# 9. Klasy

Klasy umożliwiają łączenie danych i funkcjonalności. Tworzenie nowej klasy, tworzy nowy typ obiektu, umożliwiając tworzenie nowych instancji tego typu. Do każdej instancji klasy można przypisać atrybuty służące do utrzymywania jej stanu. Instancje klas mogą również posiadać metody (zdefiniowane przez klasę) umożliwiające modyfikację ich stanu.

W porównaniu do innych języków programowania, w Pythonie, mechanizm dodawania nowych klas wymaga niewielkiej ilości nowej składni i semantyki. Jest to połączenie mechanizmu klas, które można znaleźć w C++ i Modula-3. Klasy w Pythonie dostarczają wszystkie standardowe cechy programowania obiektowego: mechanizm dziedziczenia klas pozwala na wiele klas bazowych, klasy pochodne mogą nadpisać każdą metodę klasy lub klas bazowych i metoda może wywołać metody klas bazowych o tej samej nazwie. Obiekty mogą zawierać dowolną ilość i rodzaj danych. Zarówno klasy jak i moduły są częścią dynamicznej natury Pythona: są tworzone w trakcie działania programu i mogą być modyfikowane później, po stworzeniu.

Korzystając z terminologii C++, składniki klas (także pola) są publiczne (z wyjątkiem zobacz poniżej Private Variables), a wszystkie metody są wirtualne. Podobnie jak w Moduli-3, nie ma skrótów pozwalających na odnoszenie się do składników klas z ich metod: metoda jest deklarowana poprzez podanie wprost jako pierwszego argumentu obiektu, który w czasie wywołania metody zostanie jej przekazany niejawnie. Podobnie jak w Smalltalku, same klasy także są obiektami. Dostarcza nam to wyrażeń semantycznych pozwalających na importowanie i zmianę nazw klasy. Inaczej niż w C++ i Moduli-3 wbudowane typy mogą stanowić klasy, z których klasa użytkownika będzie dziedziczyć. Podobnie jak w C++, większość wbudowanych operatorów ze specjalną składnią (operatory arytmetyczne, indeksowanie) może być przedefiniowane przez instancje klasy.

(Z powodu braku ogólnie zaakceptowanej terminologii w kontekście klas, będę używał terminów ze Smalltalk i C++. Użyłbym Modula-3 ponieważ semantyka jego programowania obiektowego jest bliższa Pythonowi niż C++ ale zakładam, że mniej czytelników o nim słyszało.)

## 9.1. Kilka słów o nazwach i obiektach

Obiekty mają indywidualność, a wiele nazw (w wielu zakresach) może być powiązanych z tym samym obiektem. Jest to znane jako aliasing w innych językach. Zwykle nie jest to doceniane na pierwszy rzut oka w Pythonie i można je bezpiecznie zignorować, gdy mamy do czynienia z niezmiennymi typami podstawowymi (liczby, ciągi znaków, krotki). Jednak aliasing ma prawdopodobnie zaskakujący wpływ na semantykę kodu Pythona, który obejmuje zmienne obiekty, takie jak listy, słowniki i większość innych typów. Jest to zwykle wykorzystywane z korzyścią dla programu, ponieważ aliasy pod pewnymi względami zachowują się jak wskaźniki. Na przykład przekazanie obiektu jest tanie, ponieważ implementacja przekazuje tylko wskaźnik; a jeśli funkcja modyfikuje obiekt przekazany jako argument, wywołujący zobaczy zmianę — eliminuje to potrzebę stosowania dwóch różnych mechanizmów przekazywania argumentów, jak w Pascalu.

## 9.2. Zasięgi widoczności i przestrzenie nazw w Pythonie

Przed wprowadzeniem klas, najpierw muszę powiedzieć ci coś o zasadach zakresu Pythona. Definicje klas stosują kilka zgrabnych sztuczek z przestrzeniami nazw, a żeby w pełni zrozumieć, co się dzieje, trzeba wiedzieć, jak działają zakresy i przestrzenie nazw.

Zacznijmy od kilku definicji.

