9. Classes
**********

Classes proporcionam uma forma de organizar dados e funcionalidades
juntos. Criar uma nova classe cria um novo "tipo" de objeto,
permitindo que novas "instâncias" desse tipo sejam produzidas. Cada
instância da classe pode ter atributos anexados a ela, para manter seu
estado. Instâncias da classe também podem ter métodos (definidos pela
classe) para modificar seu estado.

Em comparação com outras linguagens de programação, o mecanismo de
classes de Python introduz a programação orientada a objetos sem
acrescentar muitas novidades de sintaxe ou semântica. É uma mistura de
mecanismos equivalentes encontrados em C++ e Modula-3. As classes em
Python oferecem todas as características tradicionais da programação
orientada a objetos: o mecanismo de herança permite múltiplas classes
base (herança múltipla), uma classe derivada pode sobrescrever
quaisquer métodos de uma classe ancestral, e um método pode invocar
outro método homônimo de uma classe ancestral. Objetos podem armazenar
uma quantidade arbitrária de dados de qualquer tipo. Assim como
acontece com os módulos, as classes fazem parte da natureza dinâmica
de Python: são criadas em tempo de execução, e podem ser alteradas
após sua criação.

Usando a terminologia de C++, todos os membros de uma classe
(incluindo dados) são *públicos* (veja exceção abaixo Variáveis
privadas), e todos as funções membro são *virtuais*. Como em Modula-3,
não existem atalhos para referenciar membros do objeto de dentro dos
seus métodos: o método (função definida em uma classe) é declarado com
um primeiro argumento explícito representando o objeto (instância da
classe), que é fornecido implicitamente pela chamada ao método. Como
em Smalltalk, classes são objetos. Isso fornece uma semântica para
importar e renomear. Ao contrário de C++ ou Modula-3, tipos
pré-definidos podem ser utilizados como classes base para extensões
por herança pelo usuário. Também, como em C++, a maioria dos
operadores (aritméticos, indexação, etc) podem ser redefinidos por
instâncias de classe.

(Na falta de uma terminologia universalmente aceita para falar sobre
classes, ocasionalmente farei uso de termos comuns em Smalltalk ou
C++. Eu usaria termos de Modula-3, já que sua semântica de orientação
a objetos é mais próxima da de Python, mas creio que poucos leitores
já ouviram falar dessa linguagem.)


9.1. Uma palavra sobre nomes e objetos
======================================

Objetos têm individualidade, e vários nomes (em diferentes escopos)
podem ser vinculados a um mesmo objeto. Isso é chamado de apelidamento
em outras linguagens. Geralmente, esta característica não é muito
apreciada, e pode ser ignorada com segurança ao lidar com tipos
imutáveis (números, strings, tuplas). Entretanto, apelidamento pode
ter um efeito surpreendente na semântica do código Python envolvendo
objetos mutáveis como listas, dicionários e a maioria dos outros
tipos. Isso pode ser usado em benefício do programa, porque os
apelidos funcionam de certa forma como ponteiros. Por exemplo, passar
um objeto como argumento é barato, pois só um ponteiro é passado na
implementação; e se uma função modifica um objeto passado como
argumento, o invocador verá a mudança --- isso elimina a necessidade
de ter dois mecanismos de passagem de parâmetros como em Pascal.


9.2. Escopos e espaços de nomes do Python
=========================================

Antes de introduzir classes, é preciso falar das regras de escopo em
Python. Definições de classe fazem alguns truques com espaços de
nomes. Portanto, primeiro é preciso entender claramente como escopos e
espaços de nomes funcionam, para entender o que está acontecendo. Esse
conhecimento é muito útil para qualquer programador Python avançado.

Vamos começar com algumas definições.

Um *espaço de nomes* é um mapeamento que associa nomes a objetos.
Atualmente, são implementados como dicionários em Python, mas isso não
é perceptível (a não ser pelo desempenho), e pode mudar no futuro.
Exemplos de espaços de nomes são: o conjunto de nomes pré-definidos
(funções como "abs()" e as exceções pré-definidas); nomes globais em
um módulo; e nomes locais na invocação de uma função. De certa forma,
os atributos de um objeto também formam um espaço de nomes. O mais
importante é saber que não existe nenhuma relação entre nomes em
espaços de nomes distintos. Por exemplo, dois módulos podem definir
uma função de nome "maximize" sem confusão --- usuários dos módulos
devem prefixar a função com o nome do módulo, para evitar colisão.

