Объектная модель Python3

Долг за прошлый раз

Циклический конструктор генератора

   1 >>> a=(i*2+1 for i in range(0,10,2) if i!=6)
   2 >>> a
   3 <generator object <genexpr> at 0x7feea8cd2938>
   4 >>> next(a)
   5 1
   6 >>> next(a)
   7 5
   8 >>> next(a)
   9 9
  10 >>> next(a)
  11 17
  12 >>> next(a)
  13 Traceback (most recent call last):
  14   File "<stdin>", line 1, in <module>
  15 StopIteration
  16 >>> def fn(seq):
  17 ...     print(*seq)
  18 ... 
  19 >>> fn((1,2,3))
  20 1 2 3
  21 >>> fn(i*2+1 for i in range(10) if i!=6)
  22 1 3 5 7 9 11 15 17 19
  23 

При передаче такого генератора в качестве единственного параметра функции скобки можно убрать.

Параметрические декораторы

Статья на Хабре (это продолжение, можно почитать и предыдущие две)

   1 def multicall(times):
   2     def decorator(fun):
   3         def newfun(*args):
   4             return [fun(*args) for i in range(times)]
   5         return newfun
   6     return decorator
   7 
   8 @multicall(5)
   9 def simplefun(N):
  10     return N*2+1
  11 
  12 print(*simplefun(4))

Объектная модель Python3

Основная статья: первый скетч про классы

• Классы как пространства имён
• Классы как конструкторы объектов

  • Класс — callable()

  • Поля класса и поля объектов, правила видимости
  • Метод как функция в классе, видимая «сквозь» объект:
    • Дополнительный первый параметр
    • Обязательное использование имени объекта (точнее, связи с объектом) при обращении к его полю

• __init__(), когда вызывается

  • Заполнение полей объекта

  • Параметры __init__() и их передача

  • __del__(), когда вызывается (почитать тут)

• isinstance()

Перегрузка операций

Базовая статья: special-method-names

Достаточно в классе определить соответствующие методы, и начинают работать len(), str() (и т. п.), а также всевозможные операции над экземплярами этого класса

• __str__() и __repr()__

• Арифметические операции

  • Весь список

  • Протокол арифметической операции с учётом «правой» версии:

    1. a+b → a.__add__(b)

    2. Если возвращает специальный объект NotImplemented, но есть b.__radd__(), попробовать b.__radd__(a):

          1 >>> s, n = "QWE", 8
          2 >>> type(s), type(n)
          3 (<class 'str'>, <class 'int'>)
          4 >>> s*n
          5 'QWEQWEQWEQWEQWEQWEQWEQWE'
          6 >>> s.__mul__(n)
          7 'QWEQWEQWEQWEQWEQWEQWEQWE'
          8 >>> n*s
          9 'QWEQWEQWEQWEQWEQWEQWEQWE'
         10 >>> n.__mul__(s)
         11 NotImplemented
         12 >>> s.__rmul__(n)
         13 'QWEQWEQWEQWEQWEQWEQWEQWE'
         14 
       

  • Прочие операции (сравнения, сдвиги, @ и т. д.)

  • Правые версии, версии для += и ему подобных

• __getitem__(), __len___(), __iter__()

• …

Долги: __iter__, __del__, hasattr()/getattr()

Долг yield from

Д/З

0. Прочитать и прощёлкать 15-ю и 16-ю главы учебника

   • Прочитать про классы в tutorial; про «волшебные методы» например, тут

   • В частности, прочесть про:

     • __del__

     • __iter__

     • __getitem__

     • __len__

1. EJudge: SelfCount 'Сколько экземпляров?'

   Написать класс we, содержащий поле count, в котором хранится информация о количестве существующих экземпляров этого класса.

   Input:

   a = we()
   print(a.count)
   b, c = we(), we(),
   print(a.count, b.count, c.count)
   del b
   print(a.count)

   Output:

   1
   3 3 3
   2

2. EJudge: DummyVec 'Что-то вроде вектора'

   Написать класс vector, представляющий нечто, похожее на вектор. Должна поддерживаться операция вывода в формате, представленном в примере, конструирование из произвольной числовой последовательности ненулевой длины, а также сложение с числовой последовательностью такой же длины (в том числе с другим vector)

   a, b = vector([2,1,2,1,2,1,2,1]), vector(range(8))
   print(a, b, a+b, b+range(8), range(8)+b)

   Input:

   a, b = vector([2,1,2,1,2,1,2,1]), vector(range(8))
   print(a, b, a+b, b+range(8), range(8)+b)

   Output:

   2:1:2:1:2:1:2:1 0:1:2:3:4:5:6:7 2:2:4:4:6:6:8:8 0:2:4:6:8:10:12:14 0:2:4:6:8:10:12:14

3. EJudge: StrangeDots 'Странные отрезки'

   Написать класс Dots, генерирующий заданное количество точек на заданом отрезке

   • При создании объекта типа Dots задаются вещественные границы отрезка

   Объект d типа Dots должен поддерживать индексирование по таким правилам:

   • d[n] — последовательность из n равноудалённых точек от начала до конца отрезка (включая конец)

   • d[i:n] — i-я точка такой последовательности

   • d[i:j:n] — последовательность начиная с i-той и заканчивая j-1-й точкой такой последовательности

   • Выход за границы отрезка означает экстраполяцию (см. пример)
   Input:

   a = Dots(0,40)
   print(*a[5])
   print(a[0:5])
   print(a[2:5])
   print(a[4:5])
   print(a[7:5])
   print(a[-7:5])
   print(*a[1:3:5])
   print(*a[:3:5])
   print(*a[2::5])
   print(*a[::5])
   print(*a[-2:6:5])

   Output:

   0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
   0.0
   20.0
   40.0
   70.0
   -70.0
   10.0 20.0
   0.0 10.0 20.0
   20.0 30.0 40.0
   0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
   -20.0 -10.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0