Przestrzeń nazw to odwzorowanie z nazw na obiekty. Większość przestrzeni nazw jest obecnie implementowana jako słowniki Pythona, ale to zwykle nie jest zauważalne w żaden sposób (z wyjątkiem wydajności), a to może się zmienić w przyszłości. Przykładami przestrzeni nazw są: zbiór nazw wbudowanych (zawierający funkcje np. `abs()` i nazwy wbudowanych wyjątków); nazwy globalne w module; oraz nazwy lokalne w wywołaniu funkcji. W pewnym sensie zbiór atrybutów obiektu również tworzy przestrzeń nazw. Ważną rzeczą, którą należy wiedzieć o przestrzeniach nazw, jest to, że nie ma absolutnie żadnych relacji między nazwami w różnych przestrzeniach nazw; na przykład, dwa różne moduły mogą zdefiniować funkcję `maximize` bez zamieszania — użytkownicy modułów muszą poprzedzić go nazwą modułu.

Nawiasem mówiąc, używam słowa atrybut dla każdej nazwy następującej po kropce — na przykład w wyrażeniu `z.real`, `real` jest atrybutem obiektu `z`. Ściśle mówiąc, odniesienia do nazw w modułach są odniesieniami atrybutowymi: w wyrażeniu `modname.funcname`, `modname` jest obiektem modułu, a `funcname` jest jego atrybutem. W tym przypadku istnieje proste odwzorowanie między atrybutami modułu i nazwami globalnymi zdefiniowanymi w module: mają tę samą przestrzeń nazw! [1]

Atrybuty mogą być tylko do odczytu lub zapisywalne. W tym drugim przypadku możliwe jest przypisanie do atrybutu. Atrybuty modułu są zapisywalne: można zapisać `modname.the_answer = 42`. Zapisywalne atrybuty można również usunąć za pomocą instrukcji `del`. Na przykład, `del modname.the_answer` usunie atrybut `the_answer` z obiektu o nazwie `modname`.

Przestrzenie nazw są tworzone w różnych momentach i mają różny czas życia. Przestrzeń nazw zawierająca nazwy wbudowane jest tworzona podczas uruchamiania interpretera Pythona i nigdy nie jest usuwana. Globalna przestrzeń nazw dla modułu jest tworzona, gdy wczytywana jest definicja modułu; zwykle przestrzenie nazw modułu również trwają do zakończenia działania interpretera. Instrukcje wykonywane przez wywołanie interpretera najwyższego poziomu, zarówno odczytane z pliku skryptu, jak i interaktywnie, są uważane za część modułu o nazwie `__main__`, więc mają swoją własną globalną przestrzeń nazw. (Nazwy wbudowane w rzeczywistości również znajdują się w module; nazwany jest on `builtins`).

Lokalna przestrzeń nazw dla funkcji jest tworzona przy wywołaniu funkcji i usuwana, gdy funkcja zwraca wynik lub rzuca wyjątek, którego nie obsługuje. (Właściwie, zapominanie byłoby lepszym słowem na opisanie tego, co faktycznie się dzieje). Oczywiście, każde wywołanie rekurencyjne ma swoją własną lokalną przestrzeń nazw.

Zakres to tekstowy obszar programu Python, w którym przestrzeń nazw jest bezpośrednio dostępna. „Bezpośrednio dostępna” oznacza tutaj, że niekwalifikowane odwołanie do nazwy próbuje znaleźć ją w przestrzeni nazw.

Chociaż zakresy są określane statycznie, są używane dynamicznie. Cały czas w trakcie wykonywania programu istnieją 3 lub 4 zagnieżdżone zakresy, których przestrzenie nazw są bezpośrednio dostępne:

- najbardziej wewnętrzny zakres, który jest przeszukiwany jako pierwszy, zawiera nazwy lokalne

- zakresy wszystkich otaczających funkcji, które są przeszukiwane począwszy od najbliższego otaczającego zakresu, zawierają nazwy nielokalne, ale także nieglobalne

- przedostatni zakres zawiera globalne nazwy bieżącego modułu

- najbardziej zewnętrznym zakresem (przeszukiwanym jako ostatni) jest przestrzeń nazw zawierająca nazwy wbudowane

Jeśli nazwa jest zadeklarowana jako globalna, wtedy wszystkie referencje i przypisania przechodzą bezpośrednio do przedostatniego zakresu zawierającego globalne nazwy modułu. Aby ponownie powiązać zmienne znajdujące się poza najbardziej wewnętrznym zakresem, można użyć instrukcji `nonlocal`; jeśli nie są zadeklarowane jako nielokalne, zmienne te są tylko do odczytu (próba zapisu do takiej zmiennej po prostu utworzy nową zmienną lokalną w najbardziej wewnętrznym zakresie, pozostawiając identycznie nazwaną zmienną zewnętrzną bez zmian).

