# 9. Sınıflar

Sınıflar, verileri ve işlevleri bir arada tutan bir araçtır. Yeni bir sınıf oluşturulurken, objeye ait yeni örnekler (instances) oluşturulur. Sınıf örnekleri, durumlarını korumak için onlara iliştirilmiş niteliklere sahip olabilir. Sınıfların durumunu modifiye etmek için ise metotlar kullanılabilir.

Diğer programlama dilleriyle karşılaştırıldığında, Python’un sınıf mekanizması olabildiğince az yeni sözdizimi ve semantik içeren sınıflar ekler. C++ ve Modula-3’te bulunan sınıf mekanizmalarının bir karışımıdır. Python sınıfları Nesne Yönelimli Programlama’nın tüm standart özelliklerini sağlar: sınıf devralma mekanizması birden çok temel sınıfa izin verir, türetilmiş bir sınıf temel sınıfının veya sınıflarının herhangi bir metodunu geçersiz kılabilir ve bir metot aynı ada sahip bir temel sınıfın metodunu çağırabilir. Nesneler farklı miktar ve türlerde veri içerebilir. Modüller için olduğu gibi, sınıflar da Python’un dinamik doğasına uygundur: çalışma sırasında oluşturulurlar ve oluşturulduktan sonra da değiştirilebilirler.

C++ terminolojisinde, normalde sınıf üyeleri (veri üyeleri dahil) public (aşağıdakine bakın Özel Değişkenler) ve tüm üye fonksiyonları virtual’ dır. Modula-3’te olduğu gibi, nesnenin üyelerine metotlarından ulaşmak için bir kısayol yoktur: metodun işlevi, çağrı tarafından örtülü olarak sağlanan objeyi temsil eden açık bir argümanla bildirilir. Smalltalk’ta olduğu gibi, sınıfların kendileri de birer nesnedir. Bu sayede metotlar yeniden isimlendirilebilir veya içe aktarılabilir. C++ ve Modula-3’ün aksine, yerleşik türler kullanıcının üzerlerine yapacağı geliştirmeler için temel sınıflar olarak kullanılabilir. Ayrıca, C++’ta olduğu gibi, özel sözdizimine sahip çoğu yerleşik işleç (aritmetik işleçler, alt simgeleme vb.) sınıf örnekleri için yeniden tanımlanabilir, geliştirilebilir.

(Sınıflara dair evrensel terimlerin yanı sıra, nadiren Smalltalk ve C++ terimlerini kullanacağım. Onun yerine Modula-3 terimlerini kullanacağım çünkü Python’un nesne yönelimli semantiğine C++’tan daha yakın, yine de ancak çok az okuyucunun bunları duymuş olacağını tahmin ediyorum.)

## 9.1. İsim ve Nesneler Hakkında Birkaç Şey

Nesnelerin bireyselliği vardır ve birden çok ad (birden çok kapsamda) aynı nesneye bağlanabilir. Bu, diğer dillerde örtüşme (aliasing) olarak bilinir. Bu genellikle Python’a ilk bakışta takdir edilmeyen bir özellik olsa da değiştirilemeyen veri türleriyle (sayılar, dizeler, diziler) uğraşırken rahatlıkla göz ardı edilebilir. Ancak, örtüşmeler, listeler, sözlükler ve diğer türlerin çoğu gibi değişebilir nesneleri içeren Python kodunun semantiği üzerinde şaşırtıcı bir etkiye sahiptir. Diğer adlar bazı açılardan işaretçiler (pointers) gibi davrandığından, bu genellikle programın yararına kullanılır. Örneğin, bir nesneyi geçirmek kolaydır çünkü uygulama tarafından geçirilen şey yalnızca bir işaretçidir; bir fonksiyon argüman olarak geçirilen bir nesneyi değiştirirse, çağıran bu değişikliği görür — bu Pascal’daki iki farklı bağımsız değişken geçirme mekanizmasına olan gereksinimi ortadan kaldırır.