A propósito, utilizo a palavra *atributo* para qualquer nome depois de
um ponto. Na expressão "z.real", por exemplo, "real" é um atributo do
objeto "z". Estritamente falando, referências para nomes em módulos
são atributos: na expressão "modname.funcname", "modname" é um objeto
módulo e "funcname" é um de seus atributos. Neste caso, existe um
mapeamento direto entre os atributos de um módulo e os nomes globais
definidos no módulo: eles compartilham o mesmo espaço de nomes! [1]

Atributos podem ser somente leitura ou para leitura e escrita. No
segundo caso, é possível atribuir um novo valor ao atributo. Atributos
de módulos são passíveis de atribuição: você pode escrever
"modname.the_answer = 42". Atributos que aceitam escrita também podem
ser apagados através da instrução "del". Por exemplo, "del
modname.the_answer" removerá o atributo "the_answer" do objeto
referenciado por "modname".

Espaços de nomes são criados em momentos diferentes e possuem
diferentes ciclos de vida. O espaço de nomes que contém os nomes
embutidos é criado quando o interpretador inicializa e nunca é
removido. O espaço de nomes global de um módulo é criado quando a
definição do módulo é lida, e normalmente duram até a terminação do
interpretador. Os comandos executados pela invocação do interpretador,
pela leitura de um script com programa principal, ou interativamente,
são parte do módulo chamado "__main__", e portanto possuem seu próprio
espaço de nomes. (Os nomes embutidos possuem seu próprio espaço de
nomes no módulo chamado "builtins".).

O espaço de nomes local de uma função é criado quando a função é
invocada, e apagado quando a função retorna ou levanta uma exceção que
não é tratada na própria função. (Na verdade, uma forma melhor de
descrever o que realmente acontece é que o espaço de nomes local é
"esquecido" quando a função termina.) Naturalmente, cada invocação
recursiva de uma função tem seu próprio espaço de nomes.

Um *escopo* é uma região textual de um programa Python onde um espaço
de nomes é diretamente acessível. Aqui, "diretamente acessível"
significa que uma referência sem um prefixo qualificador permite o
acesso ao nome.

Although scopes are determined statically, they are used dynamically.
At any time during execution, there are 3 or 4 nested scopes whose
namespaces are directly accessible:

* o escopo mais interno, que é acessado primeiro, contem os nomes
  locais

* os escopos das funções que envolvem a função atual, que são
  acessados a partir do escopo mais próximo, contém nomes não-locais,
  mas também não-globais

* o penúltimo escopo contém os nomes globais do módulo atual

* e o escopo mais externo (acessado por último) contém os nomes das
  funções embutidas e demais objetos pré-definidos do interpretador

Se um nome é declarado no escopo global, então todas as referências e
atribuições de valores vão diretamente para o escopo intermediário,
que contém os nomes globais do módulo. Para alterar variáveis
declaradas fora do escopo mais interno, a instrução "nonlocal" pode
ser usada; caso contrário, todas essas variáveis serão apenas para
leitura (a tentativa de atribuir valores a essas variáveis
simplesmente criará uma *nova* variável local, no escopo interno, não
alterando nada na variável de nome idêntico fora dele).

Normalmente, o escopo local referencia os nomes locais da função
corrente no texto do programa. Fora de funções, o escopo local
referencia os nomes do escopo global: espaço de nomes do módulo.
Definições de classes adicionam um outro espaço de nomes ao escopo
local.

É importante perceber que escopos são determinados estaticamente, pelo
texto do código-fonte: o escopo global de uma função definida em um
módulo é o espaço de nomes deste módulo, sem importar de onde ou por
qual apelido a função é invocada. Por outro lado, a busca de nomes é
dinâmica, ocorrendo durante a execução. Porém, a evolução da linguagem
está caminhando para uma resolução de nomes estática, em "tempo de
compilação", portanto não conte com a resolução dinâmica de nomes! (De
fato, variáveis locais já são resolvidas estaticamente.)

Uma peculiaridade especial do Python é que -- se nenhuma instrução
"global" ou "nonlocal" estiver em vigor -- as atribuições de nomes
sempre entram no escopo mais interno. As atribuições não copiam dados
--- elas apenas vinculam nomes aos objetos. O mesmo vale para
exclusões: a instrução "del x" remove a ligação de "x" do espaço de
nomes referenciado pelo escopo local. De fato, todas as operações que
introduzem novos nomes usam o escopo local: em particular, instruções
"import" e definições de funções ligam o módulo ou o nome da função no
escopo local.

