# 9. Classes

Classes atau kelas-kelas menyediakan sarana untuk menggabungkan data dan fungsionalitas bersama. Membuat sebuah class baru menghasilkan objek dengan type baru, memungkinkan dibuat instance baru dari tipe itu. Setiap instance dari class dapat memiliki atribut yang melekat padanya untuk mempertahankan kondisinya. Instance dari sebuah class juga dapat memiliki metode (ditentukan oleh class) untuk memodifikasi kondisinya.

Dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain, mekanisme kelas Python menambah kelas dengan minimum sintaksis dan semantik baru. Ini adalah campuran dari mekanisme kelas yang ditemukan dalam C++ dan Modula-3. Kelas Python menyediakan semua fitur standar Pemrograman Berorientasi Objek: mekanisme pewarisan kelas memungkinkan beberapa kelas dasar, kelas turunan dapat menimpa metode apa pun dari kelas dasar atau kelasnya, dan metode dapat memanggil metode kelas dasar dengan nama yang sama . Objek dapat berisi jumlah dan jenis data yang berubah-ubah. Seperti halnya untuk modul, kelas mengambil bagian dari sifat dinamis Python: mereka dibuat pada saat runtime, dan dapat dimodifikasi lebih lanjut setelah pembuatan.

Dalam terminologi C++, biasanya anggota kelas (termasuk anggota data) adalah public (kecuali lihat di bawah Variabel Privat), dan semua fungsi anggota adalah virtual. Seperti dalam Modula-3, tidak ada singkatan untuk merujuk anggota objek dari metodenya: fungsi metode dideklarasikan dengan argumen pertama eksplisit yang mewakili objek, yang diberikan secara implisit oleh panggilan. Seperti dalam Smalltalk, kelas itu sendiri adalah objek. Ini memberikan semantik untuk mengimpor dan mengganti nama. Tidak seperti C++ dan Modula-3, tipe bawaan dapat digunakan sebagai kelas dasar untuk ekstensi oleh pengguna. Juga, seperti di C++, sebagian besar operator bawaan dengan sintaks khusus (operator aritmatika, subscripting dll) dapat didefinisikan ulang untuk instance kelas.

(Kurangnya terminologi yang diterima secara universal untuk berbicara tentang kelas, saya akan sesekali menggunakan istilah Smalltalk dan C++. Saya akan menggunakan istilah Modula-3, karena semantik berorientasi objeknya lebih dekat dengan Python daripada C++, tapi saya berharap bahwa beberapa pembaca pernah mendengarnya.)

## 9.1. Sepatah Kata Tentang Nama dan Objek

Objek memiliki individualitas, dan banyak nama (dalam berbagai lingkup) dapat terikat ke objek yang sama. Ini dikenal sebagai aliasing dalam bahasa lain. Ini biasanya tidak dihargai pada pandangan pertama pada Python, dan dapat diabaikan dengan aman ketika berhadapan dengan tipe dasar yang tidak dapat diubah (angka, string, tuple). Namun, aliasing memiliki efek yang mungkin mengejutkan pada semantik kode Python yang melibatkan objek yang bisa berubah seperti daftar list, kamus dictionary, dan sebagian besar jenis lainnya. Ini biasanya digunakan untuk kepentingan program, karena alias berperilaku seperti pointers dalam beberapa hal. Sebagai contoh, melewatkan objek adalah murah karena hanya sebuah pointer dilewatkan oleh implementasi; dan jika suatu fungsi memodifikasi objek yang dilewatkan sebagai argumen, pemanggil akan melihat perubahan --- ini menghilangkan kebutuhan untuk dua mekanisme yang berbeda melewatkan argumen argument passing seperti dalam Pascal.

## 9.2. Lingkup Python dan Namespaces

Sebelum memperkenalkan kelas, pertama-tama saya harus memberi tahu Anda tentang aturan ruang lingkup scope Python. Definisi kelas memainkan beberapa trik rapi dengan ruang nama namespaces, dan Anda perlu tahu bagaimana ruang lingkup dan ruang nama namespaces bekerja untuk sepenuhnya memahami apa yang terjadi. Kebetulan, pengetahuan tentang subjek ini berguna untuk programmer Python tingkat lanjut.

Mari kita mulai dengan beberapa definisi.

