Можно ли получить все существующие объекты класса через класс? [дубликат]
У меня есть класс Cluster и несколько его экземпляров. В каждом экземпляре класса Cluster есть поле elements, которое представляет собой список координат элементов кластера. Я хочу описать статический метод, который бы получал координаты элемента и возвращал объект кластера, к которому он относится, а для этого мне нужно получить доступ ко всем созданным над данный момент объектам класса. Вопрос: как это сделать? Вот упрощенный код класса кластера:
class Cluster: def __init__(self, x, y, label): self.elements = [] # Список координат элементов кластера # Метод добавления элемента в кластер def add_element(self, x, y): self.elements.append((x, y)) # Метод проверки наличия элемента в кластере def have_element(self, x, y): return (x, y) in self.elements # Метод поиска кластера элемента @staticmethod def find_element_cluster(x, y): pass # Что тут надо писать? А вот результат, которого я хочу добиться:
element = 4, 6 cluster = Cluster.find_element_cluster(element[0], element[1]) # Теперь в переменной cluster хранится объект кластера, который имеет элемент element Получение всех атрибутов объекта в Python
Одной из распространенных проблем, с которой сталкиваются начинающие разработчики на Python, является необходимость получить все атрибуты (методы, поля и т.д.) объекта. Рассмотрим следующий пример:
class MyClass: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def my_method(self): pass
Здесь у нас есть класс MyClass с атрибутами a и b , а также метод my_method . Как мы можем получить список всех этих атрибутов?
В Python есть несколько способов решить эту задачу. Один из них — использование функции vars() . Однако эта функция работает только с объектами, у которых есть __dict__ , что не всегда является правдой (например, это не верно для списка, словаря и т.д.).
my_obj = MyClass() print(vars(my_obj)) # выведет:
Как видите, функция vars() не выводит методы класса. Кроме того, она не работает с встроенными типами, такими как списки или словари.
Более универсальным способом получения всех атрибутов объекта является использование функции dir() . Она возвращает список всех атрибутов объекта, включая методы и встроенные атрибуты.
print(dir(my_obj))
Однако стоит отметить, что dir() также возвращает встроенные атрибуты и методы, что может быть не всегда удобно. Для фильтрации результатов можно использовать различные подходы, например, исключать атрибуты, начинающиеся с двух нижних подчеркиваний.
В заключение, можно сказать, что в Python есть несколько способов получить все атрибуты объекта. Выбор конкретного метода зависит от конкретных требований и обстоятельств.
Объекты и классы в Python
Python — объектно-ориентированный язык программирования. В отличие от процедурно-ориентированного программирования, ООП опирается на объекты.
Объект — это набор данных (переменных) и методов (функций), которые с этими данными взаимодействуют.
Представьте чертеж дома. В нем содержится вся информация: сколько этажей, какого размера двери, окна и т. д. На основе это чертежа мы можем построить дом. Дом — это объект.
По одному чертежу можно построить сразу несколько домов. Так же и с классом — по нему можно создать много объектов. Объект также можно назвать экземпляром класса, а процесс его создания — инстанцированием.
Как объявить класс
По аналогии с функциями, которые начинаются с def , объявление класса сопровождается ключевым словом class .
Первая строка внутри класса называется строкой документации, в ней содержится краткое описание класса. Писать ее рекомендуется, но не обязательно.
class MyNewClass: '''Это строка документации. Мы создали новый класс''' passКласс создает новое локальное пространство имен, где определяются все атрибуты. Атрибутами могут быть и переменные, и функции.
Есть и специальные атрибуты, которые начинаются с двойного нижнего подчеркивания __ . Например, __doc__ — строка документации класса.
После объявления класса создается объект этого класса с тем же именем. Этот объект класса позволяет нам как получить доступ к различным его атрибутам, так и инстанцировать новые объекты этого класса.
class Person: "Это класс, описывающий человека" age = 10 def greet(self): print('Привет') # Вывод: 10 print(Person.age) # Вывод: print(Person.greet) # Вывод: 'Это мой второй класс' print(Person.__doc__)Вывод:
10
Это класс, описывающий человека
Как создать объект
Мы уже знаем, что объект класса можно использовать для доступа к различным его атрибутам.
Использовать его можно и для создания новых экземпляров этого класса. Создание объекта похоже на вызов функции.
>>> harry = Person()Так мы создадим новый экземпляр класса — harry . Доступ к атрибутам объекта осуществляется при помощи префикса имени объекта.
Атрибутами могут быть и переменные, и методы. Методы объекта — функции этого класса.
