что такое инкапсуляция python
Инкапсуляция в Python 3
Определение
Значение термина «инкапсуляция» расплывчато и отличается от источника к источнику. Принято считать, что инкапсуляция — один из основополагающих принципов ООП, хотя некоторые научные статьи вовсе упускают инкапсуляцию из списка. К примеру, Джон Митчелл в книге «Концепты в языках программирования» при перечислении основных концептов в ООП упоминает только абстракцию — термин который принято считать близким к инкапсуляции по значению, но все-же более обширным и высокоуровневым. С другой стороны, Роберт Мартин в его книге «Чистая архитектура» явно говорит о том, что инкапсуляция, наследование и полиморфизм считается фундаментом ООП.
Разнообразие определений, данных термину «инкапсуляция», сложно привести к общему знаменателю. В целом можно выделить два подхода к значению этого термина. Инкапсуляция может быть рассмотрена как:
Инкапсуляция как связь
Подобного рода трактовка термина «инкапсуляция» очень проста в объяснении. В данном случае, любой класс в котором есть хотя бы одна переменная и один метод который ею управляет наглядно демонстрирует этот принцип.
Класс “Phone” объединяет данные в переменной “number” с методом “print_number()”
Можно создать класс, который состоит только из методов (и не содержит переменных), что может быть удобно в некоторых языках программирования. Также возможно создать класс содержащий только данные, без методов, чего, во многих случаях, следует избегать. Обе практики следует применять в случае необходимости и их отношение к «объединяющей» инкапсуляции спорно.
Инкапсуляция как управление доступом
Объяснение концепции ограничения доступа к данным или методам требует гораздо большего количества деталей. Прежде всего, в этом контексте термин «доступ» следует понимать как способность видеть и / или изменять внутреннее содержимое класса. Существует несколько уровней доступа, предоставляемых большинством ООП языков. Обобщая можно сказать что данные объекта могут быть:
Большинство языков имеют дополнительные степени доступа, которые находятся между этими границами. К примеру, в C++ и Python3 есть три уровня доступа: публичный, защищенный и приватный; C# добавляет ключевое слово «внутренний» ( internal ) в список.
Стоит отметить, что в большинстве языков программирования, уровень доступа к любым данным установлен по умолчанию. Например, в C++ по умолчанию уровень доступа к данным в классе задан как приватный— к его данным могут обращаться только члены и друзья класса. Стандартный уровень доступа к структуре ( struct ) в C++ отличается — он публичный, и данные в такой структуре могут быть доступны любому. Уровень доступа для переменных и методов класса в Python 3 полностью зависит от синтаксиса.
Примеры
Инкапсуляция
Python 3 предоставляет 3 уровня доступа к данным:
Для краткости и простоты, только два базовых уровня (приватный и публичный) освещены в примере.
Доступ к публичным переменным и методам можно получить из основной программы. Попытка получить приватные данные или запустить приватный метод приведет к ошибке.
Нарушение инкапсуляции
Сам язык предоставляет программисту синтаксический инструмент, который может обойти инкапсуляцию. Читать и изменять частные переменные и вызывать частные функции все же возможно.
Несколько слов о Магии
Существуют методы, так называемые «магические методы» («magic methods») или «специальные методы» («special methods»), которые позволяют классам определять свое поведение в отношении стандартных языковых операторов. Примером таких языковых операторов могут служить следующие выражения:
Python 3 поддерживает множество таких методов, полный список можно найти на странице официальной документации языка. __init__ (инициализатор) является наиболее часто используемым из них и запускается при создании нового объекта класса. Другой, __lt__ (расширенное сравнение), определяет правила для сравнения двух объектов пользовательского класса. Такие методы не попадают в категорию «приватных» или «публичных», поскольку служат другим целям и корнями глубоко уходят во внутреннюю структуру языка.
Магические методы могут быть вызваны любым пользователем таким же образом как и любой публичный метод в Питоне, однако они предназначены для неявного использования в своих особых случаях. Специальный случай для метода __init__ — инициализация нового объекта класса. __lt__ служит для сравнения двух объектов.
Заключение
Python3 не обеспечивает ограниченный доступ к каким-либо переменным или методам класса. Данные, которые должны быть скрыты, на самом деле могут быть прочитаны и изменены. В Python3 инкапсуляция является скорее условностью, и программист должен самостоятельно заботиться о ее сохранении.
Что такое инкапсуляция в Python?