Sebuah namespace adalah pemetaan dari nama ke objek. Sebagian besar ruang nama namespace saat ini diimplementasikan sebagai kamus dictionary Python, tetapi itu biasanya tidak terlihat dengan cara apa pun (kecuali untuk kinerja), dan itu mungkin berubah di masa depan. Contoh ruang nama namespace adalah: himpunan nama bawaan (berisi fungsi seperti `abs()`, dan nama pengecualian bawaan); nama-nama global dalam sebuah modul; dan nama-nama lokal dalam pemanggilan fungsi. Dalam arti himpunan atribut suatu objek juga membentuk namespace. Hal penting yang perlu diketahui tentang ruang nama namespace adalah sama sekali tidak ada hubungan antara nama dalam ruang nama namespace yang berbeda; misalnya, dua modul yang berbeda dapat mendefinisikan fungsi `maximize` tanpa kebingungan --- pengguna modul harus memberikan awalan dengan nama modul.

Ngomong-ngomong, saya menggunakan kata attribute untuk nama apa pun yang mengikuti titik --- misalnya, dalam ekspresi `z.real`, `real` adalah atribut dari objek `z` . Sebenarnya, referensi ke nama dalam modul adalah referensi atribut: dalam ekspresi `modname.funcname`, `modname` adalah objek modul dan `funcname` adalah atributnya. Dalam kasus ini akan terjadi pemetaan langsung antara atribut modul dan nama global yang didefinisikan dalam modul: mereka berbagi namespace yang sama! [1]

Attributes may be read-only or writable. In the latter case, assignment to attributes is possible. Module attributes are writable: you can write `modname.the_answer = 42`. Writable attributes may also be deleted with the `del` statement. For example, `del modname.the_answer` will remove the attribute `the_answer` from the object named by `modname`.

Namespace dibuat pada saat yang berbeda dan memiliki masa hidup yang berbeda. Namespace yang berisi nama-nama bawaan dibuat ketika interpreter Python dimulai, dan tidak pernah dihapus. Namespace global untuk modul dibuat ketika definisi modul dibaca; biasanya, namespace modul juga bertahan hingga interpreter berhenti. Pernyataan yang dieksekusi oleh pemanggilan interpreter tingkat atas, baik membaca dari file skrip atau secara interaktif, dianggap sebagai bagian dari modul yang disebut `__main__`, sehingga mereka memiliki namespace global sendiri. (Nama bawaan sebenarnya juga hidup dalam modul; ini disebut `builtins`.)

Namespace lokal untuk suatu fungsi dibuat ketika fungsi dipanggil, dan dihapus ketika fungsi kembali returns atau memunculkan pengecualian yang tidak ditangani dalam fungsi tersebut. (Sebenarnya, melupakan akan menjadi cara yang lebih baik untuk menggambarkan apa yang sebenarnya terjadi.) Tentu saja, pemanggilan rekursif masing-masing memiliki ruang-nama namespace lokal mereka sendiri.

Suatu scope adalah wilayah tekstual dari program Python di mana namespace dapat diakses secara langsung. "Directly accessible" di sini berarti bahwa referensi yang tidak memenuhi syarat untuk suatu nama berusaha menemukan nama tersebut di namespace.

Meskipun cakupan scopes ditentukan secara statis, mereka digunakan secara dinamis. Setiap saat selama eksekusi, setidaknya ada 3 atau 4 cakupan bersarang yang ruang nama-nya namespaces dapat diakses secara langsung:

- ruang lingkup scope terdalam, yang dicari pertama kali, berisi nama-nama lokal

- the scopes of any enclosing functions, which are searched starting with the nearest enclosing scope, contain non-local, but also non-global names

- lingkup berikutnya next-to-last berisi nama global modul saat ini

- ruang lingkup scope terluar (dicari terakhir) adalah namespace yang mengandung nama bawaan

If a name is declared global, then all references and assignments go directly to the next-to-last scope containing the module's global names. To rebind variables found outside of the innermost scope, the `nonlocal` statement can be used; if not declared nonlocal, those variables are read-only (an attempt to write to such a variable will simply create a new local variable in the innermost scope, leaving the identically named outer variable unchanged).

Biasanya, cakupan lokal merujuk nama lokal dari fungsi (secara tekstual) saat ini. Fungsi luar, lingkup lokal merujuk namespace yang sama dengan lingkup global: namespace modul. Definisi kelas menempatkan namespace lain dalam lingkup lokal.