Это значит следующее: Person.greet — объект функции (атрибут класса), а harry.greet — объект метода.
class Person: "Это класс, описывающий человека" age = 10 def greet(self): print('Привет') # создаем новый объект класса Person harry = Person() # Вывод: print(Person.greet) # Вывод: > print(harry.greet) # Вызов метода greet() объекта # Вывод: Привет harry.greet()Вывод:
>
Привет
Возможно, вы заметили параметр self в функции класса. Но вызывали метод мы с помощью harry.greet() . И почему-то это сработало.
Так происходит потому, что когда объект вызывает свой метод, сам объект является первым аргументом. То есть harry.greet() это то же самое, что и Person.greet(harry) .
Обычно вызов метода со списком аргументов длины n равносилен вызову соответствующей функции со списком аргументов, который создается путем вставки объекта метода перед первым аргументов.
По этим причинам первый аргумент функции в классе должен быть сам объект. Это и есть self — так договорились программисты на Python. Но в теории можно использовать и другое обозначение.
Теперь вы имеете представление о классах, экземплярах класса, функциях, методах. Главное — понимать их отличия.
Конструкторы
Функции класса, начинающиеся с двойного нижнего подчеркивания, называются специальными функциями.
Наибольший интерес вызывает специальная функция __init__( ). Она вызывается каждый раз, когда вы создаете новый объект класса.
В ООП этот вид функций называют конструкторами. Обычно они используются для инициализации всех переменных класса.
class ComplexNumber: def __init__(self, r=0, i=0): self.real = r self.imag = i def get_data(self): print(f'+j') # Создаем новый объект ComplexNumber num1 = ComplexNumber(2, 3) # Вызываем метод get_data() # Вывод: 2+3j num1.get_data() # Создаем еще один объект ComplexNumber # и новый атрибут 'attr' num2 = ComplexNumber(5) num2.attr = 10 # Вывод: (5, 0, 10) print((num2.real, num2.imag, num2.attr)) # У объекта c1 нет атрибута 'attr', поэтому # вызывается ошибка # AttributeError: 'ComplexNumber' object has no attribute 'attr' print(num1.attr)Вывод:
2+3j
(5, 0, 10)
Traceback (most recent call last):
File "", line 27, in
print(num1.attr)
AttributeError: 'ComplexNumber' object has no attribute 'attr'
В этом примере мы объявили класс, представляющий комплексные числа. В нем две функции. Первая, __init__() , инициализирует переменные (по умолчанию это нули). Вторая, get_data() , позволяет правильно отображать числа в консоли.
Стоит отметить, что атрибуты объекта могут создаваться «на лету». Мы и создали, и считали атрибут attr объекта num2 . Но это не значит, что этот атрибут будет доступен num1 .
Как удалить атрибуты и объекты
Любой атрибут объекта можно в любой момент удалить. Сделать это можно с помощью оператора del . Попробуйте запустить следующую программу и проверьте, что она выводит.
>>> num1 = ComplexNumber(2,3) >>> del num1.imag >>> num1.get_data()Traceback (most recent call last):
.
AttributeError: 'ComplexNumber' object has no attribute 'imag'
>>> del ComplexNumber.get_data >>> num1.get_data()Traceback (most recent call last):
.
AttributeError: 'ComplexNumber' object has no attribute 'get_data'
С помощью del можно удалить даже объект:
>>> c1 = ComplexNumber(1,3) >>> del c1 >>> c1Traceback (most recent call last):
.
NameError: name 'c1' is not defined
На самом деле всё намного сложнее. Когда мы выполняем строку c1 = ComplexNumber(1,3) , создается новый экземпляр класса. Переменная с1 является ссылкой на него.
После выполнения команды del c1 ссылка и имя c1 удаляются из соответствующего пространства имен. Однако объект все так же будет существовать. Так что если не связать новую переменную с этим объектом, он позже будет автоматически уничтожен.
Удаление объектов, на которые нет ссылок, называется сборкой мусора.
Классы: введение в объектно-ориентированное программирование
Представление переменных в языке Python сильно отличается от традиционных языков программирования: Pascal, C, Java. Любая сущность, с которой работает Python-программа, является объектом. Числа, строки, списки, множества являются объектами. Названия функций также являются объектами и в некотором смысле ничем не отличаются от чисел, кроме того, что у функций есть операции, нетипичные для чисел (например, вызов функции при помощи операции () ), а другие операции, наоборот, отсутствуют.
У каждого объекта есть свой тип (это также называется классом): int , str , set , function и т.д.
Переменные в свою очередь являются ссылками на объекты: в любой момент времени переменная связана с каким-то объектом в памяти. Если мы выполняем присваивание:
a = 5
то имя переменной 5 связывается с объектом типа int , в котором хранится значение 5.
Если теперь выполнить другое присваивание:
a = 'hello'
то старая связь разрывается, создается новый объект типа str , в котором хранится значение ‘hello’ , и переменная a связывается с этим объектом.
