Ооп питон: концепции, принципы и примеры реализации

Какие принципы ООП существуют — Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning

Автор Сергей Ушаков

В прошлый раз мы говорили про особенности ООП в Python. Сегодня рассмотрим базовые принципы ООП и их применение в этом популярном языке программирования на практических примерах.

Основные принципы ООП в языке Python

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Он известен своей простотой и легкостью в использовании. Данный язык предлагает различные концепции объектно-ориентированного программирования (ООП), такие как:

• наследование — это концепция ООП, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих. Класс, который наследует свойства и методы от другого класса, называется подклассом (или классом-потомком), а класс, от которого он наследует, называется суперклассом (или классом-родителем). Подкласс может добавлять новые свойства и методы или изменять существующие. Наследование позволяет повторно использовать код и уменьшать количество дублированного кода.
• инкапсуляция — это концепция ООП, которая позволяет скрыть детали реализации и защитить данные от изменений извне.
• полиморфизм — это концепция ООП, которая основана на наследовании и позволяет использовать объекты разных классов, но имеющих схожее поведение. Например, каждое животное может издавать какие-то звуки. Однако такое животное, как собака обычно издает звук «Гав!», а кошка — звук «Мяу». Иными словами, полиморфизм — это переопределение методов, унаследованных от суперкласса в подклассах.

Каждую из этих концепций мы подробно рассмотрим далее.

Особенности применения принципов ООП: несколько практических примеров

В Python наследование реализуется путем указания суперкласса в круглых скобках после имени класса. Например, чтобы создать класс подкласса, который наследует свойства и методы от суперкласса Animal, мы можем использовать следующий код:

class Animal:
    def run(self):
        print ('Running')

class Dog(Animal):
    def runAsDog(self):
        super().
  run()

Ключевое слово super в Python используется для вызова методов родительского класса в дочернем классе.

Как уже отмечалось выше, в основе полиморфизма лежит переопределение методов суперкласса подклассах:

class Animal:
    def run(self):
        return 'Running'

class Dog(Animal):
    def run(self):
        return 'Running like a dog'

class Cat(Animal):
    pass

В данном примере видно, что метод run() был переопределен в подклассе Dog, но не был переопределен в подклассе Cat. Следовательно, при создании экземпляров реализация данного метода в них будет отличаться: класс Cat унаследовал его и не переопределил его, а класс Dog унаследовал его и переопределил (задал собственную реализацию).

 dog = Dog()
cat = Cat()
print(dog.run()) # Running like a dog
print(cat. run()) # Running

Стоит также отметить, что при наследовании в Python автоматически наследуются все методы суперкласса.

В Python инкапсуляция достигается путем использования двух подчеркиваний (private) перед именем переменной или метода, или же одного подчеркивания (protected) перед ними. Рассмотрим на следующем примере:

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.__balance = balance
    
    def get_balance(self):
        return self.__balance
    
    def _do(self):
        return 'Do something'
    
    
    def set_balance(self, balance):
        self.__balance = balance

В примере выше мы создаем класс

BankAccount, который содержит переменную balance. Мы используем два подчеркивания перед именем переменной, чтобы сделать ее приватной. Теперь эта переменная не может быть напрямую изменена вне класса. Для того, чтобы иметь доступ к приватным переменным, можно использовать геттеры (get) и сеттеры (set). Геттеры — это методы, которые возвращают значение приватной переменной, а сеттеры — это методы, которые устанавливают значение приватной переменной. Здесь мы добавили методы get_balance и set_balance, которые позволяют получить и установить значение переменной balance:

k=BankAccount(20)
print(k.get_balance()) # 20
k.set_balance(30)
print(k.get_balance()) # 30

Как уже отмечалось выше, в Python есть 2 вида защищенности:

• private — двойное подчеркивание, которое говорит о том, что напрямую к приватному элементу можно обратиться можно только внутри класса;
• protected — нижнее подчеркивание, которое говорит о том, что напрямую к защищенному элементу можно обратиться вне класса, но при условии соблюдения данного подчеркивания.