Penting untuk menyadari bahwa cakupan scope ditentukan secara tekstual: ruang lingkup global dari suatu fungsi yang didefinisikan dalam modul adalah ruang nama namespace modul itu, tidak peduli dari mana atau oleh apa alias fungsi itu dipanggil. Di sisi lain, pencarian nama sebenarnya dilakukan secara dinamis, pada saat run time --- namun, definisi bahasa berkembang menuju resolusi nama statis, pada waktu "compile", jadi jangan mengandalkan resolusi nama dinamis! (Faktanya, variabel lokal sudah ditentukan secara statis.)

Sebuah kekhasan khusus dari Python adalah bahwa -- jika tidak ada pernyataan `global` atau pernyataan `nonlocal` yang berlaku -- pemberian nilai untuk nama selalu masuk ke ruang lingkup terdalam. Pemberian nilai tidak menyalin data --- mereka hanya mengikat nama ke objek. Hal yang sama berlaku untuk penghapusan: pernyataan `del x` menghapus pengikatan `x` dari namespace yang dirujuk oleh lingkup scope lokal. Bahkan, semua operasi yang memperkenalkan nama-nama baru menggunakan lingkup lokal: khususnya, pernyataan `import` dan definisi fungsi mengikat modul atau nama fungsi di lingkup lokal.

Pernyataan `global` dapat digunakan untuk menunjukkan bahwa variabel tertentu hidup dalam lingkup global dan harus kembali ke sana; pernyataan `nonlocal` menunjukkan bahwa variabel tertentu hidup dalam cakupan terlampir dan harus dikembalikan ke sana.

### 9.2.1. Contoh Lingkup Scopes dan Ruang Nama Namespaces

Ini adalah contoh yang menunjukkan cara mereferensikan lingkup scopes dan ruang nama namespaces yang berbeda, dan bagaimana `global` dan `nonlocal` memengaruhi pengikatan variabel:

    def scope_test():
        def do_local():
            spam = "local spam"

        def do_nonlocal():
            nonlocal spam
            spam = "nonlocal spam"

        def do_global():
            global spam
            spam = "global spam"

        spam = "test spam"
        do_local()
        print("After local assignment:", spam)
        do_nonlocal()
        print("After nonlocal assignment:", spam)
        do_global()
        print("After global assignment:", spam)

    scope_test()
    print("In global scope:", spam)

Keluaran dari contoh kode adalah:

    After local assignment: test spam
    After nonlocal assignment: nonlocal spam
    After global assignment: nonlocal spam
    In global scope: global spam

Perhatikan bagaimana pemberian nilai local (yang bawaan) tidak mengubah scope_tests pengikatan spam. Pemberian nilai `nonlocal` mengubah scope_test's pengikatan spam, dan pemberian nilai `global` mengubah pengikatan level modul.

Anda juga dapat melihat bahwa tidak ada pengikatan sebelumnya untuk spam sebelum pemberian nilai `global`.

## 9.3. Pandangan Pertama tentang Kelas

Kelas memperkenalkan sedikit sintaks baru, tiga tipe objek baru, dan beberapa semantik baru.

### 9.3.1. Sintaks Definisi Kelas

Bentuk definisi kelas paling sederhana terlihat seperti ini:

    class ClassName:
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

Definisi kelas, seperti definisi fungsi (pernyataan `def`) harus dieksekusi sebelum mereka memiliki efek. (Anda dapat menempatkan definisi kelas di cabang dari pernyataan `if`, atau di dalam suatu fungsi.)

Dalam praktiknya, pernyataan di dalam definisi kelas biasanya akan menjadi definisi fungsi, tetapi pernyataan lain diizinkan, dan terkadang berguna --- kami akan kembali ke sini nanti. Definisi fungsi di dalam kelas biasanya memiliki bentuk khusus daftar argumen, didikte oleh konvensi pemanggilan untuk metode --- sekali lagi, ini dijelaskan nanti.

Ketika definisi kelas dimasukkan, namespace baru dibuat, dan digunakan sebagai lingkup scope lokal --- dengan demikian, semua tugas untuk variabel lokal masuk ke namespace baru ini. Secara khusus, definisi fungsi mengikat nama fungsi baru di sini.

When a class definition is left normally (via the end), a class object is created. This is basically a wrapper around the contents of the namespace created by the class definition; we'll learn more about class objects in the next section. The original local scope (the one in effect just before the class definition was entered) is reinstated, and the class object is bound here to the class name given in the class definition header (`ClassName` in the example).