Zazwyczaj zakres lokalny odwołuje się do nazw lokalnych (tekstowo) bieżącej funkcji. Poza funkcjami, zakres lokalny odwołuje się do tej samej przestrzeni nazw, co zakres globalny: przestrzeni nazw modułu. Definicje klas umieszczają jeszcze jedną przestrzeń nazw w zakresie lokalnym.

Ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że zakresy są określane tekstowo: globalny zakres funkcji zdefiniowany w module jest przestrzenią nazw tego modułu, bez względu na to, skąd lub przez jaki alias funkcja jest wywoływana. Z drugiej strony, rzeczywiste wyszukiwanie nazw odbywa się dynamicznie, w czasie wykonywania — jednak definicja języka ewoluuje w kierunku statycznego rozpoznawania nazw, w czasie „kompilacji”, więc nie należy polegać na dynamicznym rozpoznawaniu nazw! (W rzeczywistości zmienne lokalne są już określane statycznie).

Szczególnym dziwactwem Pythona jest to, że – jeśli nie działa instrukcja `global` lub `nonlocal` – przypisanie do nazw zawsze trafia do najbardziej wewnętrznego zakresu. Przypisania nie kopiują danych – po prostu wiążą nazwy z obiektami. To samo dotyczy usuwania: instrukcja `del x` usuwa wiązanie `x` z przestrzeni nazw, do której odwołuje się zakres lokalny. W rzeczywistości wszystkie operacje, które wprowadzają nowe nazwy, używają zakresu lokalnego: w szczególności instrukcje `import` i definicje funkcji wiążą nazwę modułu lub funkcji w zakresie lokalnym.

Instrukcja `global` może być użyta do wskazania, że określone zmienne znajdują się w zakresie globalnym i powinny być tam ponownie wiązane; instrukcja `nonlocal` wskazuje, że określone zmienne znajdują się w zakresie otaczającym i powinny być tam ponownie wiązane.

### 9.2.1. Przykład zakresów i przestrzeni nazw

Oto przykład pokazujący, jak odwoływać się do różnych zakresów i przestrzeni nazw oraz jak `global` i `nonlocal` wpływają na wiązanie zmiennych:

    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)

Wyjście przykładowego kodu to:

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

Zauważ, że lokalne przypisanie (które jest domyślne) nie zmieniło wiązania spam w scope_test. Przypisanie `nonlocal` zmieniło wiązanie spam w scope_test, a przypisanie `global` zmieniło wiązanie na poziomie modułu.

Można również zauważyć, że nie było wcześniejszego powiązania dla spam przed przypisaniem `global`.

## 9.3. Pierwsze spojrzenie na klasy

Klasy wprowadzają trochę nowej składni, trzy nowe typy obiektów i trochę nowej semantyki.

### 9.3.1. Składnia definicji klasy

Najprostsza forma definicji klasy wygląda następująco:

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

Definicje klas, podobnie jak definicje funkcji (instrukcje `def`), muszą zostać wykonane, zanim będą miały jakikolwiek efekt. (Można sobie wyobrazić umieszczenie definicji klasy w gałęzi instrukcji `if` lub wewnątrz funkcji.)

W praktyce, instrukcje wewnątrz definicji klasy będą zwykle definicjami funkcji, ale inne instrukcje są dozwolone, a czasem przydatne — wrócimy do tego później. Definicje funkcji wewnątrz klasy zwykle mają specyficzną formę listy argumentów, podyktowaną konwencjami wywoływania metod — ponownie, zostanie to wyjaśnione później.

Po wejściu w definicję klasy tworzona jest nowa przestrzeń nazw i używana jako zakres lokalny — a zatem wszystkie przypisania do zmiennych lokalnych trafiają do tej nowej przestrzeni nazw. W szczególności, definicje funkcji wiążą nazwę nowej funkcji w tej przestrzeni nazw.

Kiedy definicja klasy jest opuszczana normalnie (przez koniec), tworzony jest obiekt klasy. Jest to w zasadzie opakowanie wokół zawartości przestrzeni nazw utworzonej przez definicję klasy; dowiemy się więcej o obiektach klas w następnej sekcji. Oryginalny zakres lokalny (ten, który obowiązywał tuż przed wprowadzeniem definicji klasy) zostaje przywrócony, a obiekt klasy jest powiązany z nazwą klasy podaną w nagłówku definicja klasy (`ClassName` w przykładzie).