В качестве примера рассмотрим обращение в protected-методу из примера выше:

k=BankAccount(20)
k. _do()

Подобным образом можно обращаться также к protected-переменным без геттеров и сеттеров. Но для того, чтобы обратиться к приватным методам извне, следует делать это следующим образом:

k=BankAccount(20)
k._BankAccount__do()

Данный способ называется изменением имени. Изменение имени (name mangling) — это процесс, в котором любой заданный идентификатор с одним конечным подчеркиванием и двумя ведущими подчеркиваниями текстуально заменяется на

__ClassName__Identifier. Есть еще один способ — это реализация метода, который отвечает за вызов приватного метода (на подобии геттеров):

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.__balance = balance
    
    def get_balance(self):
        return self.__balance
    
    def __do(self):
        return 'Do something'
    
    def call_do(self):
        return self. __do()
    
    def set_balance(self, balance):
        self.__balance = balance

Теперь мы просто вызываем наш приватный метод через реализованный метод вызова следующим образом:

k=BankAccount(20)
k.call_do()

Таким образом, благодаря поддержке механизма ООП, Python позволяет создавать модули, которые могут быть легко заменены и использованы заново, что упрощает разработку, тестирование и сопровождение кода. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой.

Computer vision на Python

Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

• PREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
• Разработка и внедрение ML-решений
• Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
• Нейронные сети на Python
• NLP с Python

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добрый, добрый Python ООП — обучающий курс от Сергея Балакирева — Stepik

Начните увлекательное путешествие в мир объектно-ориентированного программирования (ООП) на языке Python! Здесь вы сможете с нуля, с самого начала постичь магию объектно-ориентированного программирования. Увидите, как концепция классов и объектов позволяет заметно упрощать структуру программ, делать их более…

What you will learn

• 1. Понимать общий принцип ООП, его отличие от функционального программирования.
• 2. Сможете использовать подход ООП при разработке собственных программ.
• 3. Узнаете особенности реализации ООП на языке Python.
• 4. Изучите все основные магические методы классов языка Python.
• 5. Подробно познакомитесь с наследованием и полиморфизмом.
• 6. Научитесь применять обработку исключений и менеджеры контекстов в своих проектах.

About this course

Основу этого курса составляют задания максимально приближенные к реальным боевым, с которыми сталкивается каждый начинающий программист в IT-компаниях. Формулировки задач приближены к стилю технических заданий, с которыми вы также можете столкнуться при работе над заказами. В результате, нарабатывается не только практика программирования, но и правильное восприятие типовых технических заданий.

В курсе пошагово, начиная с самых простых конструкций (классов, объектов, методов), вы будете погружаться в увлекательный мир ООП. Вначале каждого урока дается теоретический видео-материал, который, затем, закрепляется набором практических заданий (подвигов). В конце некоторых разделов предлагается пройти испытание — разработка полноценной программы, которая позволяет в полной мере соприкоснуться с ООП.

Терпеливо изучая все уроки данного курса, вы сможете почувствовать (потрогать) эту необычную, на первый взгляд, концепцию программирования с классами и объектами.

Осознаете ее возможности и сможете использовать этот начальный опыт и знания в своих проектах, развиваясь и далее в этом направлении.

Телеграм-канал для обсуждения: https://t.me/python_selfedu

Продолжение: курс по структурам данных: https://stepik.org/course/134212/

Whom this course is for

Этот курс — продолжение курса «Добрый, добрый Python» (https://stepik.org/course/100707/), который был посвящен основам языка Python. Если вы его не проходили, или плохо владеете базовыми конструкциями программирования на Python, то рекомендуется сначала ознакомиться с базой языка, а уже затем, переходить на следующий уровень ООП.

Initial requirements

Знание базовых основ языка Python (для их изучения пройдите курс «Добрый, добрый Python» (ссылка: https://stepik.org/course/100707/)

Meet the Instructors

Course content

Certificate

Stepik certificate

Price

FAQ

How to purchase the course in installments?

How to pay from the company?

Share this course

https://stepik. org/course/116336/promo

Direct link:
https://stepik.org/116336

Что такое Python OOP Basics

Парадигма программирования Python, известная как объектно-ориентированное программирование (ООП), использует объекты и классы. Он стремится включить в программирование такие концепции реального мира, как наследование, полиморфизм, инкапсуляция и т. д. Фундаментальная идея ООП состоит в том, чтобы связать данные и функции, которые их используют, таким образом, чтобы никакая другая часть кода не могла получить к ним доступ.

В этой статье мы обсудим основные принципы объектно-ориентированного программирования.

