Роман Сузи - Язык программирования Python

В результате получится класс, эквивалентный следующему:

class My_Class(object):

def my_method(self):

print "self:", self

Но самое интересное начинается при попытке составить собственный метакласс. Проще всего наследовать метакласс от метакласса type (пример взят из статьи Дэвида Мертца):

>>> class My_Type(type):

... def __new__(cls, name, bases, dict):

... print "Выделение памяти под класс", name

... return type.__new__(cls, name, bases, dict)

... def __init__(cls, name, bases, dict):

... print "Инициализация класса", name

... return super(My_Type, cls).__init__(cls, name, bases, dict)

...

>>> my = My_Type("X", (), {})

Выделение памяти под класс X

Инициализация класса X

В этом примере не происходит вмешательство в создание класса. Но в __new__()и __init__()имеется полный программный контроль над создаваемым классом в период выполнения.

Следует заметить, что в метаклассах принято называть первый аргумент методов не self, а cls, чтобы напомнить, что экземпляр, над которым работает программист, является не просто объектом, а классом.

Некоторые объектно–ориентированные «штучки» не входят в стандартный Python или стандартную библиотеку. Ниже будут рассмотрены мультиметоды— методы, сочетающие объекты сразу нескольких различных классов. Например, сложение двух чисел различных типов фактически требует использования мультиметода. Если «одиночный» метод достаточно задать для каждого класса, то мультиметод требует задания для каждого сочетания классов, которые он обслуживает:

>>> import operator

>>> operator.add(1, 2)

3

>>> operator.add(1.0, 2)

3.0

>>> operator.add(1, 2.0)

3.0

>>> operator.add(1, 1+2j)

(2+2j)

>>> operator.add(1+2j, 1)

(2+2j)

В этом примере operator.addведет себя как мультиметод, выполняя разные действия для различных комбинаций параметров.

Для организации собственных мультиметодов можно воспользоваться модулем Multimethod(автор Neel Krishnaswami), который легко найти в Интернете. Следующий пример, адаптированный из документации модуля, показывает построение собственного мультиметода:

from Multimethod import Method, Generic, AmbiguousMethodError

# классы, для которых будет определен мультиметод

class A: pass

class B(A): pass

# функции мультиметода

def m1(a, b): return 'AA'

def m2(a, b): return 'AB'

def m3(a, b): return 'BA'

# определение мультиметода (без одной функции)

g = Generic()

g.add_method(Method((A, A), m1))

g.add_method(Method((A, B), m2))

g.add_method(Method((B, A), m3))

# применение мультиметода

try:

print 'Типы аргументов:', 'Результат'

print 'A, A:', g(A(), A())

print 'A, B:', g(A(), B())

print 'B, A:', g(B(), A())

print 'B, B:', g(B(), B())

except AmbiguousMethodError:

print 'Неоднозначный выбор метода'

Для того чтобы объекты жили дольше, чем создавшая их программа, необходим механизм их представления в виде последовательности байтов. Во второй лекции уже рассматривался модуль pickle, который позволяет сериализовать объекты.

Здесь же будет показано, как класс может способствовать более качественному консервированию объекта. Следующие методы, если их определить в классе, позволяют управлять работой модуля pickleи рассмотренной ранее функции глубокого копирования. Другими словами, правильно составленные методы дают возможность воссоздать объект, передав самую суть — состояние объекта.

В следующем примере класс CC управляет своим копированием (точно так же экземпляры этого класса смогут консервироваться и расконсервироваться при помощи модуля pickle):

from time import time, gmtime

import copy

class CC:

def __init__(self, created=time()):

self.created = created

self.created_gmtime = gmtime(created)

self._copied = 1

print id(self), "init", created

def __getinitargs__(self):

print id(self), "getinitargs", self.created

return (self.created,)

def __getstate__(self):

print id(self), "getstate", self.created

return {'_copied': self._copied}

def __setstate__(self, dict):

print id(self), "setstate", dict

self._copied = dict['_copied'] + 1

def __repr__(self):

return "%s obj: %s %s %s" % (id(self), self._copied,

self.created, self.created_gmtime)

a = CC()

print a

b = copy.deepcopy(a)

print b

В результате будет получено

1075715052 init 1102751640.91

1075715052 obj: 1 1102751640.91 (2004, 12, 11, 7, 54, 0, 5, 346, 0)

1075715052 getinitargs 1102751640.91

1075729452 init 1102751640.91

1075715052 getstate 1102751640.91

1075729452 setstate {'copied': 1}

1075729452 obj: 2 1102751640.91 (2004, 12, 11, 7, 54, 0, 5, 346, 0)

Состояние объекта состоит из трех атрибутов: created, created_gmtime, copied. Первый из этих атрибутов может быть восстановлен передачей параметра конструктору. Второй — вычислен в конструкторе на основе первого. А вот третий не входит в интерфейс класса и может быть передан только через механизм getstate/ setstate. Причем, по смыслу этого атрибута при каждом копировании он должен увеличиваться на единицу (хотя в разных случаях атрибут может требовать других действий или не требовать их вообще). Следует включить отладочные операторы вывода, чтобы отследить последовательность вызовов методов при копировании.

Механизм getstate/ setstateпозволяет передавать при копировании только то, что нужно для воссоздания объекта, тогда как атрибут __dict__может содержать много лишнего. Более того, __dict__может содержать объекты, которые просто так сериализации не поддаются, и поэтому getstate/ setstate— единственная возможность обойти подобные ограничения.

Следует заметить, что сериализация функций и классов — лишь кажущаяся: на принимающей стороне должны быть определения функций и классов, передаются же только их имена и принадлежность модулям.

Для хранения объектов используются не только простейшие механизмы хранения вроде pickle.dump/ pickle.loadили полки shelve. Сериализованные объекты Python можно хранить в специализированных хранилищах объектов (например, ZODB) или реляционных базах данных.

Это также касается передачи объектов по сетям передачи данных. Если простейшие объекты (вроде строк или чисел) можно передавать напрямую через HTTP, XML–RPC, SOAP и т.д., где они имеют собственный тип, то произвольные объекты необходимо консервировать на передающей стороне и расконсервировать на принимающей.