### 9.3.2. Objek Kelas Class Objects

Objek kelas mendukung dua jenis operasi: referensi atribut dan instansiasi.

Attribute references menggunakan sintaks standar yang digunakan untuk semua referensi atribut dalam Python: `obj.name`. Nama atribut yang valid adalah semua nama yang ada di namespace kelas saat objek kelas dibuat. Jadi, jika definisi kelas tampak seperti ini:

    class MyClass:
        """A simple example class"""
        i = 12345

        def f(self):
            return 'hello world'

then `MyClass.i` and `MyClass.f` are valid attribute references, returning an integer and a function object, respectively. Class attributes can also be assigned to, so you can change the value of `MyClass.i` by assignment. `__doc__` is also a valid attribute, returning the docstring belonging to the class: `"A simple example class"`.

instantiation kelas menggunakan notasi fungsi. Hanya berpura-pura bahwa objek kelas adalah fungsi tanpa parameter yang mengembalikan instance baru dari kelas. Misalnya (dengan asumsi kelas di atas):

    x = MyClass()

membuat instance baru dari kelas dan menetapkan objek ini ke variabel lokal `x`.

The instantiation operation ("calling" a class object) creates an empty object. Many classes like to create objects with instances customized to a specific initial state. Therefore a class may define a special method named `__init__()`, like this:

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

When a class defines an `__init__()` method, class instantiation automatically invokes `__init__()` for the newly created class instance. So in this example, a new, initialized instance can be obtained by:

    x = MyClass()

Of course, the `__init__()` method may have arguments for greater flexibility. In that case, arguments given to the class instantiation operator are passed on to `__init__()`. For example,

    >>> class Complex:
    ...     def __init__(self, realpart, imagpart):
    ...         self.r = realpart
    ...         self.i = imagpart
    ...
    >>> x = Complex(3.0, -4.5)
    >>> x.r, x.i
    (3.0, -4.5)

### 9.3.3. Objek Instance

Sekarang apa yang bisa kita lakukan dengan objek instan? Satu-satunya operasi yang dipahami oleh objek instan adalah referensi atribut. Ada dua jenis nama atribut yang valid: atribut data, dan metode.

data attributes correspond to "instance variables" in Smalltalk, and to "data members" in C++. Data attributes need not be declared; like local variables, they spring into existence when they are first assigned to. For example, if `x` is the instance of `MyClass` created above, the following piece of code will print the value `16`, without leaving a trace:

    x.counter = 1
    while x.counter < 10:
        x.counter = x.counter * 2
    print(x.counter)
    del x.counter

The other kind of instance attribute reference is a method. A method is a function that "belongs to" an object.

Nama metode yang valid dari objek instance bergantung pada kelasnya. Menurut definisi, semua atribut dari kelas yang merupakan objek fungsi menentukan metode yang sesuai dari instance-nya. Jadi dalam contoh kita, `x.f` adalah referensi metode yang valid, karena `MyClass.f` adalah fungsi, tetapi `x.i` tidak, karena `MyClass.i` tidak. Tetapi `x.f` bukan hal yang sama dengan `MyClass.f` --- itu adalah method object, bukan objek fungsi.

### 9.3.4. Metode Objek

Biasanya, metode dipanggil tepat setelah itu terikat:

    x.f()

If `x = MyClass()`, as above, this will return the string `'hello world'`. However, it is not necessary to call a method right away: `x.f` is a method object, and can be stored away and called at a later time. For example:

    xf = x.f
    while True:
        print(xf())

akan terus mencetak `hello world` hingga akhir waktu.

What exactly happens when a method is called? You may have noticed that `x.f()` was called without an argument above, even though the function definition for `f()` specified an argument. What happened to the argument? Surely Python raises an exception when a function that requires an argument is called without any --- even if the argument isn't actually used...

Sebenarnya, Anda mungkin sudah menebak jawabannya: hal khusus tentang metode adalah objek instance dilewatkan sebagai argumen pertama dari fungsi. Dalam contoh kita, panggilan `x.f()` persis sama dengan `MyClass.f(x)`. Secara umum, memanggil metode dengan daftar argumen n setara dengan memanggil fungsi yang sesuai dengan daftar argumen yang dibuat dengan menyisipkan objek contoh metode sebelum argumen pertama.