Класс

Определение класса — это группа элементов. Это логический объект с несколькими уникальными атрибутами и методами. Например, если у вас есть класс для игры в крикет, у него должны быть такие атрибуты и методы, как игроки, турниры, жеребьевка, пробежки, калитки, матчи и т. д. имеет два поля: идентификатор игрока и игрок. В классе также есть функция display (), которая используется для отображения информации о крикете —

 
 класс Крикет:
    идентификатор = 10
    player = "Сачин Тендулкар"
    дисплей защиты (я):
        печать (self.id, self.player)
    print('Класс создан успешно') 
 

Вывод

Ниже приведен вывод приведенного выше кода

 Класс создан успешно
 

Объект

Объект является экземпляром класса. Это сущность с состоянием и поведением. Проще говоря, это экземпляр класса, который имеет доступ к данным. Это может быть любой объект реального мира, такой как мышь, клавиатура, стул, стол, ручка и т. д.

Python рассматривает все как объекты, и большинство объектов имеют атрибуты и методы. Встроенный атрибут __doc__ всех функций возвращает строку документации, указанную в исходном коде функции.

Пример

Ниже приведен пример создания объекта —

 
 class Cricket:
   идентификатор = 10
   player = "Сачин Тендулкар"
   дисплей защиты (я):
      print("ID: %d \nPlayer: %s"%(self. id,self.player))
# Создать экземпляр crkt класса Cricket
crct = сверчок ()
crct.display() 
 

Вывод

Ниже приведен вывод вышеуказанного кода:

 ID: 10
Игрок: Сачин Тендулкар
 

Метод

Функция, связанная с объектом, называется методом. Метод не относится к экземплярам класса в Python. Любой объект может иметь методы.

Пример

В следующем примере определены два метода: plant() и animals(). Поскольку «Перо» является экземпляром объекта, они известны как методы экземпляра.

 
 класс Программа:
# Атрибуты экземпляра
   def __init__(я, имя, возраст):
      self.name = имя
      возраст = возраст
# Метод экземпляра
   Завод по определению (я, эвкалипт):
      вернуть "{} растения {}".format(self.name, эвкалипт)
   определение животных (я):
      вернуть "{} животных".format(self.name)
# создание экземпляра объекта
Перо = Программа ("Перо", 10)
# вызов методов экземпляра
print(Pen. plant("'Кодирование'"))
print(Pen.animals()) 
 

Вывод

Ниже приведен вывод вышеуказанного кода —

 Загонные растения «Кодирование»
Загонные животные
 

Наследование

Используя детали существующего класса без его изменения, можно создать новый класс посредством наследования. Вновь созданный класс является производным классом (или дочерним классом). Существующий класс является базовым классом (или родительским классом) аналогичным образом.

Пример

Ниже приведен пример наследования в Python

 
 # Родительский класс
класс Животное:
   защита __init__(сам):
      print("Животное там")
   определение WhatIstheClass (я):
      Печать("Животное")
   Def Run (я):
      print("Работает на скорости")
# Дочерний класс
класс Лев(Животное):
   защита __init__(сам):
      # вызов функции super()
      супер().__инит__()
      print("Лев там")
   определение WhatIstheClass (я):
      печать("Лев")
   деф запустить (самостоятельно):
      print("Работает на скорости")
синий = Лев ()
blu. WhatIstheClass()
синий.Выполнить()
blu.run() 
 

Output

В приведенном выше коде мы установили два класса: Animal (родительский класс) и Lion (дочерний класс). Функции родительского класса наследуются дочерним классом. Это видно из метода Run().

Опять же, поведение родительского класса было изменено дочерним классом. Метод WhatIstheClass() показывает это. Добавляя новый метод run(), мы также расширяем функциональность родительского класса.

В методе __init__() мы также используем функцию super(). Это позволяет нам вызывать метод __init__() родительского класса из дочернего класса.

 Животное здесь
Лев там
Лев
Работает на скорости
Работает на скорости
 

Инкапсуляция

Мы можем ограничить доступ к методам и переменным в Python с помощью ООП. Инкапсуляция — это процесс предотвращения прямого изменения данных. В Python мы используем префикс подчеркивания для обозначения частных атрибутов, таких как single_or double__.