### 9.3.2. Class Objects

Class objects support two kinds of operations: attribute references and instantiation.

Attribute references use the standard syntax used for all attribute references in Python: `obj.name`. Valid attribute names are all the names that were in the class’s namespace when the class object was created. So, if the class definition looked like this:

    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"`.

Class instantiation uses function notation. Just pretend that the class object is a parameterless function that returns a new instance of the class. For example (assuming the above class):

    x = MyClass()

creates a new instance of the class and assigns this object to the local variable `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. Instance Objects

Now what can we do with instance objects? The only operations understood by instance objects are attribute references. There are two kinds of valid attribute names: data attributes and methods.

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.

Valid method names of an instance object depend on its class. By definition, all attributes of a class that are function objects define corresponding methods of its instances. So in our example, `x.f` is a valid method reference, since `MyClass.f` is a function, but `x.i` is not, since `MyClass.i` is not. But `x.f` is not the same thing as `MyClass.f` — it is a method object, not a function object.

### 9.3.4. Method Objects

Usually, a method is called right after it is bound:

    x.f()

In the `MyClass` example, 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())

will continue to print `hello world` until the end of time.

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…

Actually, you may have guessed the answer: the special thing about methods is that the instance object is passed as the first argument of the function. In our example, the call `x.f()` is exactly equivalent to `MyClass.f(x)`. In general, calling a method with a list of n arguments is equivalent to calling the corresponding function with an argument list that is created by inserting the method’s instance object before the first argument.

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. Class and Instance Variables

Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of the class:

    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'

As discussed in Kilka słów o nazwach i obiektach, shared data can have possibly surprising effects with involving mutable objects such as lists and dictionaries. For example, the tricks list in the following code should not be used as a class variable because just a single list would be shared by all Dog instances:

    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']

Correct design of the class should use an instance variable instead:

    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. Random Remarks

If the same attribute name occurs in both an instance and in a class, then attribute lookup prioritizes the 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

Data attributes may be referenced by methods as well as by ordinary users („clients”) of an object. In other words, classes are not usable to implement pure abstract data types. In fact, nothing in Python makes it possible to enforce data hiding — it is all based upon convention. (On the other hand, the Python implementation, written in C, can completely hide implementation details and control access to an object if necessary; this can be used by extensions to Python written in C.)

Clients should use data attributes with care — clients may mess up invariants maintained by the methods by stamping on their data attributes. Note that clients may add data attributes of their own to an instance object without affecting the validity of the methods, as long as name conflicts are avoided — again, a naming convention can save a lot of headaches here.

There is no shorthand for referencing data attributes (or other methods!) from within methods. I find that this actually increases the readability of methods: there is no chance of confusing local variables and instance variables when glancing through a method.

Often, the first argument of a method is called `self`. This is nothing more than a convention: the name `self` has absolutely no special meaning to Python. Note, however, that by not following the convention your code may be less readable to other Python programmers, and it is also conceivable that a class browser program might be written that relies upon such a convention.

Any function object that is a class attribute defines a method for instances of that class. It is not necessary that the function definition is textually enclosed in the class definition: assigning a function object to a local variable in the class is also ok. For example:

    # Function defined outside the 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.

Methods may call other methods by using method attributes of the `self` argument:

    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)

Methods may reference global names in the same way as ordinary functions. The global scope associated with a method is the module containing its definition. (A class is never used as a global scope.) While one rarely encounters a good reason for using global data in a method, there are many legitimate uses of the global scope: for one thing, functions and modules imported into the global scope can be used by methods, as well as functions and classes defined in it. Usually, the class containing the method is itself defined in this global scope, and in the next section we’ll find some good reasons why a method would want to reference its own class.

Each value is an object, and therefore has a class (also called its type). It is stored as `object.__class__`.

## 9.5. Inheritance

Of course, a language feature would not be worthy of the name „class” without supporting inheritance. The syntax for a derived class definition looks like this:

    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):

Execution of a derived class definition proceeds the same as for a base class. When the class object is constructed, the base class is remembered. This is used for resolving attribute references: if a requested attribute is not found in the class, the search proceeds to look in the base class. This rule is applied recursively if the base class itself is derived from some other class.

There’s nothing special about instantiation of derived classes: `DerivedClassName()` creates a new instance of the class. Method references are resolved as follows: the corresponding class attribute is searched, descending down the chain of base classes if necessary, and the method reference is valid if this yields a function object.