## 9.2. Python Etki Alanları ve Ad Alanları

Sınıflara başlamadan önce, size Python’un etki alanı kuralları hakkında bir şey söylemeliyim. Sınıf tanımlarında ad alanlarının kullanımının bazı püf noktaları vardır ve neler olduğunu tam olarak anlamak için etki alanlarının ve isimlerin nasıl çalıştığını bilmeniz gerekir. Bu arada, bu konuda bilgi edinmek herhangi bir ileri düzey Python programcısı için yararlıdır.

Haydi birkaç tanımlama ile başlayalım.

Ad alanları (namespace), adlardan nesnelere eşlemedir. Çoğu isim şu anda Python sözlükleri olarak uygulanmaktadır, ancak bu fark edilir çapta bir fark yaratmaz (performans hariç) ve gelecekte değişebilir. Ad alanlarına örnek olarak şunlar verilebilir: yerleşik isimler (`abs()` ve yerleşik özel durum adları gibi fonksiyonları içerir); modüldeki global adlar; ve bir fonksiyon çağırmadaki yerel adlar. Bir bakıma, bir nesnenin nitelik kümesi de bir ad alanı oluşturur. İsimler hakkında bilinmesi gereken önemli şey, farklı ad alanlarındaki adlar arasında kesinlikle bir ilişki olmamasıdır; örneğin, iki farklı modülün her ikisi de karışıklık olmadan `maximize` fonksiyonunu tanımlayabilir — modül kullanıcılarının modül adını örneklemesi gerekir.

Bu arada, nitelik sözcüğünü bir noktayı takip eden herhangi bir isim için kullanıyorum. Mesela, `z.real` ifadesinde `real`, `z` nesnesine ait bir niteliktir. Açıkçası, modüllerde isimlere yapılan referanslar nitelik referanslarıdır: `modname.funcname` ifadesinde `modname` bir modül nesnesi ve `funcname` onun bir niteliğidir. Bu durumda, modülün nitelikleri ve modüldeki global değişkenler arasında bir eşleşme olur: aynı ad alanını paylaşmaları! [1]

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

Ad alanları farklı anlarda oluşturulur ve farklı yaşam sürelerine sahiptir. Yerleşik adları içeren ad alanı, Python yorumlayıcısı başlatıldığında oluşturulur ve hiçbir zaman silinmez. Modül tanımı okunduğunda modül için genel ad alanı oluşturulur; normalde, modül ad alanları da yorumlayıcı çıkıp bitene kadar sürer. Bir komut dosyasından veya etkileşimli olarak okunan yorumlayıcının en üst düzey çağrısı tarafından yürütülen ifadeler `__main__` adlı bir modülün parçası olarak kabul edilir, bu nedenle kendi genel ad alanlarına sahiptirler. (Yerleşik isimler aslında bir modülde de yaşar; buna `builtins`.)

Bir işlevin yerel ad alanı, bir fonksiyon çağrıldığında oluşturulur ve fonksiyon başa çıkamadığı bir hata veya istisna ile karşılaştığında silinir. (Aslında, bir bakıma ad alanı unutulmaktadır diyebiliriz.) Tabii ki, özyinelemeli çağrıların her birinin kendi yerel ad alanı vardır.

scope, bir ad alanının doğrudan erişilebilir olduğu Python programının metinsel bölgesidir. Burada “Doğrudan erişilebilir”, niteliksiz bir başvurunun hedeflediği ismi ad alanında bulmaya çalıştığı anlamına gelir.

Kapsamlar statik olarak belirlense de, dinamik olarak kullanılırlar. Yürütme sırasında herhangi bir zamanda, ad alanlarına doğrudan erişilebilen 3 veya 4 iç içe kapsam vardır:

- en içte bulunan kapsam, ilk aranan olmakla birlikte yerel isimleri içerir

- en yakın kapsayan kapsamdan başlayarak aranan kapsayan fonksiyonların kapsamları yerel olmayan, aynı zamanda genel olmayan adlar içerir

- sondan bir önceki kapsam, geçerli modülün genel adlarını içerir

- en dıştaki kapsam (en son aranan), yerleşik adlar içeren ad alanıdır

Bir ad global olarak bildirilirse, tüm başvurular ve atamalar doğrudan modülün genel adlarını içeren orta kapsama gider. En iç kapsamın dışında bulunan değişkenleri yeniden bağlamak için `nonlocal` ifadesi kullanılabilir; yerel olarak bildirilmezse de, bu değişkenler salt okunurdur (böyle bir değişken düzenlenirse, aynı adlı dış değişkeni değiştirmeden en iç kapsamda yeni bir yerel değişken oluşturur).