Пример

Ниже приведен пример инкапсуляции данных в Python —

 
 class Sports:
   защита __init__(сам):
      self. __sportsName = "Крикет"
   
   деф игра(я):
      print("Игра: {}".format(self.__sportsName))
   
   def Player_Name(я, игрок):
      self.__sportsName = игрок
с = Спорт()
с.игра()
# изменение спортивного названия
s.__sportsName = 'Хоккей'
с.игра()
# используя функцию установки
s.Player_Name('Хоккей')
с.игра() 
 

Вывод

Спортивный класс определен в приведенном выше коде. Название игры Sports сохраняется с помощью метода __init__(). Посмотрите на код ниже

 s.__sportsName = 'Хоккей'
 

Здесь мы попытались изменить значение __sportsName вне класса. Поскольку __sportsName является закрытой переменной, выходные данные не отражают эту модификацию. Мы должны использовать функцию-установщик Player Name(), которая принимает в качестве параметра sportsName, чтобы настроить значение.

 Игра: Крикет
Игра: Крикет
Игра: Хоккей
 

Полиморфизм

«Поли» и «морфы» — два слова, составляющие полиморфизм. Слова «поли» и «морф» означают «множество» и «форма» соответственно. Под полиморфизмом мы понимаем, что одно и то же действие может выполняться различными способами.

Допустим, мы хотим раскрасить фигуру; у нас есть различные варианты формы (квадрат, пятиугольник, круг). Тем не менее, мы могли бы раскрасить любую фигуру, используя тот же метод. Эта концепция известна как полиморфизм.

Пример

Ниже приведен пример полиморфизма в Python

 
 класса Lion:
   Защита Рев(я):
      print("Лев может рычать")
   Защита Барка (самостоятельно):
      print("Лев не может лаять")
класс Собака:
   Защита Рев(я):
      print("Собака не может рычать")
   Защита Барка (самостоятельно):
      print("Собака может лаять")
# одинаковые качества
определение sound_test (млекопитающее):
   млекопитающее.Рев()
#создавать экземпляры объектов
домашнее животное = лев()
улица = собака()
# передача объекта
sound_test (домашнее животное)
sound_test(улица) 
 

Выход

В приведенном выше коде определены два класса, Lion и Dog. Все они используют метод Roar(). Однако их роли различны.

Чтобы использовать полиморфизм, мы создали общий интерфейс, названный sound test(), который принимает любой объект и вызывает его метод Roar(). В результате функция sound test() работала, как и ожидалось, когда мы передавали ей объекты pet и street.

 Лев может рычать
Собака не может рычать
 

Абстракция данных

Абстракция данных и инкапсуляция часто используются как синонимы. Поскольку абстракция данных достигается инкапсуляцией, эти два термина почти синонимичны.

При использовании абстракции внутренние детали скрыты и отображаются только функциональные возможности. Давать имена вещам, которые отражают суть того, что делает функция или целая программа, — это процесс абстрагирования чего-либо.

Бесплатный курс ООП по Python для начинающих

1000+ бесплатных курсов

Вы уже зарегистрированы. Пожалуйста, войдите вместо этого.

Вы уже зарегистрированы. Пожалуйста, войдите вместо этого.

Адрес электронной почты

Пароль

Забыли пароль?

Адрес электронной почты

Введите действительный адрес электронной почты

Вернуться на страницу авторизации

Если учетная запись с таким адресом электронной почты существует, вы получите инструкции по сбросу пароля.

Чему вы научитесь на ООП в Python?

Классы

Объекты

Наследование

Переопределение методов в Python

Об этом бесплатном сертификационном курсе

Курс ООП в Python рассказывает об основах объектно-ориентированного программирования на Python. Он расскажет об объектах и ​​классах в Python и о том, как работает реализация в Python. Создание класса, объекта и методов подробно обсуждается в этом курсе Python OOPs. Вы также узнаете о столпах объектно-ориентированного программирования, таких как концепция наследования и переопределения. Итак, от понимания того, что такое ООП в Python до реализации концепций в программировании на Python, в этом курсе будет рассмотрено большинство основных концепций объектно-ориентированного программирования Python.

Ознакомьтесь с нашими курсами по разработке программного обеспечения сегодня.

Краткое содержание курса

Классы

Класс — это определяемый пользователем тип данных, включающий набор атрибутов и функций.

Типы наследования

В этом разделе описываются одиночное, множественное, многоуровневое и гибридное наследование, а также когда и как они реализуются в программе.