In general, methods work as follows. When a non-data attribute of an instance is referenced, the instance's class is searched. If the name denotes a valid class attribute that is a function object, references to both the instance object and the function object are packed into a method object. When the method object is called with an argument list, a new argument list is constructed from the instance object and the argument list, and the function object is called with this new argument list.

### 9.3.5. Variabel Kelas dan Instance

Secara umum, variabel instance adalah untuk data unik untuk setiap instance dan variabel kelas adalah untuk atribut dan metode yang dibagikan oleh semua instance kelas:

    class Dog:

        kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

        def __init__(self, name):
            self.name = name    # instance variable unique to each instance

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.kind                  # shared by all dogs
    'canine'
    >>> e.kind                  # shared by all dogs
    'canine'
    >>> d.name                  # unique to d
    'Fido'
    >>> e.name                  # unique to e
    'Buddy'

Seperti yang dibahas dalam Sepatah Kata Tentang Nama dan Objek, data bersama dapat memiliki efek yang mengejutkan dengan melibatkan objek mutable seperti daftar lists dan kamus dictionaries. Sebagai contoh, daftar tricks dalam kode berikut tidak boleh digunakan sebagai variabel kelas karena hanya satu daftar yang akan dibagikan oleh semua Dog instance:

    class Dog:

        tricks = []             # mistaken use of a class variable

        def __init__(self, name):
            self.name = name

        def add_trick(self, trick):
            self.tricks.append(trick)

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.add_trick('roll over')
    >>> e.add_trick('play dead')
    >>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
    ['roll over', 'play dead']

Desain kelas yang benar harus menggunakan variabel instance sebagai gantinya:

    class Dog:

        def __init__(self, name):
            self.name = name
            self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

        def add_trick(self, trick):
            self.tricks.append(trick)

    >>> d = Dog('Fido')
    >>> e = Dog('Buddy')
    >>> d.add_trick('roll over')
    >>> e.add_trick('play dead')
    >>> d.tricks
    ['roll over']
    >>> e.tricks
    ['play dead']

## 9.4. Keterangan Acak

Jika nama atribut yang sama muncul di kedua instance dan di kelas, maka pencarian atribut memprioritaskan 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

Atribut data dapat dirujuk oleh metode dan juga oleh pengguna biasa ("clients") dari suatu objek. Dengan kata lain, kelas tidak dapat digunakan untuk mengimplementasikan tipe data abstrak murni. Faktanya, tidak ada dalam Python yang memungkinkan untuk menegakkan enforce data yang disembunyikan --- semuanya didasarkan pada konvensi. (Di sisi lain, implementasi Python, ditulis dalam C, dapat sepenuhnya menyembunyikan detail implementasi dan mengontrol akses ke objek jika perlu; ini dapat digunakan oleh ekstensi ke Python yang ditulis dalam C.)

Klien harus menggunakan atribut data dengan hati-hati --- klien dapat mengacaukan invarian yang dikelola oleh metode dengan menginjak stamping atribut data mereka. Perhatikan bahwa klien dapat menambahkan atribut data mereka sendiri ke objek instance tanpa memengaruhi validitas metode, asalkan konflik nama dihindari --- sekali lagi, konvensi penamaan dapat menghindarkan dari banyak sakit kepala di sini.

Tidak ada istilah untuk referensi atribut data (atau metode lain!) dari dalam metode. Saya menemukan bahwa ini sebenarnya meningkatkan keterbacaan metode: tidak ada kemungkinan membingungkan variabel lokal dan variabel instance ketika melirik glancing melalui metode.

Seringkali, argumen pertama dari suatu metode disebut `self`. Ini tidak lebih dari sebuah konvensi: nama `self` sama sekali tidak memiliki arti khusus untuk Python. Perhatikan, bagaimanapun, bahwa dengan tidak mengikuti konvensi kode Anda mungkin kurang dapat dibaca oleh programmer Python lain, dan juga dapat dibayangkan bahwa program class browser dapat ditulis yang bergantung pada konvensi semacam itu.

