Конструктор класса – метод __init__
В объектно-ориентированном программировании конструктором класса называют метод, который автоматически вызывается при создании объектов. Его также можно назвать конструктором объектов класса. Имя такого метода обычно регламентируется синтаксисом конкретного языка программирования. Так в Java имя конструктора класса совпадает с именем самого класса. В Python же роль конструктора играет метод __init__ .
В Python наличие пар знаков подчеркивания спереди и сзади в имени метода говорит о том, что он принадлежит к группе методов перегрузки операторов. Если подобные методы определены в классе, то объекты могут участвовать в таких операциях как сложение, вычитание, вызываться как функции и др.
При этом методы перегрузки операторов не надо вызывать по имени. Вызовом для них является сам факт участия объекта в определенной операции. В случае конструктора класса – это операция создания объекта. Так как объект создается в момент вызова класса по имени, то в этот момент вызывается метод __init__ .
Необходимость конструкторов связана с тем, что нередко объекты должны иметь собственные свойства сразу. Пусть имеется класс Person , объекты которого обязательно должны иметь имя и фамилию. Если класс будет описан подобным образом
class Person: def set_name(self, n, s): self.name = n self.surname = s
то создание объекта возможно без полей. Для установки имени и фамилии метод set_name нужно вызывать отдельно:
>>> from test import Person >>> p1 = Person() >>> p1.set_name("Bill", "Ross") >>> p1.name, p1.surname ('Bill', 'Ross') В свою очередь, конструктор класса не позволит создать объект без обязательных полей:
class Person: def __init__(self, n, s): self.name = n self.surname = s p1 = Person("Sam", "Baker") print(p1.name, p1.surname)
Здесь при вызове класса в круглых скобках передаются значения, которые будут присвоены параметрам метода __init__ . Первый его параметр – self – ссылка на сам только что созданный объект.
Теперь, если мы попытаемся создать объект, не передав ничего в конструктор, то будет возбуждено исключение, и объект не будет создан:
>>> p1 = Person() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'n' and 's'
Однако бывает, что надо допустить создание объекта, даже если никакие данные в конструктор не передаются. В таком случае параметрам конструктора класса задаются значения по умолчанию:
class Rectangle: def __init__(self, w=0.5, h=1): self.width = w self.height = h def square(self): return self.width * self.height rec1 = Rectangle(5, 2) rec2 = Rectangle() rec3 = Rectangle(3) rec4 = Rectangle(h=4) print(rec1.square()) print(rec2.square()) print(rec3.square()) print(rec4.square())
Если класс вызывается без значений в скобках, то для параметров будут использованы их значения по умолчанию. Однако поля width и height будут у всех объектов.
Кроме того, конструктору вовсе не обязательно принимать какие-либо параметры, не считая self .
В других языка программирования, например в Java, классы могут содержать несколько конструкторов, которые между собой отличаются количеством параметром, а также, возможно, их типом. При создании объекта срабатывает тот конструктор, количество и типы параметров которого совпали с количеством и типами переданных в конструктор аргументов.
В Python создать несколько методов __init__ в классе можно, однако «рабочим» останется только последний. Он переопределит ранее определенные. Поэтому в Python в классах используется только один конструктор, а изменчивость количества передаваемых аргументов настраивается через назначение значений по-умолчанию.
Практическая работа. Конструктор и деструктор
Помимо конструктора объектов в языках программирования есть обратный ему метод – деструктор. Он вызывается, когда объект не создается, а уничтожается.
Это не значит, что сам деструктор уничтожает объект. В теле самого метода нет никаких инструкций по удалению экземпляра. Непосредственное удаление выполняется автоматически так называемым сборщиком мусора.
Деструктор (финализатор) в коде вашего класса следует использовать, когда при удалении объекта необходимо выполнить ряд сопутствующий действий, например, отправить сообщение, закрыть файл, разорвать соединение с базой данных.
