Примеры 1 класс в пределах 20: Примеры на сложение и вычитание в пределах 20 | Тренажёр по математике (1 класс) на тему:

Содержание

Цепочки примеров в пределах 20 (сложение и вычитание)

Описание

Цепочки примеров на сложение и вычитание в пределах 20 помогают освоить детям счет в пределах 20. Простое заучивание наизусть не всегда дает быстрый и прочный результат. Именно поэтому нужна практика, чтобы закрепить навыки устного счета у детей. Для этого достаточно заниматься 10-15 минут в день.
Программа будет полезна как дошкольникам, так и ученикам 1 класса.

Задания на решение цепочек примеров на сложение и вычитание позволяют разнообразить счет в пределах 20, развивать внимательность и логическое мышление, а также закрепить пройденный материал.

Программа представляет собой тренажер для счета в пределах 20. Она написана в Excel с помощью макросов. С помощью генератора примеров можно создать и распечатать готовые цепочки примеров в пределах 20.
Формируются примеры: 3 столбика по 25 примеров на листе формата А4. Примеры генерируются

случайным образом, количество генераций не ограниченно. Каждый ответ примера является первым числом следующего примера. Получившийся итог можно сверить с итоговым ответом (расположенными в правом верхнем углу) без проверки всех примеров. Это дает возможность самостоятельно проверить правильность решения без возможности посмотреть ответ в процессе работы.

Для ознакомления с программой можно бесплатно скачать примеры, которые получаются при использовании программы.

Для получения новой карточки примеров достаточно скачать, нажать на кнопку генерации и распечатать.

Другие программы, которые помогут закрепить навыки счета в пределах 20:

 Также есть

программы, в которых можно выбрать уровень сложности. В них можно начать с решения легких примеров, а затем перейти к более сложным.

На сайте представлен каталог программ, в котором все программы распределены по группам с указанием различий в программах внутри каждой группы. С помощью каталога Вы можете выбрать те программы, которые подходят именно Вам.

‘3000 примеров по математике. Счёт в пределах 20. Разные уровни сложности’, 1 класс

«3000 примеров по математике. Счёт в пределах 20. Разные уровни сложности», 1 класс

Пособие содержит примеры по математике по одной из базовых для первого класса тем – «Сложение и вычитание в пределах 20». Как и любая другая тема, она требует внимательного осмысления и прочного закрепления.

Как показывает практика, ученик полностью усвоил тему, если решает пример и записывает ответ в течение 4 — 7 секунд. В этом случае можно говорить о том, что навык счёта доведён до автоматизма.

Для отработки навыка счёта до автоматизма предложены примеры разного уровня сложности, распределенные по трём блокам.

1 — й уровень сложности – это 7 столбиков обычных примеров.

2 — й уровень сложности – от 3 до 6 столбиков цепочек примеров.

3 — й уровень сложности – 7 столбиков примеров с ответами, в которых пропущен знак действия или компонент сложения или вычитания, которые нужно восстановить. Либо 2 столбика логических примеров, в которых нужно правильно расставить знаки.

Для логических примеров в конце книги даны ответы.

Чтобы достичь хороших результатов, необходимо решать по одной странице примеров в день.

Пособие можно использовать в качестве дополнительного материала на уроках математики и для самостоятельных занятий дома.


  • Вес: 55 г
  • Кол-во страниц: 16
  • Тип индивидуальной упаковки: Без упаковки
  • Длина упаковки: 28
  • Высота упаковки: 0.3
  • Ширина упаковки: 21
  • Объем упаковки: 0.176
  • Объем продукта: 0.3298
  • Объем бокса: 27.04
  • Материал: Бумага
  • ISBN: 978-5-17-121879-9
  • Набор: Нет
  • Школьный предмет: Математика
  • Школьный класс: 1
  • Возраст: От 6 лет
  • Количество страниц: 16
  • xml-generator-id: 41
  • Год издания: 2021
  • Тип обложки: Мягкий переплёт
  • Автор: Узорова Ольга Васильевна, Нефедова Елена Алексеевна
  • Формат страниц: 210 х 280
  • Соответствие стандарту (ФГОС): Нет
  • Производитель: АСТ
  • Страна производитель: Россия

Отправка заказа будет осуществляться из города Костанай.

Стоимость доставки оплачивается при получении заказа в пункте выдачи вашего города.

Для выставления счета юр. лицам и ИП просим связаться с нашим менеджером

Ваш заказ будет готов к отправке в течение шести рабочих дней после оплаты.