 

Наследование с использованием кода на Python

Наследование означает приобретение свойств другого класса. Вы научитесь создавать класс наследования, который унаследует функции базового класса.

Введение в ООП

В этом модуле представлен обзор объектно-ориентированного программирования (ООП) на языке программирования Python.

Класс в Python

Этот модуль предлагает понимание классов в языке программирования Python.

Объекты в Python

Этот модуль дает знания об объектах в языке программирования Python.

Создание класса

Этот модуль проведет вас через этапы создания класса в Python.

Создание класса с помощью конструктора

Этот модуль дает представление о создании классов с помощью конструктора в Python.

Создание экземпляра объекта

Этот модуль проведет вас через процедуру создания объекта, также известную как создание экземпляра объекта, в Python.

Переопределение и метод инициализации

Этот модуль дает знания о концепции переопределения и методе инициализации в Python.

Добавление параметров в класс

Этот модуль дает представление о включении параметров в класс в Python.

Что наши учащиеся говорят о курсе

Узнайте, как наша платформа помогла нашим учащимся повысить квалификацию в своей карьере.

4,34

★★★★ ★ ☆

Рейтинг курса

ООП в Python

С этим курсом вы получите

Зарегистрируйтесь бесплатно

Поделись с друзьями

Часто задаваемые вопросы

Что такое ООП в Python?

Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python — это парадигма программирования, использующая классы и объекты для целей программирования. Он ориентирован на реализацию в программе реальных сущностей, таких как наследование, полиморфизмы, инкапсуляция и абстракция.

Зачем нужны ООП в Python?

Программисты обычно используют ООП в своем программировании на Python, поскольку это экономит ваше время на повторение кода, класс можно определить один раз, а код можно повторно использовать несколько раз. Это также облегчает работу с более объемными программами. При реализации программа может иметь четкую структуру и чистый код, проста в обслуживании и модификации кодов.

Что такое класс и объект в Python?

Python — это парадигма программирования. Язык использует классы и объекты для построения хорошо структурированного кода. В Python программист может создать класс, используя ключевое слово class, а объект создается с помощью конструктора класса. Затем объект создает экземпляр класса. Класс — это шаблон кода, используемый для создания объектов, в то время как объекты состоят из переменных, и эти переменные имеют связанное с ними поведение. Вы можете записаться на бесплатный курс Python от Great Learning Academy, чтобы научиться программировать на Python.

Как создаются объекты в Python?

Объекты создаются после создания класса с использованием конструктора класса. Момент класса будет иметь то же имя, что и имя класса, и называется экземпляром объекта. Разработчик может дать любое имя вновь созданному объекту. Создание объекта в Python очень похоже на вызов функции.

Могу ли я изучать ООП в Python бесплатно?

Да, вы можете записаться на курс ООП в Python от Great Learning Academy и изучать его бесплатно онлайн. После успешного прохождения курса и выполнения всех поставленных задач вы также получите сертификат. Если вы заинтересованы в изучении других широких концепций программного обеспечения, вы можете зарегистрироваться на курс MCA Software Engineering и получить степень в Интернете.

Получу ли я сертификат после прохождения этого бесплатного курса ООП в Python?

Да, вы получите сертификат об окончании ООП в Python после прохождения всех модулей и прохождения оценки. Оценка проверяет ваши знания по предмету и отмечает ваши навыки.

Сколько стоит этот курс ООП в Python?

Это совершенно бесплатный курс от Great Learning Academy. любой, кто заинтересован в изучении основ ООП в Python, может начать с этого курса.

Есть ли ограничение на количество прохождений этого бесплатного курса?

Записавшись на курс ООП в Python, вы получаете к нему пожизненный доступ. Таким образом, вы можете войти в любое время и изучить его бесплатно онлайн.

Могу ли я одновременно записаться на несколько курсов Great Learning Academy?

Да, вы можете записаться на любое количество курсов Great Learning Academy. Количество курсов, на которые вы можете записаться одновременно, не ограничено, но, поскольку курсы, предлагаемые Great Learning Academy, бесплатны, мы предлагаем вам изучать их один за другим, чтобы получить максимальную отдачу от предмета.

Почему стоит выбрать Great Learning Academy для этого бесплатного курса ООП в Python?