A instrução "global" pode ser usada para indicar que certas variáveis
residem no escopo global ao invés do local; a instrução "nonlocal"
indica que variáveis particulares estão em um espoco mais interno e
devem ser recuperadas lá.


9.2.1. Exemplo de escopos e espaço de nomes
-------------------------------------------

Este é um exemplo que demonstra como se referir aos diferentes escopos
e aos espaços de nomes, e como "global" e "nonlocal" pode afetar
ligação entre as variáveis:

   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)

A saída do código de exemplo é:

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

Observe como uma atribuição *local* (que é o padrão) não altera o
vínculo de *scope_test* a *spam*. A instrução "nonlocal" mudou o
vínculo de *scope_test* de *spam* e a atribuição "global" alterou a
ligação para o nível do módulo.

Você também pode ver que não havia nenhuma ligação anterior para
*spam* antes da atribuição "global".


9.3. Uma primeira olhada nas classes
====================================

As classes introduzem um pouco de nova sintaxe, três novos tipos de
objeto e algumas semânticas novas.


9.3.1. Sintaxe da definição de classe
-------------------------------------

A forma mais simples de definição de classe se parece com isto:

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

Definições de classe, assim como definições de função (instruções
"def"), precisam ser executadas antes que tenham qualquer efeito.
(Você pode colocar uma definição de classe dentro do teste condicional
de um "if" ou dentro de uma função.)

Na prática, as instruções dentro da definição de classe geralmente
serão definições de funções, mas outras instruções são permitidas, e
às vezes são bem úteis --- voltaremos a este tema depois. Definições
de funções dentro da classe normalmente têm um forma peculiar de lista
de argumentos, determinada pela convenção de chamada a métodos ---
isso também será explicado mais tarde.

Quando se inicia a definição de classe, um novo espaço de nomes é
criado, e usado como escopo local --- assim, todas atribuições a
variáveis locais ocorrem nesse espaço de nomes. Em particular, funções
definidas aqui são vinculadas a nomes nesse escopo.

Quando uma definição de classe é finalizada normalmente (até o fim),
um *objeto classe* é criado. Este objeto encapsula o conteúdo do
espaço de nomes criado pela definição da classe; aprenderemos mais
sobre objetos classe na próxima seção. O escopo local que estava
vigente antes da definição da classe é reativado, e o objeto classe é
vinculado ao identificador da classe nesse escopo ("ClassName" no
exemplo).


9.3.2. Objetos classe
---------------------

Objetos classe suportam dois tipos de operações: *referências a
atributos* e *instanciação*.

*Referências a atributos* de classe utilizam a sintaxe padrão
utilizada para quaisquer referências a atributos em Python:
"obj.nome". Nomes de atributos válidos são todos os nomes presentes
dentro do espaço de nomes da classe, quando o objeto classe foi
criado. Portanto, se a definição de classe tem esta forma:

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

       def f(self):
           return 'hello world'

então "MyClass.i" e "MyClass.f" são referências a atributo válidas,
retornando, respectivamente, um inteiro e um objeto função. Atributos
de classe podem receber valores, pode-se modificar o valor de
"MyClass.i" num atribuição. "__doc__" também é um atributo válido da
classe, retornando a *documentação* associada: ""A simple example
class"".

Para *instanciar* uma classe, usa-se a mesma sintaxe de invocar uma
função. Apenas finja que o objeto classe do exemplo é uma função sem
parâmetros, que devolve uma nova instância da classe. Por exemplo
(assumindo a classe acima):

   x = MyClass()

cria uma nova *instância* da classe e atribui o objeto resultante à
variável local "x".

A operação de instanciação ("invocar" um objeto classe) cria um objeto
vazio. Muitas classes preferem criar novos objetos com um estado
inicial predeterminado. Para tanto, a classe pode definir um método
especial chamado "__init__()", assim:

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

Quando uma classe define um método "__init__()", o processo de
instanciação automaticamente invoca "__init__()" sobre a instância
recém criada. Em nosso exemplo, uma nova instância já inicializada
pode ser obtida desta maneira:

   x = MyClass()

Naturalmente, o método "__init__()" pode ter parâmetros para maior
flexibilidade. Neste caso, os argumentos fornecidos na invocação da
classe serão passados para o método "__init__()". Por exemplo,

   >>> 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. Objetos instância
------------------------

Agora o que podemos fazer com objetos de instância? As únicas
operações compreendidas por objetos de instância são os atributos de
referência. Existem duas maneiras válidas para nomear atributos:
atributos de dados e métodos.