Genellikle, yerel kapsam (metinsel olarak) geçerli fonksiyonun yerel adlarına başvurur. Dış fonksiyonlarda, yerel kapsam genel kapsamla aynı ad alanına başvurur: modülün ad alanı. Sınıf tanımları yerel kapsamda başka bir ad alanı yerleştirir.

Kapsamların metinsel olarak belirlendiğini fark etmek önemlidir: bir modülde tanımlanan bir işlevin genel kapsamı, işlevin nereden veya hangi diğer adla adlandırıldığından bağımsız olarak modülün ad alanıdır. Öte yandan, gerçek ad araması dinamik olarak yapılır, çalışma zamanında — ancak, dil tanımı statik ad çözümlemelerine doğru, “derleme” zamanında gelişir, bu nedenle dinamik ad çözümlemesini güvenmeyin! (Aslında, yerel değişkenler zaten statik olarak belirlenir.)

Python’un özel bir cilvesi, eğer `global` veya `nonlocal` deyimi geçerli değilse – isimlere yapılan atamaların her zaman en içteki kapsama girmesidir. Atamalar verileri kopyalamaz — adları nesnelere bağlarlar. Aynı şey silme için de geçerlidir: `del x` deyimi, `x` bağlamasını yerel kapsam tarafından başvurulan ad alanından kaldırır. Aslında, yeni adlar tanıtan tüm işlemler yerel kapsamı kullanır: özellikle, `import` ifadeleri ve işlev tanımları modül veya işlev adını yerel kapsamda bağlar.

`global` deyimi, belirli değişkenlerin genel kapsamda yaşadığını ve orada geri alınması gerektiğini belirtmek için kullanılabilir; `nonlocal` deyimi, belirli değişkenlerin bir çevreleme kapsamında yaşadığını ve orada geri alınması gerektiğini gösterir.

### 9.2.1. Kapsamlar ve Ad Alanları Örneği

Bu, farklı kapsamlara ve ad alanlarına başvurmayı ve `global` ve `nonlocal` değişken bağlamasını nasıl etkileyeceğini gösteren bir örnektir:

    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)

Örnek kodun çıktısı şudur:

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

Varsayılan atama olan local atamasının scope_test'in spam bağlamasını nasıl değiştirmediğini unutmayın. `nonlocal` ataması scope_test'in spam bağlamasını değiştirdi, hatta `global` ataması modül düzeyindeki bağlamasını değiştirdi.

Ayrıca `global` atamasından önce spam için herhangi bir bağlama olmadığını görebilirsiniz.

## 9.3. Sınıflara İlk Bakış

Sınıflar biraz yeni söz dizimi, üç yeni nesne türü ve bazı yeni semantiklere sahiptir.

### 9.3.1. Sınıf Tanımlama Söz Dizimi

Sınıf tanımlamasının en basit biçimi şöyledir:

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

Sınıf tanımlamaları, fonksiyon tanımlamaları (`def` deyimleri) ile aynı şekilde, herhangi bir etkiye sahip olmadan önce yürütülmelidir. (Bir sınıf tanımını `if` ifadesinin bir dalına veya bir fonksiyonun içine yerleştirebilirsiniz.)

Uygulamada, bir sınıf tanımı içindeki ifadeler genellikle fonksiyon tanımlamaları olacaktır, ancak diğer ifadelere de izin verilir ve daha sonra bahsedeceğimiz üzere bazen yararlılardır. Bir sınıfın içindeki fonksiyon tanımları normalde, yöntemler için çağırma kuralları tarafından dikte edilen tuhaf bir bağımsız değişken listesi biçimine sahiptir — bu daha sonra açıklanacak.