Great Learning Academy предоставляет этот курс ООП в Python бесплатно онлайн. Курс предназначен для самостоятельного изучения и поможет вам понять различные темы, относящиеся к теме, с помощью решенных проблем и продемонстрированных примеров. Курс тщательно разработан с учетом потребностей как новичков, так и профессионалов, и проводится экспертами в данной области. Great Learning — это глобальная платформа образовательных технологий, предназначенная для подготовки компетентных специалистов. Great Learning Academy — это инициатива Great Learning, которая предлагает востребованные бесплатные онлайн-курсы, чтобы помочь людям продвинуться в своей работе. Более 5 миллионов учащихся из 140 стран прошли бесплатные онлайн-курсы Great Learning Academy с сертификатами. Это универсальное место для всех целей учащегося.

Как зарегистрироваться на этот курс ООП в Python?

Запись на любой из курсов Great Learning Academy — это всего лишь один шаг. Зарегистрируйтесь на курс, вы заинтересованы в обучении через свой идентификатор электронной почты и начните изучать их бесплатно онлайн.

Будет ли у меня пожизненный доступ к этому бесплатному курсу ООП в Python?

Да, как только вы зарегистрируетесь на курс, у вас будет пожизненный доступ, где вы можете войти в систему и учиться, когда захотите.

10 миллионов учеников

Истории успеха

Могут ли курсы Great Learning Academy помочь вашей карьере? Наши ученики рассказывают нам, как это сделать.

Программа «ИИ для лидеров» была продуманно разработана таким образом, чтобы обеспечить высокий уровень знакомство с экспертами, практикующими в данной области. Каждая тема была освещена достаточно подробно, чтобы создать прочную базу знаний.

Опыт обучения был очень полезным, а наставники и консультанты были очень поддерживал все это время. Я очень рада, что подписалась на программу. Я определенно получил то, что хотел от программы, и настоятельно рекомендую ее.

Я обнаружил, что программа «Наука о данных» представляет собой идеальное сочетание соответствующих содержание, гибкость, академическая строгость и практическое содержание, которые позволили мне сразу применить все на практике в работе.

Программа «Искусственный интеллект для лидеров» стала отличным обучающим опытом при правильном подходе. уровни глубины и широты предмета. Это хорошо управляемый программа, которая расширила мой опыт обучения.

Я считаю курс AIML качественным, и все преподаватели хорошо подготовлен по каждой теме. Я также считаю, что наш Ментор делает фантастические работу каждую неделю, а его личные выводы и дополнения к материалам Очень ценно.

Путь в науку о данных был полон интенсивного обучения, но лучший опыт У меня было. Я был бы готов делать это снова и снова. я буду очень рекомендовать его. Спасибо Техасскому университету и отличному обучению!

Программа была гибкой и расширила мое понимание ИИ и процессов для интеграции в бизнес. Я очень рекомендую эту программу для бизнес-профессионалы, которые хотят понять ИИ и его применимость в проектах лучше.

Программа AIML дала мне прочные фундаментальные знания о Python, ИИ, и мл. Содержание программы было очень хорошо подобрано и охватывало правильные вещи в нужной глубине для программы, как это.

И еще тысячи таких историй успеха. .

Вершина Бесплатные курсы Python >

Бесплатно

Новичок

Бесплатно

Новичок

Бесплатно

Новичок

Бесплатно

Новичок

Соответствующий Карьерный путь >

• ИТ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

  Разработчик программного обеспечения

• ИТ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

  Интерфейсный разработчик

• ИТ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

  Инженер по информационной безопасности

Другие учебные пособия по ИТ и программному обеспечению

• JavaScript

• DevOps

  Облачные вычисления

• Блокчейн

Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма программирования, основанная на концепции «объектов», которые могут содержать данные и код, управляющий данными. ООП — популярный подход к программированию, который широко используется во многих языках программирования, включая Python.

В Python все считается объектом, включая переменные, функции и даже модули. Это делает Python полностью объектно-ориентированным языком и обеспечивает ряд преимуществ по сравнению с другими парадигмами программирования, таких как расширенное повторное использование кода и более интуитивно понятная и удобочитаемая структура кода.

Ниже приведены некоторые ключевые понятия, связанные с ООП в Python:

Классы
Класс — это план для создания объектов (конкретной структуры данных), предоставления начальных значений для состояния (переменные-члены или атрибуты) и реализации поведения (функции-члены или методы). Класс определяет, как будет выглядеть объект и что он сможет делать. В Python классы определяются с помощью ключевого слова class, за которым следует имя класса и двоеточие.