Atributos de dados correspondem a "variáveis de instância" em
Smalltalk, e a "membros de dados" em C++. Atributos de dados não
precisam ser declarados. Assim como variáveis locais, eles passam a
existir na primeira vez em que é feita uma atribuição. Por exemplo, se
"x" é uma instância da "MyClass" criada acima, o próximo trecho de
código irá exibir o valor "16", sem deixar nenhum rastro:

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

O outro tipo de referências a atributos de instância é o "método". Um
método é uma função que "pertence" a um objeto instância. (Em Python,
o termo método não é aplicado exclusivamente a instâncias de classes
definidas pelo usuário: outros tipos de objetos também podem ter
métodos. Por exemplo, listas possuem os métodos append, insert,
remove, sort, entre outros. Porém, na discussão a seguir, usaremos o
termo método apenas para se referir a métodos de classes definidas
pelo usuário. Seremos explícitos ao falar de outros métodos.)

Nomes de métodos válidos de uma instância dependem de sua classe. Por
definição, cada atributo de uma classe que é uma função corresponde a
um método das instâncias. Em nosso exemplo, "x.f" é uma referência de
método válida já que "MyClass.f" é uma função, enquanto "x.i" não é,
já que "MyClass.i" não é uma função. Entretanto, "x.f" não é o mesmo
que "MyClass.f". A referência "x.f" acessa um objeto método e a
"MyClass.f" acessa um objeto função.


9.3.4. Objetos método
---------------------

Normalmente, um método é chamado imediatamente após ser referenciado:

   x.f()

No exemplo "MyClass" o resultado da expressão acima será a string
"'hello world'". No entanto, não é obrigatório invocar o método
imediatamente: como "x.f" é também um objeto ele pode ser atribuído a
uma variável e invocado depois. Por exemplo:

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

exibirá o texto "hello world" até o mundo acabar.

O que ocorre precisamente quando um método é invocado? Você deve ter
notado que "x.f()" foi chamado sem nenhum argumento, porém a definição
da função "f()" especificava um argumento. O que aconteceu com esse
argumento? Certamente Python levanta uma exceção quando uma função que
declara um argumento é invocada sem nenhum argumento --- mesmo que o
argumento não seja usado no corpo da função...

Na verdade, pode-se supor a resposta: a particularidade sobre os
métodos é que o objeto da instância é passado como o primeiro
argumento da função. Em nosso exemplo, a chamada "x.f()" é exatamente
equivalente a "MyClass.f(x)". Em geral, chamar um método com uma lista
de *n* argumentos é equivalente a chamar a função correspondente com
uma lista de argumentos que é criada inserindo o objeto de instância
do método antes do primeiro argumento.

Se você ainda não entende como os métodos funcionam, dê uma olhada na
implementação para esclarecer as coisas. Quando um atributo de uma
instância, não relacionado a dados, é referenciado, a classe da
instância é pesquisada. Se o nome é um atributo de classe válido, e é
o nome de uma função, um método é criado, empacotando a instância e a
função, que estão juntos num objeto abstrato: este é o método. Quando
o método é invocado com uma lista de argumentos, uma nova lista de
argumentos é criada inserindo a instância na posição 0 da lista.
Finalmente, o objeto função — empacotado dentro do objeto método — é
invocado com a nova lista de argumentos.


9.3.5. Variáveis de classe e instância
--------------------------------------

De forma geral, variáveis de instância são variáveis que indicam dados
que são únicos a cada instância individual, e variáveis de classe são
variáveis de atributos e de métodos que são comuns a todas as
instâncias de uma classe:

   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'

Como vimos em Uma palavra sobre nomes e objetos, dados compartilhados
podem causar efeitos inesperados quando envolvem objetos (*mutáveis*),
como listas ou dicionários. Por exemplo, a lista *tricks* do código
abaixo não deve ser usada como variável de classe, pois assim seria
compartilhada por todas as instâncias de *Dog*:

   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']

Em vez disso, o modelo correto da classe deve usar uma variável de
instância:

