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.