Derived classes may override methods of their base classes. Because methods have no special privileges when calling other methods of the same object, a method of a base class that calls another method defined in the same base class may end up calling a method of a derived class that overrides it. (For C++ programmers: all methods in Python are effectively `virtual`.)

An overriding method in a derived class may in fact want to extend rather than simply replace the base class method of the same name. There is a simple way to call the base class method directly: just call `BaseClassName.methodname(self, arguments)`. This is occasionally useful to clients as well. (Note that this only works if the base class is accessible as `BaseClassName` in the global scope.)

Python has two built-in functions that work with inheritance:

- Use `isinstance()` to check an instance’s type: `isinstance(obj, int)` will be `True` only if `obj.__class__` is `int` or some class derived from `int`.

- Use `issubclass()` to check class inheritance: `issubclass(bool, int)` is `True` since `bool` is a subclass of `int`. However, `issubclass(float, int)` is `False` since `float` is not a subclass of `int`.

### 9.5.1. Multiple Inheritance

Python supports a form of multiple inheritance as well. A class definition with multiple base classes looks like this:

    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.

In fact, it is slightly more complex than that; the method resolution order changes dynamically to support cooperative calls to `super()`. This approach is known in some other multiple-inheritance languages as call-next-method and is more powerful than the super call found in single-inheritance languages.

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. Private Variables

„Private” instance variables that cannot be accessed except from inside an object don’t exist in Python. However, there is a convention that is followed by most Python code: a name prefixed with an underscore (e.g. `_spam`) should be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method or a data member). It should be considered an implementation detail and subject to change without notice.

Since there is a valid use-case for class-private members (namely to avoid name clashes of names with names defined by subclasses), there is limited support for such a mechanism, called name mangling. Any identifier of the form `__spam` (at least two leading underscores, at most one trailing underscore) is textually replaced with `_classname__spam`, where `classname` is the current class name with leading underscore(s) stripped. This mangling is done without regard to the syntactic position of the identifier, as long as it occurs within the definition of a class.

Zobacz także

The private name mangling specifications for details and special cases.

Name mangling is helpful for letting subclasses override methods without breaking intraclass method calls. For example:

    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)

The above example would work even if `MappingSubclass` were to introduce a `__update` identifier since it is replaced with `_Mapping__update` in the `Mapping` class and `_MappingSubclass__update` in the `MappingSubclass` class respectively.

Note that the mangling rules are designed mostly to avoid accidents; it still is possible to access or modify a variable that is considered private. This can even be useful in special circumstances, such as in the debugger.

Notice that code passed to `exec()` or `eval()` does not consider the classname of the invoking class to be the current class; this is similar to the effect of the `global` statement, the effect of which is likewise restricted to code that is byte-compiled together. The same restriction applies to `getattr()`, `setattr()` and `delattr()`, as well as when referencing `__dict__` directly.

## 9.7. 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

By now you have probably noticed that most container objects can be looped over using a `for` statement:

    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='')

This style of access is clear, concise, and convenient. The use of iterators pervades and unifies Python. Behind the scenes, the `for` statement calls `iter()` on the container object. The function returns an iterator object that defines the method `__next__()` which accesses elements in the container one at a time. When there are no more elements, `__next__()` raises a `StopIteration` exception which tells the `for` loop to terminate. You can call the `__next__()` method using the `next()` built-in function; this example shows how it all works:

    >>> 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. Generators

Generators are a simple and powerful tool for creating iterators. They are written like regular functions but use the `yield` statement whenever they want to return data. Each time `next()` is called on it, the generator resumes where it left off (it remembers all the data values and which statement was last executed). An example shows that generators can be trivially easy to create:

    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.

Another key feature is that the local variables and execution state are automatically saved between calls. This made the function easier to write and much more clear than an approach using instance variables like `self.index` and `self.data`.

In addition to automatic method creation and saving program state, when generators terminate, they automatically raise `StopIteration`. In combination, these features make it easy to create iterators with no more effort than writing a regular function.

## 9.10. Generator Expressions

Some simple generators can be coded succinctly as expressions using a syntax similar to list comprehensions but with parentheses instead of square brackets. These expressions are designed for situations where the generator is used right away by an enclosing function. Generator expressions are more compact but less versatile than full generator definitions and tend to be more memory friendly than equivalent list comprehensions.

Examples:

    >>> 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']

Przypisy

[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.