   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. Observações aleatórias
===========================

Se um mesmo nome de atributo ocorre tanto na instância quanto na
classe, a busca pelo atributo prioriza a instância:

   >>> 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

Atributos de dados podem ser referenciados por métodos da própria
instância, bem como por qualquer outro usuário do objeto (também
chamados "clientes" do objeto). Em outras palavras, classes não servem
para implementar tipos puramente abstratos de dados. De fato, nada em
Python torna possível assegurar o encapsulamento de dados --- tudo é
baseado em convenção. (Por outro lado, a implementação de Python,
escrita em C, pode esconder completamente detalhes de um objeto e
controlar o acesso ao objeto, se necessário; isto pode ser utilizado
por extensões de Python escritas em C.)

Clientes devem utilizar atributos de dados com cuidado, pois podem
bagunçar invariantes assumidas pelos métodos ao esbarrar em seus
atributos de dados. Note que clientes podem adicionar atributos de
dados a suas próprias instâncias, sem afetar a validade dos métodos,
desde que seja evitado o conflito de nomes. Novamente, uma convenção
de nomenclatura poupa muita dor de cabeça.

Não existe atalho para referenciar atributos de dados (ou outros
métodos!) de dentro de um método. Isso aumenta a legibilidade dos
métodos: não há como confundir variáveis locais com variáveis da
instância quando lemos rapidamente um método.

Frequentemente, o primeiro argumento de um método é chamado "self".
Isso não passa de uma convenção: o identificador "self" não é uma
palavra reservada nem possui qualquer significado especial em Python.
Mas note que, ao seguir essa convenção, seu código se torna legível
por uma grande comunidade de desenvolvedores Python e é possível que
alguma *IDE* dependa dessa convenção para analisar seu código.

Qualquer objeto função que é atributo de uma classe, define um método
para as instâncias dessa classe. Não é necessário que a definição da
função esteja textualmente embutida na definição da classe. Atribuir
um objeto função a uma variável local da classe é válido. Por exemplo:

   # 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

Agora "f", "g" e "h" são todos atributos da classe "C" que referenciam
funções, e consequentemente são todos métodos de instâncias da classe
"C", onde "h" é exatamente equivalente a "g". No entanto, essa prática
serve apenas para confundir o leitor do programa.

Métodos podem invocar outros métodos usando atributos de método do
argumento "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)

Métodos podem referenciar nomes globais da mesma forma que funções
comuns. O escopo global associado a um método é o módulo contendo sua
definição na classe (a classe propriamente dita nunca é usada como
escopo global!). Ainda que seja raro justificar o uso de dados globais
em um método, há diversos usos legítimos do escopo global. Por
exemplo, funções e módulos importados no escopo global podem ser
usados por métodos, bem como as funções e classes definidas no próprio
escopo global. Provavelmente, a classe contendo o método em questão
também foi definida neste escopo global. Na próxima seção veremos
razões pelas quais um método pode querer referenciar sua própria
classe.

Cada valor é um objeto e, portanto, tem uma *classe* (também chamada
de *tipo*). Ela é armazenada como "object.__class__".


9.5. Herança
============

Obviamente, uma característica da linguagem não seria digna do nome
"classe" se não suportasse herança. A sintaxe para uma classe derivada
é assim:

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

O identificador "BaseClassName" deve estar definido no escopo que
contém a definição da classe derivada. No lugar do nome da classe
base, também são aceitas outras expressões. Isso é muito útil, por
exemplo, quando a classe base é definida em outro módulo:

   class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

A execução de uma definição de classe derivada procede da mesma forma
que a de uma classe base. Quando o objeto classe é construído, a
classe base é lembrada. Isso é utilizado para resolver referências a
atributos. Se um atributo requisitado não for encontrado na classe,
ele é procurado na classe base. Essa regra é aplicada recursivamente
se a classe base por sua vez for derivada de outra.

Não há nada de especial sobre instanciação de classes derivadas:
"DerivedClassName()" cria uma nova instância da classe. Referências a
métodos são resolvidas da seguinte forma: o atributo correspondente é
procurado através da cadeia de classes base, e referências a métodos
são válidas se essa procura produzir um objeto função.

Classes derivadas podem sobrescrever métodos das suas classes base.
Uma vez que métodos não possuem privilégios especiais quando invocam
outros métodos no mesmo objeto, um método na classe base que invoca um
outro método da mesma classe base pode, efetivamente, acabar invocando
um método sobreposto por uma classe derivada. (Para programadores C++
isso significa que todos os métodos em Python são realmente
"virtuais".)