Если же теперь выполнить операцию:
def a(): pass
то в памяти создается объект типа function , хранящий тело функции из одной инструкции pass , и переменная a теперь связывается с этой функцией.
Если же справа от оператора = поставить имя другого объекта:
b = a
то второй объект связывается с тем же объектом, с которым был связан первый объект: теперь b и a становятся ссылками на один и тот же объект и являются неразличимыми, пока для одного из них связь не будет разорвана при помощи оператора =
Интересным свойством является то, что переменные могут ссылаться на один и тот же объект. Проверить, ссылаются ли две переменные на один объект или на разные можно при помощи оператора is , возвращающего значение True , если ссылки совпадают:
a is b
При этом переменные могут ссылаться на различные, но равные объекты, то есть оператов == для них вернет True . Пример различных, но равных объектов:
a = 'a' * 1000 b = 'aa' * 500
Но при этом в целях экономии памяти если переменным присвоить значение одного и того же небольшого целого числа или одной и той же небольшой строки, то переменные будут ссылаться на один и тот же объект, даже если значение этого объекта будет получено разными путями. Например:
a = 2 + 3 b = 1 + 4
При выполнении второго оператора = , интерпретатор обнаружит, что в памяти уже есть объект со значением 5 и не будет создавать другой объект с таким же значением.
Такое повторное использование применяется только для небольших чисел, строк и объектов типа bool , поскольку для больших объектов проверка того, что объект уже хранится в памяти требует много времени.
Создание новых типов данных
Часто программе приходится иметь дело не с простыми числовыми и строковым данными, а с более сложными объектами, являющихся представлением каких-то жизненных сущностей.
Например, пусть программе дан список учащихся, который нужно отсортировать по экзаменационному баллу. Это можно сделать, если хранить в одном списке имена учащихся, в другом списке их баллы, и сортировать список баллов, синхронно переставляя элементы в списке имен учащихся. Такой путь, очевидно, неудобен.
Можно использовать кортеж, один из элементов которого будет равен имени учащегося, другой элемент — его баллу. Такой подход лучше тем, что позволяет работать с представлением одного учащегося, как с единым целым, что экономит действия, например, при сортировке, и повышает наглядность программы.
В этом случае придется поставать так:
Vasya = ('Василий', 4) print('Имя:', Vasya[0]) print('Балл:', Vasya[1])
Но элементы кортежей не имеют собственных названий (то есть вовсе неочевидно, балл хранится именно в элементе кортежа с индексом 1). Удобней было бы обозначить атрибуты каждого объекта какими-то осмысленными идентификаторами и далее работать с этими идентификаторами. Пример:
class Person: pass Vasya = Person() Vasya.name = 'Василий' Vasya.score = 4
В этом примере мы объявляем новый класс объектов: Person . Затем мы создаем новый объект класса, при помощи вызова конструктора Person() , который возвращает ссылку на новый объект, и присваиваем ссылку на этот объект переменной Vasya , которая также называется экземпляром класса или объектом. Далее объекту Vasya устанавливается два атрибута: name (типа str ) и score (типа int ).
Поля и методы
Таким образом, объе ты классов представляют собой новые типы данный, объединяющие несколько атрибутов (полей). Атрибуты могут быть произвольными типами данных: числами, строками, списками, множествами, словарями, другими классами. Обращение к атрибуту какого-либо объекта осуществляется при помощи dot-нотации: имя_класса.имя_атрибута .
Помимо полей у классов бывают методы: функции, которые можно применять к экземплярам класса. Например, у списков есть метод sort . Вызов метода также осуществляется при помощи dot-нотации, например: A.sort() .
Можно рассматривать методы, как функции, у которых первым параметром является экземпляр класса. Методы так и объявляются: как функции внутри описания класса, первым параметром которой является экземпляр класса. По соглашению, эта ссылка должна называться self . Вот пример объявления класса Person и метода print , выводящего информацию о полях name и score :
class Person: def print(self): print(self.name, self.score)
Теперь для вызова метода print для объекта Vasya нужно вызвать Vasya.print() . При этом не нужно задавать первый параметр self : в качестве этого параметра автоматически будет передан объект, для которого был вызван метод.
Методы могут принимать дополнительные параметры, как и обычные функции. Эти параметры описываются после параметра self .
Стандартные методы
Наш метод print предполагает, что у объекта есть поля name и score , иначе он завершится с ошибкой. Хочется быть уверенным, что у любого объекта класса Person есть эти поля. Для этого проще всего создать эти поля при создании объекта, т.е. при вызове функции Person . Для этого можнзо использовать конструктор: метод, который автоматически вызывается при создании объекта. Конструктором является метод с именем __init__ :
class Person: def __init__(self): self.name = '' self.score = 0
При создании объекта функцией Person будет автоматически вызван конструктор __init__ (явно вызывать его не нужно), который полю name объекта, для которого он вызван, присвоит пустую строку, а полю score присвоит значение 0.
