Язык программирования Python

В отличие, например, от Java, в языке Python можно наследовать класс от нескольких классов. Такая ситуация называется множественным наследованием (multiple inheritance).

Класс, получаемый при множественном наследовании, объединяет поведение своих надклассов, комбинируя стоящие за ними абстракции.

Использовать множественное наследование следует очень осторожно, а необходимость в нем возникает реже одиночного.

Множественное наследование можно применить для получения класса с заданными общедоступными методами, причем методы задает один родительский класс, а реализуются они на основе методов второго класса. Первый класс может быть полностью абстрактным.

Множественное наследование применяется для добавления примесей (mixins). Примесь — специально сконструированный класс, добавляющий в некоторый класс какую–либо черту поведения (привнесением атрибутов). Примеси обычно являются абстрактными классами.

Изредка множественное наследование применяется в своем основном смысле, когда объекты класса, получающегося в результате множественного наследования, предназначаются для использования в качестве объектов всех родительских классов.

В случае с Python наследование можно считать одним из способов собрать нужные комбинации методов в серии классов:

Листинг

class A:

def a(self): return 'a'

class B:

def b(self): return 'b'

class C:

def c(self): return 'c'

class AB(A, B):

pass

class BC(B, C):

pass

class ABC(A, B, C):

pass

Впрочем, собрать нужные методы можно и по–другому, без использования наследования:

Листинг

def ma(self): return 'a'

def mb(self): return 'b'

def mc(self): return 'c'

class AB:

a = ma

b = mb

class BC:

b = mb

c = mc

class ABC:

a = ma

b = mb

c = mc

Порядок разрешения методов

В случае, когда надклассы имеют одинаковые методы, использование того или иного метода определяется порядком разрешения методов (method resolution order). Для «новых» классов узнать этот порядок очень просто с помощью атрибута __mro__:

Листинг

>>> str.__mro__

(, , )

Это означает, что сначала методы ищутся в классе str, затем в basestring, а уже потом — в object.

Для «классических» классов порядок несколько отличается от порядка разрешения методов в «новых» классах. Нужно стараться избегать множественного наследования или применять его очень аккуратно.

Агрегация

Контейнеры

Под контейнером обычно понимают объект, основным назначением которого является хранение и обеспечение доступа к другим объектам. Контейнеры реализуют отношение «HAS–A» («ИМЕЕТ») между объектами. Встроенные типы, список и словарь — яркие примеры контейнеров. Можно построить собственные типы контейнеров, которые будут иметь свою логику доступа к хранимым объектам. В контейнере хранятся не сами объекты, а ссылки на них.

Для практических нужд в Python обычно хватает встроенных контейнеров (словаря и списка), но если это необходимо, можно создать и другие. Ниже приведен класс Стек, реализованный на базе списка:

Листинг

class Stack:

def __init__(self):

«"«Инициализация стека»""

self._stack = []

def top(self):

«"«Возвратить вершину стека (не снимая)»""

return self._stack[-1]

def pop(self):

«"«Снять со стека элемент»""

return self._stack.pop

def push(self, x):

«"«Поместить элемент на стек»""

self._stack.append(x)

def __len__(self):

«"«Количество элементов в стеке»""

return len(self._stack)

def __str__(self):

«"«Представление в виде строки»""

return " : ".join(["%s» % e for e in self._stack])

Использование:

Листинг

>>> s = Stack

>>> s.push(1)

>>> s.push(2)

>>> s.push(«abc»)

>>> print s.pop

abc

>>> print len(s)

2

>>> print s

1 : 2

Таким образом, контейнеры позволяют управлять набором (любых) других объектов в соответствии со структурой их хранения, не вмешиваясь во внутренние дела объектов. Узнав интерфейс класса Stack, можно и не догадаться, что он реализован на основе списка, и каким именно образом он реализован с помощью него. Но для использования стека это не важно.

Примечание:

В данном примере для краткости изложения не учтено, что в результате некоторых действий могут возбуждаться исключения. Например, при попытке снять элемент с вершины пустого стека.

Итераторы

Итераторы — это объекты, которые предоставляют последовательный доступ к элементам контейнера (или генерируемым «на лету» объектам). Итератор позволяет перебирать элементы, абстрагируясь от реализации того контейнера, откуда он их берет (если этот контейнер вообще есть).

В следующем примере приведен итератор, выдающий значения из списка по принципу «считалочки» по N:

Листинг

class Zahlreim:

def __init__(self, lst, n):

self.n = n

self.lst = lst

self.current = 0

def __iter__(self):

return self

def next(self):

if self.lst:

self.current = (self.current + self.n — 1) % len(self.lst)

return self.lst.pop(self.current)

else:

raise StopIteration

print range(1, 11)

for i in Zahlreim(range(1, 11), 5):

print i,

Программа выдаст

Листинг

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

5 10 6 2 9 8 1 4 7 3