Метод __init__
Теперь, когда вы знакомы со связанными методами, настало время рассказать про самый важный метод в Python: метод __init__ ("dunder-init", "дандер инит"). Этот метод отвечает за инициализацию экземпляров класса после их создания.
На прошлых уроках Бобу — экземпляру класса Person, мы задавали имя уже после того, как сам объект был создан. Такое заполнение атрибутов объекта и выглядит громоздко и может приводить к разного рода ошибкам: объект может какое-то время находиться в "недозаполненном" (более общее название — "неконсистентном") состоянии. Инициализатор же позволяет получить уже полностью настроенный экземпляр.
Реализуем класс Person так, чтобы имя можно было указывать при создании объекта:
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
bob = Person('Bob')
bob.name # 'Bob'
alice = Person('Alice')
alice.name # 'Alice'
Теперь нет нужды иметь в классе атрибут name = 'Noname', ведь все объекты получают имена при инстанцировании!
Методы и протоколы
Вы заметили, что Python сам вызывает метод __init__ в нужный момент? Это же касается большинства dunder-методов: таковые вы только объявляете, но вручную не вызываете. Такое поведение часто называют протоколом (или поведением): класс реализует некий протокол, предоставляя нужные dunder-методы. А Python, в свою очередь, работает с объектом посредством протокола.
Продемонстрирую протокол получения длины имени объекта:
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __len__(self):
return len(self.name)
tom = Person('Thomas')
len(tom) # 6
Я объявил метод dunder-len, и объекты класса Person научились возвращать "свою длину" (да, пример надуманный, но суть отражает). Вызов функции len на самом деле приводит к вызову метода __len__ у переданного в аргументе объекта!
Возврат объектов
Внутри объектов можно также создавать новые объекты и возвращать их. Строго говоря, в Python все есть объект от чисел и строк до функций, но в этом примере мы создадим объект явно.
class Clone:
def __init__(self, name):
self.name = name
def make_new_clone(self, name):
return Clone(name)
sheep_1 = Clone('Dolly')
sheep_2 = sheep_1.make_new_clone('Sally')
sheep_1.name # 'Dolly'
sheep_2.name # 'Sally'
Протоколы и "утиная типизация"
Существует такой термин: "утиная типизация" ("duck typing") — "Если что-то крякает как утка и плавает как утка, то возможно это утка и есть!". Данный термин, пусть и звучит как шутка, описывает важный принцип построения абстракций: коду практически всегда достаточно знать о значении, с которым этот код работает, что это значение обладает нужными свойствами. Все остальное — не существенно.
Если коду достаточно знать, что сущность умеет плавать и крякать, то код не должен проверять сущность на фактическую принадлежность к уткам. Это позволит коду работать с робо-утками, даже если все настоящие утки вымрут, ведь код работает с абстрактными утками!
Протоколы в Python являются представлением идеи утиной типизации в коде. Так циклу for незачем знать, что за источник он обходит, лишь бы источник поддерживал протокол итерации. Так и вы, когда возникает желание узнать о значении, уж не список ли это, всегда проверяйте себя: возможно вашему коду не нужно знать, что значение является списком!
Протоколов в Python существует великое множество. Вы можете заставить объекты вашего класса вести себя подобно словарям и спискам (bob['key'] и bob[-1]), походить на функции (bob(42, foo=True)), уметь "складываться и умножаться" (bob + alice). И Python будет обращаться с объектами соответствующим образом, ведь он тоже всегда следует протоколам — несмотря на то, что уж интерпретатору-то всегда известно, что за объект вы ему подсунули!
Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»
Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