В языке программирования Python объект уничтожается, когда исчезают все связанные с ним переменные или им присваивается другое значение, в результате чего связь со старым объектом теряется. Удалить переменную можно с помощью команды языка del . Также все объекты уничтожаются, когда программа завершает свою работу.
В классах Python функцию деструктора выполняет метод __del__ .
Напишите программу по следующему описанию:
- Есть класс Person , конструктор которого принимает три параметра (не учитывая self ) – имя, фамилию и квалификацию специалиста. Квалификация имеет значение заданное по умолчанию, равное единице.
- У класса Person есть метод, который возвращает строку, включающую в себя всю информацию о сотруднике.
- Класс Person содержит деструктор, который выводит на экран фразу «До свидания, мистер …» (вместо троеточия должны выводиться имя и фамилия объекта).
- В основной ветке программы создайте три объекта класса Person . Посмотрите информацию о сотрудниках и увольте самое слабое звено.
- В конце программы добавьте функцию input() , чтобы скрипт не завершился сам, пока не будет нажат Enter . Иначе вы сразу увидите как удаляются все объекты при завершении работы программы.
Курс с примерами решений практических работ:
pdf-версия
Объектно-ориентированное программирование на Python
Инстанцирование в Python
Какой метод вызывается первым при этом вызове Foo? Большинство новичков, да и, возможно, немало опытных питонистов тут же ответят: «метод __init__». Но если внимательно приглядеться к сниппетам выше, вскоре станет понятно, что такой ответ неверен.
__init__ не возвращает никакого результата, а Foo(1, y=2), напротив, возвращает экземпляр класса. К тому же __init__ принимает self в качестве первого параметра, чего не происходит при вызове Foo(1, y=2). Создание экземпляра происходит немного сложнее, о чём мы и поговорим в этой статье.
Порядок создания объекта
Инстанцирование в Python состоит из нескольких стадий. Понимание каждого шага делает нас чуть ближе к пониманию языка в целом. Foo — это класс, но в Питоне классы это тоже объекты! Классы, функции, методы и экземпляры — всё это объекты, и всякий раз, когда вы ставите скобки после их имени, вы вызываете их метод __call__. Так что Foo(1, y=2) — это эквивалент Foo.__call__(1, y=2). Причём метод __call__ объявлен в классе объекта Foo. Какой же класс у объекта Foo?
Так что класс Foo — это экземпляр класса type и вызов метода __call__ последнего возвращает класс Foo. Теперь давайте разберём, что из себя представляет метод __call__ класса type. Ниже находятся его реализации на C в CPython и в PyPy. Если надоест их смотреть, прокручивайте чуть дальше, чтобы найти упрощённую версию:
CPython
static PyObject * type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds) < PyObject *obj; if (type->tp_new == NULL) < PyErr_Format(PyExc_TypeError, "cannot create '%.100s' instances", type->tp_name); return NULL; > obj = type->tp_new(type, args, kwds); obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL); if (obj == NULL) return NULL; /* Ugly exception: when the call was type(something), don't call tp_init on the result. */ if (type == &PyType_Type && PyTuple_Check(args) && PyTuple_GET_SIZE(args) == 1 && (kwds == NULL || (PyDict_Check(kwds) && PyDict_Size(kwds) == 0))) return obj; /* If the returned object is not an instance of type, it won't be initialized. */ if (!PyType_IsSubtype(Py_TYPE(obj), type)) return obj; type = Py_TYPE(obj); if (type->tp_init != NULL) < int res = type->tp_init(obj, args, kwds); if (res < 0) < assert(PyErr_Occurred()); Py_DECREF(obj); obj = NULL; >else < assert(!PyErr_Occurred()); >> return obj; >PyPy