При работе с языком объектно-ориентированного программирования, таким как Python, инкапсуляция в Python является одной из 4 важных концепций, которые необходимо понять. Остальные три — это наследование, полиморфизм и абстракция.
Что такое инкапсуляция в Python?
При работе с классами и работе с конфиденциальными данными предоставление глобального доступа ко всем переменным, используемым в программе, не является лучшим решением. Инкапсуляция в Python дает нам возможность получить доступ к необходимым переменным, не предоставляя программе полноценный доступ к любой из этих переменных.
Обновление, изменение или удаление данных из переменных можно выполнить с помощью методов, определенных специально для этой цели. Преимущество использования этого подхода к программированию — улучшенный контроль над входными данными и повышенная безопасность.
Концепция инкапсуляции одинакова для всех объектно-ориентированных языков программирования. Разница видна, когда концепции применяются к конкретным языкам.
По сравнению с такими языками, как Java, которые предлагают модификаторы доступа (общедоступные или частные) для переменных и методов, Python предоставляет доступ ко всем переменным и методам.
Приведенный ниже код показывает, как легко получить доступ к переменным.
Поскольку у нас нет модификаторов доступа в Python, мы будем использовать несколько различных методов для управления доступом к переменным в программе.
Методы контроля доступа
Python предлагает несколько методов для ограничения доступа к переменным и методам в программе. Давайте подробно рассмотрим методы.
Использование одиночного подчеркивания
Распространенное соглашение программирования Python для идентификации частной переменной — это префикс с подчеркиванием. Теперь это не имеет никакого значения для компилятора. Переменная по-прежнему доступна в обычном режиме. Но поскольку это соглашение, принятое программистами, оно сообщает другим программистам, что переменные или методы должны использоваться только в рамках класса.
Понятно, что доступ к переменным не изменился. Но можем ли мы сделать что-нибудь, чтобы это действительно было приватным? Посмотрим дальше.
Использование двойного подчеркивания
Если вы хотите сделать члены класса, то есть методы и переменные, частными, вам следует поставить перед ними двойное подчеркивание. Но Python предлагает некоторую поддержку модификатора private. Этот механизм называется изменением имени. При этом по-прежнему можно получить доступ к членам класса извне.
Имя Mangling
В Python любой идентификатор с __Var переписывается интерпретатором python как _Classname__Var, а имя класса остается как текущее имя класса. Этот механизм изменения имен называется изменением имен.
В приведенном ниже примере в Class person переменная age изменена, и ей предшествуют двойные символы подчеркивания в начале.
Вы можете заметить, что к переменным по-прежнему можно обращаться с помощью методов, которые являются частью класса. Но вы не можете получить доступ напрямую извне, поскольку это частная переменная.
Использование методов Getter и Setter
Если вы хотите получить доступ и изменить частные переменные, следует использовать методы доступа getter и setter, поскольку они являются частью Class.
Преимущества
Инкапсуляция не только обеспечивает лучший поток данных, но и защищает данные от внешних источников. Концепция инкапсуляции делает код самодостаточным.
Это очень полезно на уровне реализации, вы должны скрыть данные в блоке, чтобы упростить инкапсуляцию, а также защитить данные.
Зачем нужна инкапсуляция?
Следующие причины показывают, почему разработчики находят инкапсуляцию удобной и почему объектно-ориентированная концепция превосходит многие языки программирования.
Инкапсуляция в Python заключается в том, что данные скрыты за пределами определения объекта. Это позволяет разработчикам создавать удобный интерфейс. Это также помогает защитить данные от взломов, так как код надежно защищен и недоступен для внешних источников.
Инкапсуляция
Под инкапсуляцией в объектно-ориентированном программировании понимается упаковка данных и методов для их обработки вместе, т. е. в классе. В Python инкапсуляция реализуется как на уровне классов, так и объектов. В ряде других языков, например в Java, под инкапсуляцией также понимают сокрытие свойств и методов, в результате чего они становятся приватными. Это значит, что доступ к ним ограничен либо пределами класса, либо модуля.
В Python подобной инкапсуляции нет, хотя существует способ ее имитировать. Перед тем как выяснять, как это делается, надо понять, зачем вообще что-то скрывать.
Дело в том, что классы бывают большими и сложными. В них может быть множество вспомогательных полей и методов, которые не должны использоваться за его пределами. Они просто для этого не предназначены. Они своего рода внутренние шестеренки, обеспечивающие нормальную работу класса.