Sınıf tanımı girildiğinde, yeni bir ad alanı oluşturulur ve yerel kapsam olarak kullanılır — böylece yerel değişkenlere yapılan tüm atamalar bu yeni ad alanına gider. Özellikle, fonksiyon tanımlamaları yeni fonksiyonların adını buraya bağlar.

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

### 9.3.2. Sınıf Nesneleri

Sınıf nesneleri iki tür işlemi destekler: nitelik referansları ve örnekleme.

Nitelik referansları, Python’daki tüm nitelik referansları için kullanılan standart söz dizimi olan `obj.name` kullanır. Geçerli nitelik adları, sınıf nesnesi oluşturulduğunda sınıfın ad alanında bulunan tüm adlardır. Yani, sınıf tanımı şöyle görünüyorsa:

    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"`.

Sınıf örnekleme fonksiyon notasyonunu kullanır. Sınıf nesnesinin, sınıfın yeni bir örneğini döndüren parametresiz bir fonksiyon olduğunu varsayın. Örneğin (yukarıdaki sınıfı varsayarsak):

    x = MyClass()

sınıfın yeni bir örnek öğesini oluşturur ve bu nesneyi `x` yerel değişkenine atar.

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. Örnek Nesneleri

Şimdi örnek nesnelerle ne yapabiliriz? Örnek nesneleri tarafından anlaşılan tek işlemler nitelik başvurularıdır. İki tür geçerli öznitelik adı vardır: veri nitelikleri ve metotları.

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.

Örnek nesnesinin geçerli metot adları nesnenin sınıfına bağlıdır. Fonksiyon nesneleri olan bir sınıfın tüm nitelikleri, örneklerinin karşılık gelen fonksiyonlarını tanımlar. Bu nedenle, örneğimizde, `x.f` geçerli bir metot referansıdır, ne de olsa `MyClass.f` bir fonksiyondur ancak `MyClass.i` fonksiyon olmadığından `x.i` değildir. Ancak `x.f`, `MyClass.f` ile aynı şey değildir çünkü bir fonksiyon nesnesi değil, metot nesnesi ‘dir.

### 9.3.4. Metot Nesneleri

Genellikle, bir metot bağlandıktan hemen sonra çağrılır:

    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())

daima `hello world` yazdırmaya devam edecek.

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…

Aslında, cevabı tahmin etmiş olabilirsiniz: yöntemlerle ilgili özel şey, örnek nesnesinin fonksiyonun ilk argüman olarak geçirilmesidir. Örneğimizde, `x.f()` çağrısı tam olarak `MyClass.f(x)` ile eş değerdir. Genel olarak, n tane argümana sahip bir metodu çağırmak, ilk argümandan önce metodun örnek nesnesi eklenerek oluşturulan bir argüman listesiyle karşılık gelen fonksiyonu çağırmaya eş değerdir.

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. Sınıf ve Örnek Değişkenleri

Genel olarak, örnek değişkenleri o örneğe özgü veriler içindir ve sınıf değişkenleri sınıfın tüm örnekleri tarafından paylaşılan nitelikler ile metotlar içindir:

    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'

İsim ve Nesneler Hakkında Birkaç Şey ‘te anlatıldığı gibi, paylaşılan veriler listeler ve sözlükler gibi mutable nesnelerini içeren şaşırtıcı etkilere sahip olabilir. Örneğin, aşağıdaki koddaki tricks listesi sınıf değişkeni olarak kullanılmamalıdır, çünkü yalnızca tek bir liste tüm Dog örnekleri tarafından paylaşılacaktır:

    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']

Doğru olan ise veriyi paylaşmak yerine bir örnek değişkeni kullanmaktır:

    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. Rastgele Açıklamalar

Aynı nitelik adı hem bir örnekte hem de bir sınıfta oluşuyorsa, nitelik araması örneğe öncelik verir:

    >>> 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

Veri niteliklerine metotların yanı sıra bir nesnenin sıradan kullanıcıları (“istemciler”) tarafından başvurulabilir. Başka bir deyişle, sınıflar saf soyut veri türlerini uygulamak için kullanılamaz. Aslında, Python’daki hiçbir şey, veri gizlemeyi zorlamaz. Bu durum geleneksel kullanımından dolayı bu şekildedir. (Öte yandan, C ile yazılan Python uygulamaları, uygulama ayrıntılarını tamamen gizleyebilir ve gerekirse bir nesneye erişimi kontrol edebilir; bu, C ile yazılmış Python uzantıları tarafından kullanılabilir.)