def descr_call(self, space, __args__): promote(self) # invoke the __new__ of the type if not we_are_jitted(): # note that the annotator will figure out that self.w_new_function # can only be None if the newshortcut config option is not set w_newfunc = self.w_new_function else: # for the JIT it is better to take the slow path because normal lookup # is nicely optimized, but the self.w_new_function attribute is not # known to the JIT w_newfunc = None if w_newfunc is None: w_newtype, w_newdescr = self.lookup_where('__new__') if w_newdescr is None: # see test_crash_mro_without_object_1 raise oefmt(space.w_TypeError, "cannot create '%N' instances", self) w_newfunc = space.get(w_newdescr, self) if (space.config.objspace.std.newshortcut and not we_are_jitted() and isinstance(w_newtype, W_TypeObject)): self.w_new_function = w_newfunc w_newobject = space.call_obj_args(w_newfunc, self, __args__) call_init = space.isinstance_w(w_newobject, self) # maybe invoke the __init__ of the type if (call_init and not (space.is_w(self, space.w_type) and not __args__.keywords and len(__args__.arguments_w) == 1)): w_descr = space.lookup(w_newobject, '__init__') if w_descr is not None: # see test_crash_mro_without_object_2 w_result = space.get_and_call_args(w_descr, w_newobject, __args__) if not space.is_w(w_result, space.w_None): raise oefmt(space.w_TypeError, "__init__() should return None") return w_newobjectЕсли забыть про всевозможные проверки на ошибки, то коды выше примерно эквивалентны такому:
def __call__(obj_type, *args, **kwargs): obj = obj_type.__new__(*args, **kwargs) if obj is not None and issubclass(obj, obj_type): obj.__init__(*args, **kwargs) return obj__new__ выделяет память под «пустой» объект и вызывает __init__, чтобы его инициализировать.
- Foo(*args, **kwargs) эквивалентно Foo.__call__(*args, **kwargs).
- Так как объект Foo — это экземпляр класса type, то вызов Foo.__call__(*args, **kwargs) эквивалентен type.__call__(Foo, *args, **kwargs).
- type.__call__(Foo, *args, **kwargs) вызывает метод type.__new__(Foo, *args, **kwargs), возвращающий obj.
- obj инициализируется при вызове obj.__init__(*args, **kwargs).
- Результат всего процесса — инициализированный obj.
Кастомизация
Теперь давайте переключим наше внимание на __new__. Этот метод выделяет память под объект и возвращает его. Вы вольны кастомизировать этот процесс множеством разных способов. Следует отметить, что, хотя __new__ и является статическим методом, вам не нужно объявлять его используя @staticmethod: интерпретатор обрабатывает __new__ как специальный случай.
Распространённый пример переопределения __new__ — создание Синглтона:
class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance>>> s1 = Singleton() . s2 = Singleton() . s1 is s2 TrueОбратите внимание, что __init__ будет вызываться каждый раз при вызове Singleton(), поэтому следует соблюдать осторожность.
Другой пример переопределения __new__ — реализация паттерна Борг («Borg»):
class Borg(object): _dict = None def __new__(cls, *args, **kwargs): obj = super().__new__(cls, *args, **kwargs) if cls._dict is None: cls._dict = obj.__dict__ else: obj.__dict__ = cls._dict return obj>>> b1 = Borg() . b2 = Borg() . b1 is b2 False >>> b1.x = 8 . b2.x 8Учтите, что хотя примеры выше и демонстрируют возможности переопределения __new__, это ещё не значит что его обязательно нужно использовать:
__new__ — одна из самых частых жертв злоупотреблений. То, что может быть сделано переопределением этого метода, чаще всего лучше достигается другими средствами. Тем не менее, когда это действительно необходимо, __new__ — крайне полезный и мощный инструмент.
— Арион Спрэг, Хорошо забытое старое в Python
Редко можно встретить проблему в Python, где лучшим решением было использование __new__. Но когда у вас есть молоток, каждая проблема начинает выглядеть как гвоздь, поэтому всегда предпочитайте использованию нового мощного инструмента использование наиболее подходящего.