Um método sobrescrito em uma classe derivada, de fato, pode querer
estender, em vez de simplesmente substituir, o método da classe base,
de mesmo nome. Existe uma maneira simples de chamar diretamente o
método da classe base: apenas chame "BaseClassName.methodname(self,
arguments)". Isso é geralmente útil para os clientes também. (Note que
isto só funciona se a classe base estiver acessível como
"BaseClassName" no escopo global).

Python tem duas funções embutidas que trabalham com herança:

* Use "isinstance()" para verificar o tipo de uma instância:
  "isinstance(obj, int)" será "True" somente se "obj.__class__" é a
  classe "int" ou alguma classe derivada de "int".

* Use "issubclass()" para verificar herança entre classes:
  "issubclass(bool, int)" é "True" porque "bool" é uma subclasse de
  "int". Porém, "issubclass(float, int)" é "False" porque "float" não
  é uma subclasse de "int".


9.5.1. Herança múltipla
-----------------------

Python também suporta uma forma de herança múltipla. Uma definição de
classe com várias classes bases tem esta forma:

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

Para a maioria dos casos mais simples, pense na pesquisa de atributos
herdados de uma classe pai como o primeiro nível de profundidade, da
esquerda para a direita, não pesquisando duas vezes na mesma classe em
que há uma sobreposição na hierarquia. Assim, se um atributo não é
encontrado em "DerivedClassName", é procurado em "Base1", depois,
recursivamente, nas classes base de "Base1", e se não for encontrado
lá, é pesquisado em "Base2" e assim por diante.

De fato, é um pouco mais complexo que isso; a ordem de resolução de
métodos muda dinamicamente para suportar chamadas cooperativas para
"super()". Essa abordagem é conhecida em outras linguagens de herança
múltipla como chamar-o-próximo-método, e é mais poderosa que a chamada
à função super, encontrada em linguagens de herança única.

A ordenação dinâmica é necessária porque todos os casos de herança
múltipla exibem um ou mais relacionamentos de diamante (em que pelo
menos uma das classes pai pode ser acessada por meio de vários
caminhos da classe mais inferior). Por exemplo, todas as classes
herdam de "object", portanto, qualquer caso de herança múltipla
fornece mais de um caminho para alcançar "object". Para evitar que as
classes base sejam acessadas mais de uma vez, o algoritmo dinâmico
lineariza a ordem de pesquisa, de forma a preservar a ordenação da
esquerda para a direita, especificada em cada classe, que chama cada
pai apenas uma vez, e que é monotônica (significando que uma classe
pode ser subclassificada sem afetar a ordem de precedência de seus
pais). Juntas, essas propriedades tornam possível projetar classes
confiáveis e extensíveis com herança múltipla. Para mais detalhes,
veja https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.


9.6. Variáveis privadas
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Variáveis de instância "privadas", que não podem ser acessadas,
​​exceto em métodos do próprio objeto, não existem em Python. No
entanto, existe uma convenção que é seguida pela maioria dos programas
em Python: um nome prefixado com um sublinhado (por exemplo: "_spam" )
deve ser tratado como uma parte não-pública da API (seja uma função,
um método ou um atributo de dados). Tais nomes devem ser considerados
um detalhe de implementação e sujeito a alteração sem aviso prévio.

Uma vez que existe um caso de uso válido para a definição de atributos
privados em classes (especificamente para evitar conflitos com nomes
definidos em subclasses), existe um suporte limitado a identificadores
privados em classes, chamado *desfiguração de nomes*. Qualquer
identificador no formato "__spam" (pelo menos dois sublinhados no
início, e no máximo um sublinhado no final) é textualmente substituído
por "_classname__spam", onde "classname" é o nome da classe atual com
sublinhado(s) iniciais omitidos. Essa desfiguração independe da
posição sintática do identificador, desde que ele apareça dentro da
definição de uma classe.

A desfiguração de nomes é útil para que subclasses possam sobrescrever
métodos sem quebrar invocações de métodos dentro de outra classe. Por
exemplo:

   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)

O exemplo acima deve funcionar mesmo se "MappingSubclass" introduzisse
um identificador "__update" uma vez que é substituído por
"_Mapping__update" na classe "Mapping" e "_MappingSubclass__update" na
classe "MappingSubclass", respectivamente.