Кроме того, в других языках программирования хорошей практикой считается сокрытие всех полей объектов, чтобы уберечь их от прямого присвоения значений из основной ветки программы. Их значения можно изменять и получать только через вызовы методов, специально определенных для этих целей.
Например, если надо проверять присваиваемое полю значение на корректность, то делать это каждый раз в основном коде программы будет неправильным. Проверочный код должен быть помещен в метод, который получает данные для присвоения полю. А само поле должно быть закрыто для доступа из вне класса. В этом случае ему невозможно будет присвоить недопустимое значение.
Часто намеренно скрываются поля самого класса, а не его объектов. Например, если класс имеет счетчик своих объектов, то необходимо исключить возможность его случайного изменения из вне. Рассмотрим пример с таким счетчиком на языке Python.
Все работает. В чем тут может быть проблема? Проблема в том, что если в основной ветке где-то по ошибке или случайно произойдет присвоение полю B.count, то счетчик будет испорчен:
Для имитации сокрытия атрибутов в Python используется соглашение (соглашение – это не синтаксическое правило языка, при желании его можно нарушить), согласно которому, если поле или метод имеют два знака подчеркивания впереди имени, но не сзади, то этот атрибут предусмотрен исключительно для внутреннего пользования:
Попытка выполнить этот код приведет к выбросу исключения:
То есть атрибут __count за пределами класса становится невидимым, хотя внутри класса он вполне себе видимый. Понятно, если мы не можем даже получить значение поля за пределами класса, то присвоить ему значение – тем более.
На самом деле сокрытие в Python не настоящее и доступ к счетчику мы получить все же можем. Но для этого надо написать B._B__count :
Таково соглашение. Если в классе есть атрибут с двумя первыми подчеркиваниями, то для доступа извне к имени атрибута добавляется имя класса с одним впереди стоящим подчеркиванием. В результате атрибут как он есть (в данном случае __count) оказывается замаскированным. Вне класса такого атрибута просто не существует. Для программиста же наличие двух подчеркиваний перед атрибутом должно сигнализировать, что трогать его вне класса не стоит вообще, даже через _B__count, разве что при крайней необходимости.
Хорошо, мы защитили поле от случайных изменений. Но как теперь получить его значение? Сделать это можно с помощью добавления метода:
В данном случае метод qty_object() не принимает объект (нет self’а), поэтому вызывать его надо через класс. Хотя правильнее такие методы делать статическими (рассматривается в одном из следующих уроков).
То же самое с методами. Их можно сделать «приватными» с помощью двойного подчеркивания:
В одном из комментариев к предыдущим версиям данного курса был приведен пример, согласно которому скрытые поля при присваивании им становятся открытыми:
На самом деле в данном примере поле экземпляра __field, определенное за пределами класса, – это совсем другое поле. Не тот __field, который находится в классе и обращаться к которому из вне надо с помощью _Full__field. В этом можно убедиться, если вывести на экран содержимое атрибута __dict__:
Поэтому в коде выше выражение obj.__field в блоке try приводит к выбросу исключения, так как происходит обращение к еще несуществующему полю, а не потому, что это поле скрыто. Когда же этому полю присваивается значение 5, то у объекта появляется новое поле.
Метод __setattr__()
В Python атрибуты объекту можно назначать за пределами класса:
Если такое поведение нежелательно, его можно запретить с помощью метода перегрузки оператора присваивания атрибуту __setattr__():
Поясним, что здесь происходит. Метод __setattr__(), если он присутствует в классе, вызывается всегда, когда какому-либо атрибуту выполняется присваивание. Обратите внимание, что присвоение несуществующему атрибуту также обозначает его добавление к объекту.
Если параметр attr не соответствует допустимым полям, то искусственно возбуждается исключение AttributeError. Мы это видим, когда в основной ветке пытаемся обзавестись полем field2.
Если объект содержит скрытые поля и к ним происходит обращение из __setattr__(), то делать это надо так, как будто обращение происходит не из класса. Следующий код приведет к генерации исключения:
В методе __setattr__() параметр attr – это имя свойства экземпляра в том виде, в котором оно находится в словаре __dict__. Если свойство скрытое, то в __dict__ оно будет записано через имя класса. Поэтому в данном случае правильный код будет таким:
Практическая работа
Разработайте класс с «полной инкапсуляцией», доступ к атрибутам которого и изменение данных реализуются через вызовы методов. В объектно-ориентированном программировании принято имена методов для извлечения данных начинать со слова get (взять), а имена методов, в которых свойствам присваиваются значения, – со слова set (установить). Например, get_field, set_field.