İstemciler veri niteliklerini dikkatle kullanmalıdır — istemciler veri özniteliklerini damgalayarak yöntemler tarafından tutulan değişmezleri bozabilir. İstemcilerin, metotların geçerliliğini etkilemeden bir örnek nesnesine kendi veri niteliklerini ekleyebileceğini unutmayın. Tabii ki burada da ad çakışmalarından kaçınılmalıdır, adlandırma kuralları ise kaçınmak için oldukça faydalı olabilir.

Yöntemlerin içinden veri niteliklerine (veya diğer metotlara!) başvurmak için kısa yol yoktur. Bu aslında metotların okunabilirliğini arttırıyor, çünkü bir metoda bakarken yerel değişkenleri ve örnek değişkenlerini karıştırma ihtimali bırakmamış oluyoruz.

Genellikle, bir metodun ilk bağımsız değişkenine `self` denir. Bu bir kullanım geleneğinden başka bir şey değildir, yani `self` adının Python için kesinlikle özel bir anlamı yoktur. Bununla birlikte, kurala uymadığınızda kodunuzun diğer Python programcıları tarafından daha az okunabilir olabileceğini ve yazılabilecek potansiyel bir sınıf tarayıcısı programının bu kurala dayanıyor olabileceğini unutmayın.

Sınıf niteliği olan herhangi bir fonksiyon nesnesi, bu sınıfın örnekleri için bir metot tanımlar. Fonksiyon tanımının metinsel olarak sınıf tanımına dahil olması gerekli değildir: sınıftaki yerel bir değişkene fonksiyon nesnesi atamak da uygundur. Mesela:

    # 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.

Metotlar, `self` bağımsız değişkeninin metot niteliklerini kullanarak diğer metotları çağırabilir:

    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)

Metotlar, global adlara sıradan işlevler gibi başvuru yapabilir. Bir metotla ilişkili genel kapsam, tanımını içeren modüldür. (Bir sınıf hiçbir zaman genel kapsam olarak kullanılmaz.) Global verileri bir metotta kullanmak için nadiren iyi bir nedenle karşılaşılsa da, genel kapsamın birçok meşru kullanımı vardır: bir kere, genel kapsamlıya içe aktarılan fonksiyon ve modüller, metotlar ve içinde tanımlanan fonksiyonlar ve sınıflar tarafından kullanılabilir. Genellikle, metodu içeren sınıfın kendisi bu genel kapsamda tanımlanır ve sonraki bölümde bir yöntemin kendi sınıfına başvurmak istemesinin bazı iyi nedenlerini bulacağız.

Her değer bir nesnedir ve bu nedenle bir sınıf (type olarak da adlandırılır) bulundurur. `object.__class__` olarak depolanır.

## 9.5. Kalıtım

Tabii ki, bir dil özelliği kalıtımı desteklemeden “sınıf” adına layık olmaz. Türetilmiş sınıf tanımının söz dizimi şöyle görünür:

    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):

Türetilmiş bir sınıf tanımının yürütülmesi, temel sınıfla aynı şekilde devam eder. Sınıf nesnesi inşa edildiğinde, temel sınıf hatırlanır. Bu, nitelik başvurularını çözmek için kullanılır: istenen nitelik sınıfta bulunmazsa, arama temel sınıfa bakmaya devam eder. Temel sınıfın kendisi başka bir sınıftan türetilmişse, bu kural özyinelemeli olarak uygulanır.

Türetilmiş sınıfların somutlaştırılmasında özel bir şey yoktur: `DerivedClassName()` sınıfın yeni bir örneğini oluşturur. Metot başvuruları aşağıdaki gibi çözümlenir: ilgili sınıf niteliği aranır, gerekirse temel sınıflar zincirinin aşağısına inilir ve bu bir fonksiyon nesnesi veriyorsa metot başvurusu geçerlidir.