Objek fungsi apa pun yang merupakan atribut kelas menentukan metode untuk instance dari kelas itu. Tidak perlu bahwa definisi fungsi tertutup secara teks dalam definisi kelas: menetapkan objek fungsi ke variabel lokal di kelas juga ok. Sebagai contoh:

    # Fungsi yang didefinisikan diluar *class*
    def f1(self, x, y):
        return min(x, x+y)

    class C:
        f = f1

        def g(self):
            return 'hello world'

        h = g

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

Metode dapat memanggil metode lain dengan menggunakan atribut metode dari argumen `self`:

    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)

Metode dapat merujuk nama global dengan cara yang sama seperti fungsi biasa. Ruang lingkup scope global yang terkait dengan suatu metode adalah modul yang berisi definisinya. (Kelas tidak pernah digunakan sebagai ruang lingkup scope global.) Sementara seseorang jarang menemukan alasan yang baik untuk menggunakan data global dalam suatu metode, ada banyak penggunaan sah lingkup global: untuk satu hal, fungsi dan modul yang diimpor ke dalam lingkup global dapat digunakan oleh metode, serta fungsi dan kelas yang didefinisikan di dalamnya. Biasanya, kelas yang berisi metode itu sendiri didefinisikan dalam lingkup global ini, dan di bagian selanjutnya kita akan menemukan beberapa alasan bagus mengapa suatu metode ingin merujuk kelasnya sendiri.

Setiap nilai adalah objek, dan karenanya memiliki kelas (juga disebut sebagai type). Ini disimpan sebagai `object.__class__`.

## 9.5. Pewarisan

Tentu saja, fitur bahasa tidak akan layak untuk nama "class" tanpa mendukung pewarisan. Sintaks untuk definisi kelas turunan terlihat seperti ini:

    class DerivedClassName(BaseClassName):
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

The name `BaseClassName` must be defined in a namespace accessible from the scope containing the derived class definition. In place of a base class name, other arbitrary expressions are also allowed. This can be useful, for example, when the base class is defined in another module:

    class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

Eksekusi definisi kelas turunan menghasilkan sama seperti untuk kelas dasar. Ketika objek kelas dibangun, kelas dasar diingat. Ini digunakan untuk menyelesaikan referensi atribut: jika atribut yang diminta tidak ditemukan di kelas, pencarian dilanjutkan untuk mencari di kelas dasar. Aturan ini diterapkan secara rekursif jika kelas dasar itu sendiri berasal dari beberapa kelas lain.

Tidak ada yang istimewa tentang instance kelas turunan: `DerivedClassName()` membuat instance baru dari kelas. Referensi metode diselesaikan sebagai berikut: atribut kelas yang sesuai dicari, turun rantai kelas dasar jika perlu, dan referensi metode ini valid jika ini menghasilkan objek fungsi.

Kelas turunan dapat menimpa metode kelas dasar mereka. Karena metode tidak memiliki hak khusus ketika memanggil metode lain dari objek yang sama, metode kelas dasar yang memanggil metode lain yang didefinisikan dalam kelas dasar yang sama mungkin akhirnya memanggil metode kelas turunan yang menimpanya. (Untuk programmer C++: semua metode dalam Python secara efektif `virtual`.)

Menimpa metode dalam kelas turunan mungkin sebenarnya ingin memperluas daripada hanya mengganti metode kelas dasar dengan nama yang sama. Ada cara sederhana untuk memanggil metode kelas dasar secara langsung: cukup panggil `BaseClassName.methodname(self, arguments)`. Ini kadang-kadang berguna untuk klien juga. (Perhatikan bahwa ini hanya berfungsi jika kelas dasar dapat diakses sebagai `BaseClassName` dalam lingkup global.)

Python memiliki dua fungsi bawaan yang bekerja dengan warisan:

- Gunakan `isinstance()` untuk memeriksa jenis instance: `isinstance(obj, int)` akan menjadi `True` hanya jika `obj.__class__` adalah `int` atau beberapa kelas yang diturunkan dari `int`.

- Gunakan `issubclass()` untuk memeriksa warisan kelas: `issubclass(bool, int)` adalah `True` karena `bool` adalah subkelas dari `int`. Namun, `issubclass(float, int)` adalah `False` karena `float` bukan subkelas dari `int`.

### 9.5.1. Pewarisan Berganda

Python mendukung bentuk pewarisan berganda juga. Definisi kelas dengan beberapa kelas dasar terlihat seperti ini:

    class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
        <statement-1>
        .
        .
        .
        <statement-N>

For most purposes, in the simplest cases, you can think of the search for attributes inherited from a parent class as depth-first, left-to-right, not searching twice in the same class where there is an overlap in the hierarchy. Thus, if an attribute is not found in `DerivedClassName`, it is searched for in `Base1`, then (recursively) in the base classes of `Base1`, and if it was not found there, it was searched for in `Base2`, and so on.

