А давайте поговорим о классах в Python!
Объектно-ориентированный подход наиболее полезен, когда ваш код включает сложные взаимодействия многих объектов. В настоящем производственном коде классы могут иметь десятки атрибутов и методов со сложной логикой, но базовая структура такая же, как и в самом простом классе.
Классы подобны чертежам объектов, описывающим возможное поведение и состояния, которые может иметь каждый объект определенного типа. Например, если вы говорите, что «у каждого клиента будет номер телефона и адрес электронной почты, и он сможет размещать и отменять заказы», вы только что определили класс! Таким образом, вы можете говорить о клиентах в целом. Тогда конкретный объект Customer является просто реализацией этого класса с определенным значением состояния.
Поиск классов Python
В Python все является объектом. Числа, строки, датафреймы и даже функции являются объектами. В частности, все, с чем вы имеете дело в Python, имеет класс — шаблон, с которым под капотом связан этот объект. Благодаря наличию этих унифицированных интерфейсов вы можете, например, использовать любой DataFrame одним и тем же образом.
Вы можете вызвать функцию type() для любого объекта Python, чтобы узнать его класс. Например, класс массива numpy на самом деле называется ndarray (для n-мерного массива). Это показано в коде ниже:
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print(type(a))
# numpy.ndarray
Классы включают информацию о состоянии объекта и его поведении. Информация о состоянии объекта в Python содержится в атрибутах, а информация о его поведении — в методах.
Атрибуты и методы
Давайте возьмем массив numpy. Мы уже использовали некоторые его методы и атрибуты!
К примеру, у каждого массива numpy есть атрибут shape, к которому вы можете получить доступ, указав имя массива, за которым следуют точка и название атрибута shape.
Состояние <—> Атрибуты
Выглядеть это будет следующим образом:
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
# shape attribute
a.shape
# (4,)
У массива numpy также есть такие методы, как max и reshape, которые точно также доступны через точку.
Поведение <—> Методы
Использование метода для класса массивов numpy будет выглядеть, к примеру, так:
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
# reshape method
a.reshape(2,2)
# array([[1, 2],
# [3, 4]])
Создание вашего первого класса
Время написать свой первый класс! В этом упражнении мы создадим пустой класс Employee. Затем создадим объект emp класса Employee, вызвав наш класс Employee(). Выглядеть это будет следующим образом:
# Create an empty class Employee
class Employee:
pass
# Create an object emp of class Employee
emp = Employee()
Отлично! А теперь попробуйте распечатать атрибут .name объекта emp в консоли. Что получается?
emp.name
# Traceback (most recent call last):
# File "main.py", line 6, in <module>
# emp.name
# AttributeError: 'Employee' object has no attribute 'name'
Код выдаст вам ошибку, потому что атрибут .name не существует. И это действительно так, ведь мы не задали такой атрибут для нашего класса Employee.
Давайте дополним наш код следующим образом:
class Employee:
def __init__(self, name):
self.name = name
# Create an object emp of class Employee
emp = Employee('John')
print(emp.name)
А теперь давайте снова попробуем вывести атрибут .name:
John
Вуаля! Всё работает. Мы получили имя нашего работника John. Ведь в этот раз мы сами задали атрибут name для нашего класса Employee.
Однако мы можем пойти дальше и написать функцию, которая позволит нам изменить имя нашего сотрудника. Выглядеть это может следующим образом:
class Employee:
def __init__(self, name):
self.name = name
def set_name(self, new_name):
self.name = new_name
emp = Employee('John')
emp.set_name('Korel Rossi')
print(emp.name)
Давайте запустим наш код и увидим, что теперь значение атрибута .name изменилось на следующее:
Korel Rossi
Заключение
Итак, сегодня мы поговорили про классы в Python. Обсудили основы того, что такое класс и как его создать. Кроме того, мы также разобрали, что такое атрибуты и методы класса.
Надеемся, данная статья была вам полезна! Успехов в написании кода!