Türetilmiş sınıflar, temel sınıflarının metotlarını geçersiz kılabilir. Metotlar aynı nesnenin diğer yöntemlerini çağırırken özel ayrıcalıkları olmadığından, aynı temel sınıfta tanımlanan başka bir metodu çağıran bir temel sınıfın metodu, onu geçersiz kılan türetilmiş bir sınıfın metodunu çağırabilir. (C++ programcıları için: Python’daki tüm yöntemler etkili bir şekilde `sanal`.)

Türetilmiş bir sınıfta geçersiz kılma yöntemi aslında yalnızca aynı adlı temel sınıf yöntemini değiştirmek yerine genişletmek isteyebilir. Temel sınıf metodunu doğrudan çağırmanın basit bir yolu vardır: sadece `BaseClassName.methodname(self, arguments)` çağırın. Bu bazen müşteriler için de yararlıdır. (Bunun yalnızca temel sınıfa genel kapsamda `BaseClassName` olarak erişilebiliyorsa çalıştığını unutmayın.)

Python’un kalıtımla çalışan iki yerleşik fonksiyonu vardır:

- Bir örneğin türünü denetlemek için `isinstance()` kullanın: `isinstance(obj, int)` yalnızca `obj.__class__` `int` veya `int` sınıfından türetilmiş bir sınıfsa `True` olacaktır.

- Sınıf kalıtımını denetlemek için `issubclass()` kullanın: `issubclass(bool, int)` `True` ‘dur, çünkü `bool` `int` ‘in bir alt sınıfıdır. Ancak, `issubclass(float, int)` `False` olduğundan `float`, `int` alt sınıfı değildir.

### 9.5.1. Çoklu Kalıtım

Python, çoklu kalıtım biçimini de destekler. Birden çok temel sınıf içeren bir sınıf tanımı şöyle görünür:

    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.

Aslında, durum bundan biraz daha karmaşıktır: yöntem çözümleme sırası, `super()` için işbirliği çağrılarını desteklemek için dinamik olarak değişir. Bu yaklaşım, diğer bazı çoklu kalıtım dillerinde sonraki çağrı yöntemi olarak bilinir ve tekli kalıtım dillerinde bulunan süper çağrıdan daha güçlüdür.

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. Özel Değişkenler

Python’da bir nesnenin içinden erişilmesi dışında asla erişilemeyen “özel” örnek değişkenleri yoktur. Ancak, çoğu Python kodu tarafından izlenen bir kural vardır: alt çizgi (örneğin `_spam`) ile öneklenmiş bir ad API’nin genel olmayan bir parçası olarak kabul edilmelidir (bir fonksiyon, metot veya veri üyesi olsun). Bir uygulama detayıdır ve önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.

Sınıf-özel üyeler için geçerli bir kullanım örneği olduğundan (yani alt sınıflar tarafından tanımlanan adlara sahip adların ad çakışmasını önlemek için), name mangling adı verilen böyle bir mekanizma için sınırlı destek vardır. `__spam` formunun herhangi bir tanımlayıcısı (en az iki satır altı, en fazla bir alt çizgi) metinsel olarak `_classname__spam` ile değiştirilir; Bu mangling, bir sınıfın tanımı içinde gerçekleştiği sürece tanımlayıcının söz dizimsel konumuna bakılmaksızın yapılır.

Ayrıca bakınız

The private name mangling specifications for details and special cases.

Ad mangling, alt sınıfların sınıf içi metot çağrılarını kesmeden metotları geçersiz kılmasına izin vermek için yararlıdır. Mesela:

    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)

Yukarıdaki örnek, `MappingSubclass` sırasıyla `Mapping` sınıfında `_Mapping__update` ve `mappingSubclass` sınıfında `_MappingSubclass__update` ile değiştirildiği için `__update` tanımlayıcısı tanıtsa bile çalışır.

Mangling kurallarının çoğunlukla kazaları önlemek için tasarlandığını unutmayın; özel olarak kabul edilen bir değişkene erişmek veya değiştirmek hala mümkündür. Bu, hata ayıklayıcı gibi özel durumlarda bile yararlı olabilir.