Курс с примерами решений практических работ:
android-приложение, pdf-версия
С. Шапошникова © 2021
Объектно-ориентированное программирование на Python
Инкапсуляция в Python 3
Определение
Значение термина «инкапсуляция» расплывчато и отличается от источника к источнику. Принято считать, что инкапсуляция — один из основополагающих принципов ООП, хотя некоторые научные статьи вовсе упускают инкапсуляцию из списка. К примеру, Джон Митчелл в книге «Концепты в языках программирования» при перечислении основных концептов в ООП упоминает только абстракцию — термин который принято считать близким к инкапсуляции по значению, но все-же более обширным и высокоуровневым. С другой стороны, Роберт Мартин в его книге «Чистая архитектура» явно говорит о том, что инкапсуляция, наследование и полиморфизм считается фундаментом ООП.
Разнообразие определений, данных термину «инкапсуляция», сложно привести к общему знаменателю. В целом можно выделить два подхода к значению этого термина. Инкапсуляция может быть рассмотрена как:
Инкапсуляция как связь
Подобного рода трактовка термина «инкапсуляция» очень проста в объяснении. В данном случае, любой класс в котором есть хотя бы одна переменная и один метод который ею управляет наглядно демонстрирует этот принцип.
Класс “Phone” объединяет данные в переменной “number” с методом “print_number()”
Можно создать класс, который состоит только из методов (и не содержит переменных), что может быть удобно в некоторых языках программирования. Также возможно создать класс содержащий только данные, без методов, чего, во многих случаях, следует избегать. Обе практики следует применять в случае необходимости и их отношение к «объединяющей» инкапсуляции спорно.
Инкапсуляция как управление доступом
Объяснение концепции ограничения доступа к данным или методам требует гораздо большего количества деталей. Прежде всего, в этом контексте термин «доступ» следует понимать как способность видеть и / или изменять внутреннее содержимое класса. Существует несколько уровней доступа, предоставляемых большинством ООП языков. Обобщая можно сказать что данные объекта могут быть:
Большинство языков имеют дополнительные степени доступа, которые находятся между этими границами. К примеру, в C++ и Python3 есть три уровня доступа: публичный, защищенный и приватный; C# добавляет ключевое слово «внутренний» ( internal ) в список.
Стоит отметить, что в большинстве языков программирования, уровень доступа к любым данным установлен по умолчанию. Например, в C++ по умолчанию уровень доступа к данным в классе задан как приватный— к его данным могут обращаться только члены и друзья класса. Стандартный уровень доступа к структуре ( struct ) в C++ отличается — он публичный, и данные в такой структуре могут быть доступны любому. Уровень доступа для переменных и методов класса в Python 3 полностью зависит от синтаксиса.
Примеры
Инкапсуляция
Python 3 предоставляет 3 уровня доступа к данным:
Для краткости и простоты, только два базовых уровня (приватный и публичный) освещены в примере.
Доступ к публичным переменным и методам можно получить из основной программы. Попытка получить приватные данные или запустить приватный метод приведет к ошибке.
Нарушение инкапсуляции
Сам язык предоставляет программисту синтаксический инструмент, который может обойти инкапсуляцию. Читать и изменять частные переменные и вызывать частные функции все же возможно.
Несколько слов о Магии
Существуют методы, так называемые «магические методы» («magic methods») или «специальные методы» («special methods»), которые позволяют классам определять свое поведение в отношении стандартных языковых операторов. Примером таких языковых операторов могут служить следующие выражения:
Python 3 поддерживает множество таких методов, полный список можно найти на странице официальной документации языка. __init__ (инициализатор) является наиболее часто используемым из них и запускается при создании нового объекта класса. Другой, __lt__ (расширенное сравнение), определяет правила для сравнения двух объектов пользовательского класса. Такие методы не попадают в категорию «приватных» или «публичных», поскольку служат другим целям и корнями глубоко уходят во внутреннюю структуру языка.
Магические методы могут быть вызваны любым пользователем таким же образом как и любой публичный метод в Питоне, однако они предназначены для неявного использования в своих особых случаях. Специальный случай для метода __init__ — инициализация нового объекта класса. __lt__ служит для сравнения двух объектов.