Note que as regras de desfiguração de nomes foram projetadas para
evitar acidentes; ainda é possível acessar ou modificar uma variável
que é considerada privada. Isso pode ser útil em certas circunstâncias
especiais, como depuração de código.

Código passado para "exec()" ou "eval()" não considera o nome da
classe que invocou como sendo a classe corrente; isso é semelhante ao
funcionamento da instrução "global", cujo efeito se aplica somente ao
código que é compilado junto. A mesma restrição se aplica às funções
"getattr()", "setattr()" e "delattr()", e quando acessamos diretamente
o "__dict__" da classe.


9.7. Curiosidades e conclusões
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Às vezes, é útil ter um tipo semelhante ao "record" de Pascal ou ao
"struct" de C, para agrupar alguns itens de dados. Uma definição de
classe vazia funciona bem para este fim:

   class Employee:
       pass

   john = Employee()  # Create an empty employee record

   # Fill the fields of the record
   john.name = 'John Doe'
   john.dept = 'computer lab'
   john.salary = 1000

Um trecho de código Python que espera um tipo de dado abstrato em
particular, pode receber, ao invés disso, uma classe que imita os
métodos que aquele tipo suporta. Por exemplo, se você tem uma função
que formata dados obtidos de um objeto do tipo "arquivo", pode definir
uma classe com métodos "read()" e "readline()" que obtém os dados de
um "buffer de caracteres" e passar como argumento.

Métodos de instância tem atributos também: "m.__self__" é o objeto
instância com o método "m()", e "m.__func__" é o objeto função
correspondente ao método.


9.8. Iteradores
===============

Você já deve ter notado que pode usar laços "for" com a maioria das
coleções em Python:

   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='')

Esse estilo de acesso é claro, conciso e conveniente. O uso de
iteradores permeia e unifica o Python. Nos bastidores, a instrução
"for" chama "iter()" no objeto contêiner. A função retorna um objeto
iterador que define o método "__next__()" que acessa elementos no
contêiner, um de cada vez. Quando não há mais elementos, "__next__()"
levanta uma exceção "StopIteration" que informa ao "for" para
terminar. Você pode chamar o método "__next__()" usando a função
embutida "next()"; este exemplo mostra como tudo funciona:

   >>> s = 'abc'
   >>> it = iter(s)
   >>> it
   <iterator object at 0x00A1DB50>
   >>> 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

Observando o mecanismo por trás do protocolo dos iteradores, fica
fácil adicionar esse comportamento às suas classes. Defina um método
"__iter__()" que retorna um objeto que tenha um método "__next__()".
Se uma classe já define "__next__()", então "__iter__()" pode
simplesmente retornar "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. Geradores
==============

*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

Qualquer coisa que possa ser feita com geradores também pode ser feita
com iteradores baseados numa classe, como descrito na seção anterior.
O que torna geradores tão compactos é que os métodos "__iter__()" e
"__next__()" são criados automaticamente.

Outro ponto chave é que as variáveis locais e o estado da execução são
preservados automaticamente entre as chamadas. Isto torna a função
mais fácil de escrever e muito mais clara do que uma implementação
usando variáveis de instância como "self.index" e "self.data".

Além disso, quando geradores terminam, eles levantam "StopIteration"
automaticamente. Combinados, todos estes aspectos tornam a criação de
iteradores tão fácil quanto escrever uma função normal.


9.10. Expressões geradoras
==========================

Alguns geradores simples podem ser codificados, de forma sucinta, como
expressões, usando uma sintaxe semelhante a compreensões de lista, mas
com parênteses em vez de colchetes. Essas expressões são projetadas
para situações em que o gerador é usado imediatamente, pela função que
o engloba. As expressões geradoras são mais compactas, mas menos
versáteis do que as definições completas do gerador, e tendem a usar
menos memória do que as compreensões de lista equivalentes.

Exemplos:

   >>> 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']

-[ Notas de Rodapé ]-

[1] Exceto por uma coisa. Os objetos módulo têm um atributo secreto e
    somente para leitura chamado "__dict__" que retorna o dicionário
    usado para implementar o espaço de nomes do módulo; o nome
    "__dict__" é um atributo, mas não um nome global. Obviamente, usar
    isso viola a abstração da implementação do espaço de nomes, e deve
    ser restrito a coisas como depuradores post-mortem.