`exec()` veya `eval()` koduna geçirilen kodun çağırma sınıfının sınıf adını geçerli sınıf olarak görmediğine dikkat edin; bu, etkisi aynı şekilde birlikte bayt derlenmiş kodla sınırlı olan `global` deyiminin etkisine benzer. Aynı kısıtlama `getattr()`, `setattr()` ve `delattr()` ve doğrudan `__dict__` atıfta bulunurken de geçerlidir.

## 9.7. Oranlar ve Bitişler

Bazen, birkaç adlandırılmış veri öğesini bir araya getirerek Pascal record ‘u veya C struct ‘ına benzer bir veri türüne sahip olmak yararlıdır. Deyimsel yaklaşım, bu amaç için `dataclasses` kullanmaktır:

    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. Yineleyiciler

Şimdiye kadar büyük olasılıkla çoğu kapsayıcı nesnenin bir `for` deyimi kullanılarak döngüye alınabileceğini fark etmişsinizdir:

    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='')

Bu erişim tarzı açık, özlü ve kullanışlıdır. Yineleyicilerin kullanımı Python’u istila eder ve birleştirir. Perde arkasında `for` deyimi kapsayıcı nesne üzerinde `iter()` öğesini çağırır. Fonksiyon, kapsayıcıdaki öğelere teker teker erişen `__next__()` metodunu tanımlayan bir yineleyici nesnesi döndürür. Başka öğe olmadığında, `__next__()`, `for` döngüsünün sonlandırılacağını bildiren bir `StopIteration` hatası oluşturur. `next()` yerleşik fonksiyonunu kullanarak `__next__()` yöntemini çağırabilirsiniz; Bu örnek, her şeyin nasıl çalıştığını gösterir:

    >>> 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. Üreteçler

Üreteçler yineleyiciler oluşturmak için basit ve güçlü bir araçtır. Normal fonksiyonlar gibi yazılırlar, ancak veri döndürmek istediklerinde `yield` deyimini kullanırlar. Üzerinde her `next()` çağrıldığı zaman, üreteç kaldığı yerden devam eder (tüm veri değerlerini ve hangi deyimin en son yürütüldüğını hatırlar). Bu örnek, üreteçlerin oluşturulmasının ne kadar da kolay olabileceğini gösterir:

    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.

Başka bir önemli özellik, yerel değişkenlerin ve yürütme durumunun çağrılar arasında otomatik olarak kaydedilmesidir. Bu, fonksiyonun yazılmasını kolaylaştırdı ve `self.index` ve `self.data` gibi değişkenleri kullanmaya kıyasla çok daha net hale getirdi.

Otomatik metot oluşturma ve kaydetme programı durumuna ek olarak, üreteçler sonlandırıldığında otomatik olarak `StopIteration` ‘ı yükseltirler. Birlikte, bu özellikler normal bir işlev yazmaktan daha fazla çaba harcamadan yinelemeler oluşturmayı kolaylaştırır.

## 9.10. Üreteç İfadeleri

Bazı basit üreteçler, listelere benzer bir söz dizimi kullanılarak ve köşeli ayraçlar yerine parantezlerle kısaca kodlanabilir. Bu ifadeler, üreteçlerin kapsayıcı bir fonksiyon tarafından hemen kullanıldığı durumlar için tasarlanmıştır. Üreteç ifadeleri tam üreteç tanımlarından daha kompakt ancak daha az çok yönlüdür ve aynı özellikle liste anlamalarından daha bellek dostu olma eğilimindedir.

Örnekler:

    >>> 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']

Dipnotlar

[1]

Bir şey hariç. Modül nesneleri, `__dict__` denen sadece okunabilir bir özelliğe sahiptir, bu da modülün ad alanını uygulamak için bir sözlük döndürür: `__dict__` ismi bir özellik olsa da global bir isim değildir. Kuşkusuz, bu durum ad alanlarının soyutlanış özelliklerine aykırı, dolayısıyla sadece programın durması sonrası çalışan hata ayıklayıcılar gibilerinin kullanımına kısıtlanmalı.