Заключение
Python3 не обеспечивает ограниченный доступ к каким-либо переменным или методам класса. Данные, которые должны быть скрыты, на самом деле могут быть прочитаны и изменены. В Python3 инкапсуляция является скорее условностью, и программист должен самостоятельно заботиться о ее сохранении.
Инкапсуляция в Python
При работе с объектно-ориентированным языком программирования, такими как Python, инкапсуляция в Python является одним из 4 важных концепций для понимания. Другой
Инкапсуляция в Python
При работе с объектно-ориентированным языком программирования, такими как Python, инкапсуляция в Python является одним из 4 важных концепций для понимания. Другие три наследства, полиморфизм и абстракция.
Что такое инкапсуляция?
При работе с классами и с учетом конфиденциальных данных, предоставление глобального доступа ко всем переменным, используемым в программе, не является хорошим выбором. Инкапсуляция предлагает для нас способ доступа к необходимым переменным без предоставления программы полноценного доступа к любой из этих переменных.
Обновление, модификация или удаление данных из переменных могут быть выполнены с помощью методов, которые определены специально для этой цели. Преимущество использования этого подхода к программированию является улучшение контроля над входными данными и лучшей безопасностью.
Что такое инкапсуляция в Python?
Концепция инкапсуляции одинакова во всех объектных ориентированных языках программирования. Разница видна, когда концепции применяются к определенным языкам.
По сравнению с языками, такими как Java, которые предлагают модификаторы доступа (общедоступные или частные) для переменных и методов, Python обеспечивает доступ ко всем переменным и методам глобально.
Проверьте представление ниже демонстрации того, как доступны переменные.
Поскольку у нас нет модификаторов доступа в Python, мы будем использовать несколько различных методов для управления доступом переменных в программе Python.
Методы для контроля доступа
Есть несколько методов, которые предлагаются Python, чтобы ограничить переменную и способ доступа к способу по всей программе. Давайте пойдем по методам подробно.
Используя один подчеркивание
Общее соглашение о программировании Python для идентификации частной переменной является префикс его с помощью подчеркивания. Теперь это не имеет никакого значения на стороне компилятора. Переменная все еще доступна как обычно. Но будучи конвенцией о том, что программисты подобрали, он говорит другим программистам, что переменные или методы должны использоваться только в пределах объема класса.
Смотрите ниже пример:
Понятно, что переменный доступ без изменений. Но мы можем сделать что-нибудь, чтобы действительно сделать его частным? Давайте посмотрим дальше.
Используя двойные подчеркивания
Если вы хотите сделать классные члены I.E. Методы и переменные частные, то вам следует префиснуть их с двойными подчеркиваниями. Но Python предлагает некоторую поддержку частным модификатором. Этот механизм называется Название поклонения Отказ С этим все еще можно получить доступ к членам класса снаружи его.
Название понравился
В Python любой идентификатор с __VAR переписан переводчиком Python Как _Classname__Var, и имя класса остается в качестве имени нынешнего класса. Этот механизм изменения имени называется Название поклонения в питоне.
В приведенном ниже примере у класса, возрастная переменная изменяется, и она префиксирована ведущими двойными подчеркиваниями.
Вы можете наблюдать, что переменные все еще доступны с использованием методов, что является частью класса. Но вы не можете получить доступ к возрасту непосредственно снаружи, так как она является частной переменной.
Использование методов Getter и Setter для доступа к частным переменным
Если вы хотите получить доступ и изменение частных переменных, следует использовать методы и мутаторы Accessor (Gotter) и мутаторы (методы сеттера), поскольку они являются частью класса.
Преимущества инкапсуляции в Python
Инкапсуляция не только обеспечивает лучший поток данных, но также защищает данные из внешних источников. Концепция инкапсуляции делает код самодостаточным. Это очень полезно на уровне реализации, поскольку оно приоритет от приоритеты «Как» в типе вопросы, оставляя за сложностью. Вы должны скрыть данные в устройстве, чтобы облегчить инкапсуляцию, а также защищать данные.
Что такое необходимость инкапсуляции в Python
Следующие причины показывают, почему разработчики находят инкапсуляцию удобно, и почему объектно-ориентированная концепция выкладывает множество языков программирования.
Инкапсуляция в Python в том, что данные скрыты за пределами определения объекта. Это позволяет разработчикам разрабатывать удобный опыт. Это также полезно для обеспечения данных из нарушений, поскольку код высоко закреплен и не может быть доступен внешним источником.