-коде переменная color была объявлена приватной. Следовательно, нижеприведенный код не скомпилируется:

Если не указать уровень доступа к атрибутам, то по умолчанию он будет установлен как package protected, что ограничивает доступ к классам в пределах пакета. Если же мы хотим, что вышеуказанный код заработал, то придется сделать атрибут публичным.

Однако, в Java не приветствуется объявление атрибутов публичными. Рекомендуется объявлять их приватными, а затем использовать публичные методы, наподобие getColor() и getModel(), как и было указано в тексте кода выше.

В противоположность, в Python отсутствуют понятия публичных и приватных данных. В Python всё – публичное. Этот питоновский код сработает на ура:

Вместо приватных переменных в Python имеется понятие непубличных (non-public) переменных экземпляра класса. Все переменные, названия которых начинаются с одинарного подчеркивания, считаются непубличными. Это соглашение об именах нисколько не мешает нам обратиться к переменной напрямую.

Добавим следующую строку в наш питоновский класс Car:

Мы можем получить доступ к переменной _cupholders напрямую:

Python позволяет получить доступ к такой переменной, правда, некоторые среды разработки вроде VS Code выдадут предупреждение:

Кроме этого, в Python для того, чтобы скрыть атрибут, используется двойное подчеркивание в начале названия переменной. Когда Python видит такую переменную, он автоматически меняет ее название, чтобы затруднить к ней прямой доступ. Однако, этот механизм всё равно не мешает нам обратиться к ней. Продемонстрируем это следующим примером:

Теперь если мы обратимся к переменной __cupholders, мы получим ошибку:

Так почему же атрибут __cupholders не существует?
Дело вот в чем. Когда Python видит атрибут с двойным подчеркиванием в самом начале, он меняет его, добавляя в начало имя класса с подчеркиванием. Для того чтобы обратиться к атрибуту напрямую, необходимо также изменить имя:

Теперь возникает вопрос: если атрибут Java-класса объявлен приватным и атрибуту Python-класса предшествует в имени двойное подчеркивание, то как достучаться до этих данных?

Дескрипторы функций и методы класса.

Объектно-ориентированные функции Python построены на среде, основанной на функциях. Используя дескрипторы, не относящиеся к данным, они легко объединяются.

Словари классов хранят методы как функции. В определении класса, методы, написанные с использованием или , обычные инструменты для создания функции. Методы отличаются от обычных функций только тем, что первый аргумент зарезервирован для экземпляра объекта. По соглашению Python ссылка на экземпляр называется , но может называться этим или любым другим именем переменной.

Для поддержки вызовов методов, функции включают метод для привязки методов во время доступа к атрибутам. Это означает, что все функции, которые возвращают связанные методы, когда они вызываются из объекта — не являются .

В чистом Python это работает так:

class Function
    . . .
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        "Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c"
        if obj is None
            return self
        return types.MethodType(self, obj)

Запуск интерпретатора показывает, как дескриптор функции работает на практике:

>>> class D
...     def f(self, x):
...         return x
...
>>> d = D()

# Доступ через словарь классов не вызывает __get__.
# Он просто возвращает базовый объект функции.
>>> D.__dict__'f'
# <function D.f at 0x00C45070>

# Доступ из класса вызывает функцию __get__(), 
# которая просто возвращает базовую функцию без изменений.
>>> D.f
# <function D.f at 0x00C45070>

# Функция имеет атрибут `__qualname__` для поддержки интроспекции
>>> D.f.__qualname__
# 'D.f'

# Доступ из экземпляра вызывает функцию __get__(), которая 
# возвращает функцию, обернутую в связанный объект метода
>>> d.f
# <bound method D.f of <__main__.D object at 0x00B18C90>>

# Внутренне связанный метод хранит базовую функцию 
# и связанный экземпляр.
>>> d.f.__func__
# <function D.f at 0x1012e5ae8>
>>> d.f.__self__
# <__main__.D object at 0x1012e1f98>

Реализация классификатора

Обучение

Конструктор классификатора будет принимать лишь один аргумент — класс, в котором реализован алгоритм классификации, который мы будем обучать несколько раз:

Так же мы создадим булевое поле, отвечающее за то, является ли модель адаптированной и пустой список для хранения обученных моделей.