Faktanya, ini sedikit lebih kompleks dari itu; urutan resolusi metode berubah secara dinamis untuk mendukung pemanggilan kooperatif ke `super()`. Pendekatan ini dikenal dalam beberapa bahasa warisan ganda sebagai metode panggilan-berikutnya call-next-method dan lebih berdaya daripada panggilan super yang ditemukan dalam bahasa warisan tunggal.

Dynamic ordering is necessary because all cases of multiple inheritance exhibit one or more diamond relationships (where at least one of the parent classes can be accessed through multiple paths from the bottommost class). For example, all classes inherit from `object`, so any case of multiple inheritance provides more than one path to reach `object`. To keep the base classes from being accessed more than once, the dynamic algorithm linearizes the search order in a way that preserves the left-to-right ordering specified in each class, that calls each parent only once, and that is monotonic (meaning that a class can be subclassed without affecting the precedence order of its parents). Taken together, these properties make it possible to design reliable and extensible classes with multiple inheritance. For more detail, see The Python 2.3 Method Resolution Order.

## 9.6. Variabel Privat

Variabel instance "Private" yang tidak dapat diakses kecuali dari dalam suatu objek tidak ada dalam Python. Namun, ada konvensi yang diikuti oleh sebagian besar kode Python: nama diawali dengan garis bawah (mis. `_spam`) harus diperlakukan sebagai bagian non-publik dari API (apakah itu fungsi, metode atau anggota data). Ini harus dianggap sebagai detail implementasi dan dapat berubah tanpa pemberitahuan.

Karena ada kasus penggunaan yang valid untuk anggota kelas-pribadi (yaitu untuk menghindari bentrokan nama dengan nama yang ditentukan oleh subkelas), ada dukungan terbatas untuk mekanisme semacam itu, yang disebut name mangling. Setiap pengidentifikasi dari bentuk `__spam` (setidaknya dua garis bawah utama, paling banyak satu garis bawah garis bawah) secara teks diganti dengan `_classname__spam`, di mana `classname` adalah nama kelas saat ini dengan garis(-garis) bawah utama dilucuti. Mangling ini dilakukan tanpa memperhatikan posisi sintaksis pengidentifikasi, asalkan terjadi dalam definisi kelas.

Lihat juga

The private name mangling specifications for details and special cases.

Name mangling sangat membantu untuk membiarkan subclass menimpa metode tanpa memutus panggilan metode intraclass. Sebagai contoh:

    class Mapping:
        def __init__(self, iterable):
            self.items_list = []
            self.__update(iterable)

        def update(self, iterable):
            for item in iterable:
                self.items_list.append(item)

        __update = update   # private copy of original update() method

    class MappingSubclass(Mapping):

        def update(self, keys, values):
            # provides new signature for update()
            # but does not break __init__()
            for item in zip(keys, values):
                self.items_list.append(item)

Contoh di atas akan berfungsi bahkan jika `MappingSubclass` akan memperkenalkan sebuah pengidentifikasi `__update` karena diganti dengan `_Mapping__update` di kelas `Mapping` dan `_MappingSubclass__update` di kelas `MappingSubclass` masing-masing.

Perhatikan bahwa aturan mangling sebagian besar dirancang untuk menghindari kecelakaan; masih dimungkinkan untuk mengakses atau memodifikasi variabel yang dianggap pribadi. Ini bahkan dapat berguna dalam keadaan khusus, seperti di debugger.

Perhatikan bahwa kode yang dilewatkan ke `exec()` atau `eval()` tidak menganggap nama kelas classname dari kelas yang dipanggil sebagai kelas saat ini; ini mirip dengan efek pernyataan `global`, yang efeknya juga terbatas pada kode yang dikompilasi-byte byte-compiled bersama. Pembatasan yang sama berlaku untuk `getattr()`, `setattr()` dan `delattr()`, serta saat mereferensikan `__dict__` secara langsung.

## 9.7. Barang Sisa Odds and Ends

Sometimes it is useful to have a data type similar to the Pascal "record" or C "struct", bundling together a few named data items. The idiomatic approach is to use `dataclasses` for this purpose:

    from dataclasses import dataclass

    @dataclass
    class Employee:
        name: str
        dept: str
        salary: int

    >>> john = Employee('john', 'computer lab', 1000)
    >>> john.dept
    'computer lab'
    >>> john.salary
    1000

A piece of Python code that expects a particular abstract data type can often be passed a class that emulates the methods of that data type instead. For instance, if you have a function that formats some data from a file object, you can define a class with methods `read()` and `readline()` that get the data from a string buffer instead, and pass it as an argument.