Доставка Вашего заказа возможна следующими способами:

  • Казпочта
  • Транспортной компанией «КИТ»
  • Пункты выдачи компании «СДЭК»
  • Экспресс-доставкой «СДЭК»
  • Транспортной компанией «Авис»

Хрупкие товары (стеклянные товары, зеркала и прочее) отправляются в жесткой упаковке, что влечет за собой удорожание доставки

Конспект урока по математике в 1 классе «Сложение и вычитание в пределах 20. Закрепление»

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение

«Средняя общеобразовательная школа №26

с углубленным изучением отдельных предметов»

Республики Татарстан г. Нижнекамска

Конспект урока по математике в 1 классе
«Сложение и вычитание в пределах 20. Закрепление»

подготовила

учитель начальных классов

Сафина Венера Харисовна

г. Нижнекамск
2014

Сложение и вычитание в пределах 20. Закрепление.

Цели и задачи:

  1. Закрепить и отработать навыки счета в пределах 20, сравнивать числа, решать и моделировать задачи, видеть и устанавливать связи между частью и целым.

  2. Планируемые результаты:

Предметные: умеют использовать знание таблицы сложения и вычитания однозначных чисел в пределах 20 (на уровне навыка), решают задачи, умеют складывать и вычитать по частям двузначные числа, составляют равенства и неравенства, решают уравнения вида а ± х = b;

решают числовые ребусы .

узнают и называют плоские геометрические фигуры: круг квадрат, прямоугольник.

определяют длину отрезка.

Метапредметные:

  1. Регулятивные — высказывают свою версию и предположения на основе иллюстраций, отличают верно выполненное задание от неверного при сопоставлении с образцом.

  2. Познавательные

    – ориентируются в системе знаний, находят ответы на вопросы, используя учебник и иллюстрации, игровые ситуации, свой жизненный опыт и информацию, полученную на уроке.

  3. Коммуникативные – слушают и понимают речь других, решают совместно с соседом по парте поставленную задачу, доносят свою позицию до всех участников процесса.

  4. Личностные – могут объяснить, для чего нужно изучать математику, где пригодятся эти знания.

Оборудование: презентация «Устный счет в пределах 20», мультимедиа аппаратура, веер цифр.

Ход урока:

1. Организационный момент.

— Встали красиво. Поздоровались с нашими гостями. Проверим готовность к уроку. Начинается урок! Он пойдёт ребятам впрок! Постарайтесь всё понять. Учитесь тайны открывать. Ответы полные давать.

1-2- выше голова, 3-4-руки шире, 5-6-тихо сесть, 7-8- лень отбросим, 9-10-не зевай, а работу начинай.

— Математику, друзья, не любить никак нельзя. Очень строгая наука, очень тонкая наука, интересная наука – это математика!

Девиз урока: « Знаешь — говори, не знаешь — слушай». (Слайд 2).

2. Актуализация знаний.

— Чтобы узнать, на какую тему мы сегодня с вами поговорим, надо расшифровать слово. (Работа в группах по 4 человека).

19

С 18 – 1 К 18 + 1

М 8 + 3 О 5 + 4

— Правильно отгадали слово « Космос». (Слайд3)

— Открываем тетради, записываем число.

— Что можно сказать о числе 10?

— Назовите следующее чётное число после 10.

— Что можете сказать о числе 12?

— Какое важное событие будет отмечать наша страна 12 апреля?

— Назовите первого космонавта. : (Слайд4)

— В этом году, 9 марта ему исполнилось бы 80 лет. (год гибели 27 марта 1968 года, 34 года).

— Как вы думаете, Юрию Алексеевичу пригодились знания математики в его профессии?

— А конструкторам, которые создают космические ракеты?

( Слайд 5)

— Посмотри на этих малышей – они с интересом смотрят в ночное небо! Там столько красивых звезд! Люди с самых давних времен любили смотреть на звезды, и им было очень интересно – какие же они на самом деле!

— Вы хотите побывать в космосе? У нас есть такая возможность. Мы с вами можем совершить полёт к звёздам и планетам, не выходя из класса. ( Слайд 6)

— К полёту готовы? Начинаем отсчёт.

— И вот наша ракета в открытом космосе. (Слайд 7)

а ) Работа с числовым рядом: Сфотографируйте дорожку: 7, 15, 13, 2, 19, 1, 10, 20 (работа с веерами)

— Назовите числа в порядке — возрастания,

— убывания

— На какие группы можно разделить числа?

— Чем однозначные числа отличаются от двузначных?

— Назовите однозначные числа

— двузначные

— самое маленькое число

— самое большое

— Выберите тройку чисел, из которых можно составить выражения. (19,1,20; 13,2,15) и т. д.