Метод, отвечающий за обучение модели, выглядит так:

classes — хранит метки классов

Далее мы перебором по всем меткам обучаем алгоритм. С помощью выбора по маске (true_X = X), мы выбираем «положительные» и «отрицательные» образцы и обучаем новую модель на них. Здесь могут смутить только функции из модуля numpy.

• np.vstack — просто соединяет массивы вертикально, т. е. просто добавляет строки из второго массива в первый.
• np.concatenate — объединяет два одномерных массива в один (только здесь, подробнее про эту функцию вы можете почитать здесь).

В конце выставляем булевое поле True и возвращаем сам классификатор для возможности создания цепного интерфейса.

Предсказание классификатора

Здесь всё просто. Мы проходим циклом по всем моделям алгоритма: если она предсказывает 1, то мы возвращаем нужную метку; в противном случае продолжаем.

В конце возвращаем последнюю метку: она вернется, только если все модели «забраковали» текущий образец.

Точность алгоритма

Метод score работает так: он принимает набор образцов и меток к ним, а затем вычисляет соотношение правильно предсказанных меток к их общему кол-ву.

Да-да, метод score также принимает параметр измерения: в процентах или как обычная точность модели (от 0 до 1).

Тестирование классификатора

Мы протестируем наш алгоритм на двух наборах данных: всем известном Iris, а также на наборе Breast Cancer. Схема общая: инициализируем класс, предварительно передав в конструктор модель sklearn, разбиваем набор на обучающие и проверочные выборки и узнаём точность модели.

Iris

Как мы можем заметить, наш алгоритм с логистической регрессией без гиперпараметризации в виде слабого ученика показывает точность 93%. Довольно неплохо, но можно лучше.

Breast Cancer

Здесь мы использовали обычную нейросеть. Наш алгоритм показал точность даже выше, чем сама модель sklearn.

Заключение

Сегодня мы реализовали пошаговый классификатор, используя за основу модели sklearn, и добились неплохих результатов. Однако работа над алгоритмом не закончена, так что подкидываю Вам несколько идей:

• мы так и не реализовали булевое поле fitted. Подумайте, где бы оно могло пригодиться.
• нашу модель нельзя сохранить в какой-то файл. Реализуйте метод сохранения классификатора.

Весь код из статьи можно найти здесь.

Увеличение объема памяти: полный успех

Определение конструктора для класса

Если вы заметили реализацию класса Employee, невозможно установить значение employee_id. Мы можем определить отдельный метод для установки значения employee_id. Но это обязательное свойство объекта Employee. Лучшее место для установки этих свойств — через конструктор.

Давайте продолжим и создадим конструктор для класса Employee. Мы ожидаем, что вызывающая программа передаст значение employee_id в качестве аргумента.

class Employee:

    def __init__(self, i):
        self.employee_id = i

    def work(self):
        print(f'{self.employee_id} is working')


emp = Employee(100)
emp.work()

Выход:

Примечание: предыдущий код для создания объекта Employee теперь не будет работать, потому что конструктор Employee ожидает аргумент. Если мы вызовем , он вызовет ошибку TypeError: в init() отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: ‘id’.

Можем ли мы иметь несколько конструкторов?

В отличие от других популярных объектно-ориентированных языков программирования, Python не поддерживает перегрузку методов и конструкторов.

Однако, если мы определим несколько конструкторов в классе, это не вызовет никаких ошибок. Последний конструктор перезапишет ранее определенное определение конструктора. Давайте посмотрим на это на примере.

class Employee:

    def __init__(self, id):
        self.employee_id = id
    
    # this will overwrite earlier defined constructor
    def __init__(self, id, n):  
        self.employee_id = id
        self.emp_name = n

    def work(self):
        print(f'{self.emp_name} is working')


emp = Employee(100, 'Pankaj')
emp.work()

emp = Employee(100)  # will raise Error
emp.work()

Вывод:

Pankaj is working
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/pankaj/Documents/PycharmProjects/AskPython/hello-world/class_examples.py", line 19, in <module>
    emp = Employee(100)
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'n'