Instance method objects have attributes, too: `m.__self__` is the instance object with the method `m()`, and `m.__func__` is the function object corresponding to the method.

## 9.8. Iterators

Sekarang Anda mungkin telah memperhatikan bahwa sebagian besar objek penampung container dapat dibuat perulangan menggunakan pernyataan `for`:

    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='')

Gaya akses ini jelas, ringkas, dan nyaman. Penggunaan iterator meliputi pervades dan menyatukan Python. Di belakang layar, pernyataan `for` memanggil `iter()` pada objek penampung container. Fungsi mengembalikan objek iterator yang mendefinisikan metode `__next__()` yang mengakses elemen dalam penampung container satu per satu. Ketika tidak ada lagi elemen, `__next__()` memunculkan pengecualian `StopIteration` yang memberi tahu perulangan `for` untuk mengakhiri. Anda dapat memanggil metode `__next__()` menggunakan `next()` fungsi bawaan; contoh ini menunjukkan cara kerjanya:

    >>> s = 'abc'
    >>> it = iter(s)
    >>> it
    <str_iterator object at 0x10c90e650>
    >>> 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 `__iter__()` method which returns an object with a `__next__()` method. If the class defines `__next__()`, then `__iter__()` can just return `self`:

    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 == 0:
                raise StopIteration
            self.index = self.index - 1
            return self.data[self.index]

    >>> rev = Reverse('spam')
    >>> iter(rev)
    <__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
    >>> for char in rev:
    ...     print(char)
    ...
    m
    a
    p
    s

## 9.9. Pembangkit Generator

Generators adalah sebuah tool yang sederhana dan simpel untuk membuat sebuah iterasi. Itu ditulis seperti fungsi biasa tapi menggunakan pernyataan `yield` setiap kali ingin mengembalikan sebuah data. Tiap kali `next()` itu dipanggil, generators tersebut akan melanjutkan di mana hal itu berhenti (itu akan mengingat semua nilai dan pernyataan mana yang terakhir dieksekusi). Sebuah contoh menunjukkan bahwa generator sangat mudah dibuat:

    def reverse(data):
        for index in range(len(data)-1, -1, -1):
            yield data[index]

    >>> for char in reverse('golf'):
    ...     print(char)
    ...
    f
    l
    o
    g

Anything that can be done with generators can also be done with class-based iterators as described in the previous section. What makes generators so compact is that the `__iter__()` and `__next__()` methods are created automatically.

Fitur utama lainnya adalah variabel lokal dan status eksekusi secara otomatis disimpan di antara pemanggilan. Ini membuat fungsi lebih mudah untuk ditulis dan jauh lebih jelas daripada pendekatan menggunakan variabel instan seperti `self.index` dan `self.data`.

Selain pembuatan metode otomatis dan menyimpan status program, ketika pembangkit generator berhenti, mereka secara otomatis menimbulkan `StopIteration`. Secara kombinasi, fitur-fitur ini membuatnya mudah untuk membuat iterator tanpa lebih dari sekadar menulis fungsi biasa.

## 9.10. Ekspresi Pembangkit Generator

Beberapa pembangkit generators sederhana dapat dikodekan secara ringkas sebagai ekspresi menggunakan sintaksis yang mirip dengan pemahaman daftar list comprehensions tetapi dengan tanda kurung bukan dengan tanda kurung siku. Ungkapan-ungkapan ini dirancang untuk situasi di mana generator digunakan segera oleh fungsi penutup. Ekspresi generator lebih kompak tetapi kurang fleksibel daripada definisi generator penuh dan cenderung lebih ramah memori daripada pemahaman daftar list comprehensions setara.

Contoh:

    >>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
    285

    >>> xvec = [10, 20, 30]
    >>> yvec = [7, 5, 3]
    >>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
    260

    >>> unique_words = set(word for line in page  for word in line.split())

    >>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)

    >>> data = 'golf'
    >>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
    ['f', 'l', 'o', 'g']

Catatan kaki

[1]

Except for one thing. Module objects have a secret read-only attribute called `__dict__` which returns the dictionary used to implement the module's namespace; the name `__dict__` is an attribute but not a global name. Obviously, using this violates the abstraction of namespace implementation, and should be restricted to things like post-mortem debuggers.