Как вывести имя класса python

Класс и объект в Python

Объектно-ориентированное программирование в Python

Python — это процедурно-ориентированный и одновременно объектно-ориентированный язык программирования.

Процедурно-ориентированный

«Процедурно-ориентированный» подразумевает наличие функций. Программист может создавать функции, которые затем используются в сторонних скриптах.

Объектно-ориентированный

«Объектно-ориентированный» подразумевает наличие классов. Есть возможность создавать классы, представляющие собой прототипы для будущих объектов.

Создание класса в Python

Синтаксис для написания нового класса:

• Для создания класса пишется ключевое слово class , его имя и двоеточие (:). Первая строчка в теле класса описывает его. (По желанию) получить доступ к этой строке можно с помощью ClassName.__doc__
• В теле класса допускается объявление атрибутов, методов и конструктора.

Атрибут:

Атрибут — это элемент класса. Например, у прямоугольника таких 2: ширина ( width ) и высота ( height ).

Метод:

• Метод класса напоминает классическую функцию, но на самом деле — это функция класса. Для использования ее необходимо вызывать через объект.
• Первый параметр метода всегда self (ключевое слово, которое ссылается на сам класс).

Конструктор:

• Конструктор — уникальный метод класса, который называется __init__ .
• Первый параметр конструктора во всех случаях self (ключевое слово, которое ссылается на сам класс).
• Конструктор нужен для создания объекта.
• Конструктор передает значения аргументов свойствам создаваемого объекта.
• В одном классе всегда только один конструктор.
• Если класс определяется не конструктором, Python предположит, что он наследует конструктор родительского класса.

Создание объекта с помощью класса Rectangle:

Что происходит при создании объекта с помощью класса?

При создании объекта класса Rectangle запускается конструктор выбранного класса, и атрибутам нового объекта передаются значения аргументов. Как на этом изображении:

Конструктор с аргументами по умолчанию

В других языках программирования конструкторов может быть несколько. В Python — только один. Но этот язык разрешает задавать значение по умолчанию.

Все требуемые аргументы нужно указывать до аргументов со значениями по умолчанию.

Сравнение объектов

В Python объект, созданный с помощью конструктора, занимает реальное место в памяти. Это значит, что у него есть точный адрес.

Если объект AA — это просто ссылка на объект BB , то он не будет сущностью, занимающей отдельную ячейку памяти. Вместо этого он лишь ссылается на местоположение BB .

Оператор == нужен, чтобы узнать, ссылаются ли два объекта на одно и то же место в памяти. Он вернет True , если это так. Оператор != вернет True , если сравнить 2 объекта, которые ссылаются на разные места в памяти.

Атрибуты

В Python есть два похожих понятия, которые на самом деле отличаются:

Стоит разобрать на практике:

Атрибут

Объекты, созданные одним и тем же классом, будут занимать разные места в памяти, а их атрибуты с «одинаковыми именами» — ссылаться на разные адреса. Например:

Python умеет создавать новые атрибуты для уже существующих объектов. Например, объект player1 и новый атрибут address .

Атрибуты функции

Обычно получать доступ к атрибутам объекта можно с помощью оператора «точка» (например, player1.name ). Но Python умеет делать это и с помощью функции.

Функция	Описание
getattr (obj, name[,default])	Возвращает значение атрибута или значение по умолчанию, если первое не было указано
hasattr (obj, name)	Проверяет атрибут объекта — был ли он передан аргументом «name»
setattr (obj, name, value)	Задает значение атрибута. Если атрибута не существует, создает его
delattr (obj, name)	Удаляет атрибут

Встроенные атрибуты класса

Объекты класса — дочерние элементы по отношению к атрибутам самого языка Python. Таким образом они заимствуют некоторые атрибуты:

Атрибут	Описание
__dict__	Предоставляет данные о классе коротко и доступно, в виде словаря
__doc__	Возвращает строку с описанием класса, или None , если значение не определено
__class__	Возвращает объект, содержащий информацию о классе с массой полезных атрибутов, включая атрибут __name__
__module__	Возвращает имя «модуля» класса или __main__ , если класс определен в выполняемом модуле.