Удобно будет, если конструктор сможет создавать объект, инициализируя поля объекта некоторыми параметрами, используя передаваемые ему значения, а не значения по умолчанию. Для этого конструктору можно передавать параметры:
class Person: def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score
В данном случае мы используем одинаковые имена ( name , score ) для обозначения передаваемых параметров и полей класса. Это сделано для удобства — имена могут и различаться.
Теперь мы сможем создавать новый объект с заданными полями так: Person(‘Иванов’, 5) .
Но поскольку конструктор теперь обязательно принимает два дополнительных параметра мы лишились возможности вызывать конструктор без параметров, что также бывает удобно. Можно вернуть эту особенность, если установить для параметров, передаваемых конструктору, значения по умолчанию:
class Person: def __init__(self, name = '', score = 0): self.name = name self.score = score
Теперь мы можем вызывать конструктор как с параметрами ( Person(‘Иванов’, 5) ), так и без параметров ( Person() ), в последнем случае параметрам будут переданы значения “по умолчанию”, указанные в описании конструктора.
Есть и другие стандартные методы, которые можно определить в описании класса.
Метод __repr__ должен возвращать текстовую строку, содержащую код (на языке Python), создающую объект, равный данному. Естественно, метод __repr__ должен содержать вызов конструктора, которому передаются в качестве параметров все строки исходного объекта, то есть он должен возвращать строку вида «Person(‘Иванов’, 5)»
Пример метода __repr__ (для экономии места опустим описание конструктора __init__ ):
class Person: def __repr__(self): return "Person('" + self.name + "', " + self.score + ")"
Таким образом, метод __repr__ возвращает строку с описанием объекта, которое может быть воспринято итерпретатором языка Питон.
Метод __str__ возвращает строку, являющуюся описанием объекта в том виде, в котором его удобно будет воспринимать человеку. Здесь не нужно выводить имя конструктора, можно, например, просто вернуть строку с содержимым всех полей:
class Person: def __str__(self): return self.name + ' ' + str(self.score)
Метод __str__ будет вызываться, когда вызывается функция str от данного объекта, например, str(Vasya) . То есть создавая метод __str__ вы даете указание Питону, как преобразовывать данный объект к типу str .
Поскольку функция print использует именно функцию str для вывода объекта на экран, то определение метода __str__ позволит выводить объекты на экран удобным способом: при помощи print .
Переопределение стандартных операций
Рассмотрим класс Point (точка), используемый для представления точек (или радиус-векторов) на координатной плоскости. У точки два естественных поля-координаты: x и y . Если рассматривать точку как радиус-вектор, то хотелось бы определить для точек операцию + , чтобы точки можно было складывать столь же удобно, как и числа или строки. Например, чтобы можно было записать так:
A = Point(1, 2) B = Point(3, 4) C = A + B
Для этого необходимо перегрузить операцию + : определить функцию, которая будет использоваться, если операция + будет вызвана для объекта класса Point . Для этого нужно определить метод __add__ класса Point , у которого два параметра: неявная ссылка self на экземпляр класса, для которого она будет вызвана (это левый операнд операции + ) и явная ссылка other на правый операнд:
class Point: def __init__(self, x = 0, y = 0): self.x = x self.y = y def __add__(self, other): return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
Теперь при вызове оператора A + B Питон вызовет метод A.__add__(B) , то есть вызовет указанный метод, где self = A , other = B .
class Point: def __lt__(self, other): return self.x < other.x or self.x == other.x and self.y < other.y
В этом примере оператор вернет True , если у левого операнда поле x меньше, чем у правого операнда, а также если поля x у них равны, а поле y меньше у левого операнда.
Функции type и isinstance
Полезно, чтобы конструктор __init__ мог воспринимать параметры различных типов. Например, удобно инициализировать точку не только двумя числами, но и строкой, в которой через пробел записаны два числа (такая строка может быть считана со стандартного ввода), списком или кортежем. То есть передаваемые конструктору аргументы могут быть разного типа ( int , float , str , list , tuple ). Конструктор должен выполнять различные действия для параметров различного типа, для этого нужно уметь проверять принадлежность объекту какому-либо классу.
Эту задачу можно решить при помощи функций type и isinstance . Функция type возвращает класс, к которому принадлежит объект. Например:
if type(a) == int: print('a - целое число') elif type(a) == str: print('a - строка')
Для этого можно использовать функцию isinstance , у которой два параметра: объект и класс. Функция возращает True , если объект принадлежит классу или False в противном случае. Пример:
if isinstance(a, int): print('a - целое число') elif isinstance(a, str): print('a - строка')