Wikibooks

Zanurkuj w Pythonie/Klasa opakowująca UserDict: Różnice pomiędzy wersjami

Przeglądaj historię interaktywnie
← poprzednia edycjanastępna edycja →
Usunięta treść Dodana treść
WizualnieWikikod
Sasek (dyskusja | edycje)
79 edycji
Nie podano opisu zmian
Sasek (dyskusja | edycje)
79 edycji
Tłumaczenie i poprawa formatowania
Linia 19:
# metoda <tt>update</tt> jest duplikatorem słownika: kopiuje wszystkie klucze i wartości z jednego słownika do drugiego. Ta metoda nie czyści słownika docelowego; jeśli były tam już jakieś klucze, te, które są w słowniku źródłowym zostaną nadpisane ale pozostałe się nie zmienią. Myśl o <tt>update</tt> jak o funkcji łączenia, nie kopiowania.
# tej składni mogłeś wcześniej nie widzieć (nie używałem jej w przykładach z tej książki). Jest to instrukcja <tt>if</tt> ale zamiast wciętego bloku zaczynającego się w następnej linii jest tu pojedyncza instrukcja w tej samej linii, za dwukropkiem. Jest to całkowicie poprawna składnia, będąca tylko skrótem, którego możesz używać, jeśli masz tylko jedną instrukcję w bloku (tak jak pojedyncza instrukcja bez klamer w C++). Możesz użyć tej składni albo wciętego kodu w następnych liniach, ale nie możesz użyć obu składni w tym samym bloku kodu.
{{Infobox|
Uwaga!▼
Java i Powerbuilder mogą przeciążać funkcje mające różne listy argumentów, na przykład klasa może mieć kilka metod z taką samą nazwą ale z różną liczbą argumentów lub z argumentami różnych typów. Inne języki (na przykład PL/SQL) obsługują nawet przeciążanie funkcji różniących się nazwą argumentu. Na przykład jedna klasa może mieć kilka metod z tą samą nazwą, tą samą liczbą argumentów tych samych typów ale inaczej nazwanych. Python nie ma żadnej z tych możliwości, nie ma w ogóle przeciążania funkcji. Metody są jednoznacznie definiowane przez ich nazwy i w danej klasie może być tylko jedna metoda o danej nazwie. Jeśli więc metoda potomna ma klasę <tt>__init__</tt>, to zawsze zasłoni ona metodę <tt>__init__</tt> klasy-przodka nawet, jeśli klasa pochodna definiuje ją z innymi argumentami. Ta uwaga stosuje się do wszystkich metod.}}
{{Infobox|
Guido, pierwszy twórca Pythona, tak wyjaśnia zasłanianie funkcji: "Klasy pochodne mogą zasłonić metody klas bazowych. Ponieważ metody nie mają żadnych specjalnych przywilejów wołając inne metody tego samego obiektu, może okazać się, że metoda klasy bazowej wołająca inną metodę zdefiniowaną w tej samej klasie bazowej woła właściwie metodę klasy pochodnej która ją zasłania. (Dla programistów C++: wszystkie metody w Pythonie zachowują się jakby były wirtualne.)" Jeśli dla Ciebie nie ma to sensu (mnie osobiście strasznie wkurza), możesz to zignorować. Uważałem, że należy o tym wspomnieć.}}▼
▲{{Uwaga!|
Zawsze przypisuj wartość początkową wszystkim zmiennym obiektu w jego metodzie <tt>__init</tt>. Oszczędzi to godzin debugowania w poszukiwaniu wyjątków <tt>AtributeError</tt> powodowanych przez odwołania do niezainicjowanych (czyli nieistniejących) atrybutów.}}
 
Uwaga!
▲Guido, pierwszy twórca Pythona, tak wyjaśnia zasłanianie funkcji: "Klasy pochodne mogą zasłonić metody klas bazowych. Ponieważ metody nie mają żadnych specjalnych przywilejów wołając inne metody tego samego obiektu, może okazać się, że metoda klasy bazowej wołająca inną metodę zdefiniowaną w tej samej klasie bazowej woła właściwie metodę klasy pochodnej która ją zasłania. (Dla programistów C++: wszystkie metody w Pythonie zachowują się jakby były wirtualne.)" Jeśli dla Ciebie nie ma to sensu (mnie osobiście strasznie wkurza), możesz to zignorować. Uważałem, że należy o tym wspomnieć.
 
 
Caution
Always assign an initial value to all of an instance's data attributes in the __init__ method. It will save you hours of debugging later, tracking down AttributeError exceptions because you're referencing uninitialized (and therefore non-existent) attributes.
Example 5.10. UserDict Normal Methods
 
def clear(self): self.data.clear() #(1)
def copy(self): #(2)
if self.__class__ is UserDict: #(3)
return UserDict(self.data)
import copy #(4)
return copy.copy(self)
def keys(self): return self.data.keys() #(5)
def items(self): return self.data.items()
def values(self): return self.data.values()
 
1# clear is a normal class method; it is publicly available to be called by anyone at any time. Notice that clear, like all class methods, has self as its first argument. (Remember that you don't include self when you call the method; it's something that Python adds for you.) Also note the basic technique of this wrapper class: store a real dictionary (data) as a data attribute, define all the methods that a real dictionary has, and have each class method redirect to the corresponding method on the real dictionary. (In case you'd forgotten, a dictionary's clear method deletes all of its keys and their associated values.)
2# The copy method of a real dictionary returns a new dictionary that is an exact duplicate of the original (all the same key-value pairs). But UserDict can't simply redirect to self.data.copy, because that method returns a real dictionary, and what you want is to return a new instance that is the same class as self.
3# You use the __class__ attribute to see if self is a UserDict; if so, you're golden, because you know how to copy a UserDict: just create a new UserDict and give it the real dictionary that you've squirreled away in self.data. Then you immediately return the new UserDict you don't even get to the import copy on the next line.
4# If self.__class__ is not UserDict, then self must be some subclass of UserDict (like maybe FileInfo), in which case life gets trickier. UserDict doesn't know how to make an exact copy of one of its descendants; there could, for instance, be other data attributes defined in the subclass, so you would need to iterate through them and make sure to copy all of them. Luckily, Python comes with a module to do exactly this, and it's called copy. I won't go into the details here (though it's a wicked cool module, if you're ever inclined to dive into it on your own). Suffice it to say that copy can copy arbitrary Python objects, and that's how you're using it here.
5# The rest of the methods are straightforward, redirecting the calls to the built-in methods on self.data.
Note
In versions of Python prior to 2.2, you could not directly subclass built-in datatypes like strings, lists, and dictionaries. To compensate for this, Python comes with wrapper classes that mimic the behavior of these built-in datatypes: UserString, UserList, and UserDict. Using a combination of normal and special methods, the UserDict class does an excellent imitation of a dictionary. In Python 2.2 and later, you can inherit classes directly from built-in datatypes like dict. An example of this is given in the examples that come with this book, in fileinfo_fromdict.py.
Źródło: „https://pl.wikibooks.org/wiki/Zanurkuj_w_Pythonie/Klasa_opakowująca_UserDict”