Переменные класса

Переменные класса в Python — это то же самое, что Field в других языках, таких как Java или С#. Получить к ним доступ можно только с помощью имени класса или объекта.

Для получения доступа к переменной класса лучше все-таки использовать имя класса, а не объект. Это поможет не путать «переменную класса» и атрибуты.

У каждой переменной класса есть свой адрес в памяти. И он доступен всем объектам класса.

Составляющие класса или объекта

В Python присутствует функция dir , которая выводит список всех методов, атрибутов и переменных класса или объекта.

Источник

Примеры работы с классами в Python

Python — объектно-ориентированный язык с начала его существования. Поэтому, создание и использование классов и объектов в Python просто и легко. Эта статья поможет разобраться на примерах в области поддержки объектно-ориентированного программирования Python. Если у вас нет опыта работы с объектно-ориентированным программированием (OOП), ознакомьтесь с вводным курсом или учебным пособием, чтобы понять основные понятия.

Создание классов

Оператор class создает новое определение класса. Имя класса сразу следует за ключевым словом class , после которого ставиться двоеточие:

• У класса есть строка документации, к которой можно получить доступ через ClassName.__doc__ .
• class_suite состоит из частей класса, атрибутов данных и функции.

Пример создания класса на Python:

• Переменная emp_count — переменная класса, значение которой разделяется между экземплярами этого класса. Получить доступ к этой переменной можно через Employee.emp_count из класса или за его пределами.
• Первый метод __init__() — специальный метод, который называют конструктором класса или методом инициализации. Его вызывает Python при создании нового экземпляра этого класса.
• Объявляйте другие методы класса, как обычные функции, за исключением того, что первый аргумент для каждого метода self . Python добавляет аргумент self в список для вас; и тогда вам не нужно включать его при вызове этих методов.

Создание экземпляров класса

Чтобы создать экземпляры классов, нужно вызвать класс с использованием его имени и передать аргументы, которые принимает метод __init__ .

Доступ к атрибутам

Получите доступ к атрибутам класса, используя оператор . после объекта класса. Доступ к классу можно получить используя имя переменой класса:

Теперь, систематизируем все.

При выполнении этого кода, мы получаем следующий результат:

Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любой момент.

Вместо использования привычных операторов для доступа к атрибутам вы можете использовать эти функции:

• getattr(obj, name [, default]) — для доступа к атрибуту объекта.
• hasattr(obj, name) — проверить, есть ли в obj атрибут name .
• setattr(obj, name, value) — задать атрибут. Если атрибут не существует, он будет создан.
• delattr(obj, name) — удалить атрибут.

Встроенные атрибуты класса

Каждый класс Python хранит встроенные атрибуты, и предоставляет к ним доступ через оператор . , как и любой другой атрибут:

• __dict__ — словарь, содержащий пространство имен класса.
• __doc__ — строка документации класса. None если, документация отсутствует.
• __name__ — имя класса.
• __module__ — имя модуля, в котором определяется класс. Этот атрибут __main__ в интерактивном режиме.
• __bases__ — могут быть пустые tuple, содержащие базовые классы, в порядке их появления в списке базового класса.

Для вышеуказанного класса давайте попробуем получить доступ ко всем этим атрибутам:

Когда этот код выполняется, он возвращает такой результат:

Удаление объектов (сбор мусора)

Python автоматически удаляет ненужные объекты (встроенные типы или экземпляры классов), чтобы освободить пространство памяти. С помощью процесса ‘Garbage Collection’ Python периодически восстанавливает блоки памяти, которые больше не используются.

Сборщик мусора Python запускается во время выполнения программы и тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля. С изменением количества обращений к нему, меняется количество ссылок.

Когда объект присваивают новой переменной или добавляют в контейнер (список, кортеж, словарь), количество ссылок объекта увеличивается. Количество ссылок на объект уменьшается, когда он удаляется с помощью del , или его ссылка выходит за пределы видимости. Когда количество ссылок достигает нуля, Python автоматически собирает его.