Объекты
Объект — это экземпляр класса, созданный во время выполнения. Объекты могут получать доступ к атрибутам и методам, определенным в их классе, и управлять ими. Объекты также известны как экземпляры, и они создаются с использованием имени класса, за которым следуют круглые скобки.

Атрибуты
Атрибут — это часть данных, хранящихся в объекте. Атрибуты можно рассматривать как переменные, связанные с объектом. В Python атрибуты определяются внутри класса, и доступ к ним можно получить с помощью записи через точку, например, object.attribute.

Методы
Метод — это функция, связанная с объектом. Методы позволяют объектам манипулировать своими атрибутами и выполнять задачи. В Python методы определяются внутри класса и вызываются с использованием записи через точку, например, object.method().

Корпус
Инкапсуляция — это концепция сокрытия внутреннего представления объекта от внешнего мира и разрешения доступа к нему только через общедоступный интерфейс. В Python инкапсуляция достигается путем определения атрибутов и методов класса как открытых или закрытых. По соглашению закрытые атрибуты и методы обозначаются одним символом подчеркивания в начале, например _private_attribute.

Наследство
Наследование — это механизм, с помощью которого новый класс может быть получен из существующего класса, наследуя все его атрибуты и методы. Затем производный класс может добавлять или переопределять атрибуты и методы по мере необходимости. Наследование — это мощный инструмент для повторного использования кода, который может сделать код более читабельным и удобным в сопровождении. В Python наследование достигается путем определения нового класса, который является подклассом существующего класса, с использованием синтаксиса class DerivedClass(BaseClass):.

Полиморфизм
Полиморфизм — это концепция объектов разных классов, которые могут по-разному реагировать на вызов одного и того же метода. Это позволяет создавать более гибкий и повторно используемый код. В Python полиморфизм достигается за счет перегрузки и переопределения методов.

Перегрузка метода
Перегрузка метода — это способность одного метода выполнять различные действия в зависимости от количества и типа переданных ему аргументов. К сожалению, Python не поддерживает перегрузку методов, так как это не язык со статической типизацией. Однако можно добиться аналогичной функциональности, используя значения аргументов по умолчанию и перегрузку методов с использованием синтаксиса *args и **kwargs.

Переопределение метода
Переопределение метода — это возможность подкласса предоставить новую реализацию метода, который уже определен в его суперклассе. Переопределение метода является важным аспектом полиморфизма и может быть достигнуто в Python путем определения метода с тем же именем в подклассе.

В заключение, ООП является важным аспектом программирования на Python и обеспечивает ряд преимуществ, таких как более широкое повторное использование кода, более интуитивно понятная и удобочитаемая структура кода, а также улучшенная инкапсуляция и организация кода. Понимая ключевые концепции классов, объектов, атрибутов, методов, инкапсуляции, наследования и полиморфизма, программисты могут использовать весь потенциал Python и писать более эффективный и действенный код. ООП — это широко используемая парадигма программирования, и понимание ее важно для того, чтобы стать опытным программистом на Python.

Подробнее

• О
• Содержание курса
• Часто задаваемые вопросы

Изучите более 1000 бесплатных курсов

Идет загрузка…

Мы видим, что вы уже подали заявку на .

Обратите внимание, что Академия GL предоставляет лишь небольшую часть учебных материалов Great Learning. Для полный опыт программы с помощью карьеры GL Excelerate и преданного наставничества, наша программа будет лучшим для вас. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к своему консультанту по обучению в случае каких-либо вопросы. Вы можете ознакомиться с нашей программой, посетив демо-версию программы.

Мы видим, что вы уже зарегистрированы на нашу

Обратите внимание, что GL Academy предоставляет только часть учебного содержания вашей программы. Поскольку вы уже зачисленных на нашу программу, предлагаем начать подготовку к программе с помощью обучающего материал, предоставленный в качестве предварительной работы. Благодаря эксклюзивным функциям, таким как карьерная поддержка GL Excelerate и преданное наставничество, наш , безусловно, лучший опыт, который вы можете получить.

Мы видим, что вы уже зарегистрированы на нашу

Обратите внимание, что GL Academy предоставляет только часть учебных материалов наших программ. Поскольку вы уже зачислены в нашу программу, пожалуйста, убедитесь, что ваше обучение там продолжается гладко.