Обычно вы не заметите, когда сборщик мусора уничтожает экземпляр и очищает свое пространство. Но классом можно реализовать специальный метод __del__() , называемый деструктором. Он вызывается, перед уничтожением экземпляра. Этот метод может использоваться для очистки любых ресурсов памяти.

Пример работы __del__()
Деструктор __del__() выводит имя класса того экземпляра, который должен быть уничтожен:

Когда вышеуказанный код выполняется и выводит следующее:

В идеале вы должны создавать свои классы в отдельном модуле. Затем импортировать их в основной модуль программы с помощью import SomeClass .

Наследование класса в python

Наследование — это процесс, когда один класс наследует атрибуты и методы другого. Класс, чьи свойства и методы наследуются, называют Родителем или Суперклассом. А класс, свойства которого наследуются — класс-потомок или Подкласс.

Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, на основе уже существующего. Укажите родительский класс в круглых скобках после имени нового класса.

Класс наследник наследует атрибуты своего родительского класса. Вы можете использовать эти атрибуты так, как будто они определены в классе наследнике. Он может переопределять элементы данных и методы родителя.

Синтаксис наследования класса

Классы наследники объявляются так, как и родительские классы. Только, список наследуемых классов, указан после имени класса.

Источник

Python получить имя класса

Итак, у меня есть проблема, я хочу получить имя класса Python следующим образом:

Однако, похоже, что __class__.__name__ на самом деле еще не существует в то время, когда myName создано. Поэтому я был вынужден поместить это в функцию __init__() , например так:

Но это имеет большую проблему, потому что я не могу получить имя класса, пока не создаю его экземпляр, я настаиваю на создании нескольких гигабайт данных для каждого экземпляра класса, который будет сохранен в saveDirectory, поэтому он может использовать повторно позже. Так что я на самом деле не хочу идти дальше с моим текущим решением.

Есть ли способ получить имя класса, как я задумал? Или я просто сплю?

Спасибо, ребята, за ваши отличные предложения. Я собираюсь потратить немного времени на изучение метаклассов. В противном случае я, вероятно, создам словарь глобально и вместо этого буду ссылаться на эти экземпляры классов.

6 ответов

Единственный способ сделать то, что вы пытаетесь сделать во время определения класса, — это использовать метакласс :

Или на Python 3.x:

Это определенно менее понятно, чем просто использование следующего:

Просто использовать метод?

Или у вас может быть атрибут класса, указывающий каталог сохранения; меньше магии, как правило, хорошо. Кроме того, вы можете изменить имя класса позже, не нарушая хранилища.

Кроме того, что? Гигабайт?!

Я думаю, что то, что вы делаете, невозможно, потому что класс даже не существует, когда вы делаете:

myName = (get class name here automatically)

Но вскоре после того, как класс был интерпретирован, вы можете передать объект класса другой функции сделать работу за вас.

Кроме метакласса в ответе FJ , я могу вспомнить два других пути. Я начну с того, что выглядит лучше. Вам не нужно использовать метакласс; иногда дескриптор совершенно адекватен.

С другой стороны, если вам действительно нужно имя класса из внутри тела класса (маловероятно), вы можете отслеживать стек вызовов. Имя класса, как оно выглядит в исходном коде, находится на объекте кода, выполняемого по определению класса:

Из представленных на данный момент только этот последний позволяет использовать имя в виде строки внутри тела класса. К сожалению, это работает не во всех версиях Python. в частности, IronPython не реализует самоанализ стека вызовов, так как он не доступен в DLR.

Есть способ получить его, не анализируя стек, переносимо. Это похоже на ответ, предоставленный F J, использующий метакласс, но вместо этого использует функцию __prepare__ , доступную в Python 3:

попробуй это. Вы можете ссылаться на свой текущий класс с помощью _class . (Я использую Python 2.7)

Начиная с python 3.3, вы можете использовать __qualname__ переменная:

Источник