— на сколько 20 больше 10? На сколько 13 меньше 15?

— как узнать, на сколько одно число больше или меньше другого?

— назовите в этом ряду числа, которые можно заменить суммой одинаковых слагаемых.

— какое число стоит между 13и15?

— уменьшите 15 на 1

— увеличьте 7 на 2

— назовите число, которое меньше 19 на 4

— задуманное число больше 19 на 1. Какое это число?

б) – Сколько хвостов у 4 котов? (4)

— Сколько ушей у трёх мышей? (6)

— Сколько носов у семерых псов? (7)

— Сколько лап у двух медвежат? (8)

в) Ритмический счёт на 2

г) « День и ночь» 9-0-4+2-5+6-7+0+8-4 (5) 9-2-3+4 (8)

  1. Повторение и обобщение знаний.

а) — Продолжаем наше путешествие. Чтобы нам не скучать, предлагаю вам выполнить следующее задание. (Работа в парах, на листочках – закономерности.)

2, 4, 6, 8…

1, 4, 7, 10…

2, 6, 10… (Слайд 9) Проверка.

ФИЗМИНУТКА. (Слайд 10)

— Раз, два, три, четыре,

В космос мы лететь решили.

Чтобы в космос полететь

Нужно многое уметь.

Вправо, влево наклонись

Сейчас попрыгай, не ленись.

Руки вверх, вперёд и вниз

Космонавтом становись!

Физминутка для глаз.

б) (Слайд 11)

— Все космонавты наблюдают за звёздами из иллюминатора. Звёзды, которые мы видим с Земли далеко от нас, поэтому кажутся всего лишь маленькими точечками. Достичь звёзды непростая задача! А мы решим эту задачу.

( Слайд12)

Работа над задачей. (На доске схема)

в) Продолжаем наше путешествие.

Работа по учебнику.

а) с. 42 №2 (по вариантам)

— В полете мы проголодались, так хочется сладенького. – Пора подкрепиться.

б) с.42, №4

– Какие конфеты будем брать? (Шоколадные и карамельки.)

– Продавец насыпала шоколадные конфеты в один пакет и стала взвешивать. Какими мерками измеряется масса конфет? (кг)

– На одну чашу весов поставила пакет с конфетами и гирю массой 7 кг, а на вторую чашу – гири массой 6 кг и 5 кг. Весы пришли в равновесие.

— Как узнать, сколько весит пакет конфет? Выскажите свое предположение. (Предположения детей: найдем сумму гирь на второй чаше, затем вычтем массу гири, стоящей на первой чаше.)

– Давайте обозначим буквой х массу пакета и запишем выражение:

х + 7 = 6 + 5

– Сложим между собой числа правой части: х + 7 = 11

х = 11 – 7

х = 4

— Какой вывод можно сделать?

– Мы купили 4 кг шоколадных конфет.

в) – Летим дальше…

(Слайды 13,14,15)

— Какую форму имеют Земля, Луна и Солнце? (форму шара).

— Какую геометрическую фигуру вам напомнил шар? (круг)

— Какие ещё геометрические фигуры вам известны?

с. 43 №6

— Какие геометрические фигуры мы видим в задании под номером 6?

– Измерьте все отрезки. Что заметили в них интересного? (Есть одинаковые отрезки.)

– Сколько их? (4.) (Слайд 16)

Чему равна длина каждого из этих отрезков? Какая фигура состоит из четырех одинаковых отрезков? (Квадрат.) — Как ещё можно назвать квадрат?

– Начертите такой квадрат. Запишите выражение, позволяющее найти сумму длин всех сторон этого квадрата.

— Кто готов записать получившееся выражение?

3+3+3+3=12(см)

Ответ:12 см.

4. Итог урока.

— Пора возвращаться! Давайте посмотрим на планеты, которые вращаются вокруг солнечной системы. (Слайд 17)

— Удачно приземлиться сможем в том случае, если мы с вами решим примеры и разгадаем ребусы.

9 + 6 11 – 7 5 + 8

(Слайд 18 ребусы)

— Мы благополучно приземлились! Молодцы! (Слайд 19)

5. Рефлексия.

– Что мы сегодня повторили? (складывали и вычитали в пределах 20, решали задачи, развивали внимание, память, учились внимательно читать задания)

Что вы можете сказать о своей работе?

– В чём испытали затруднения? Где вам пригодятся знания математики?

  1. Самооценка.

Дети прикрепляют звездочки на доску желтого (+) и зеленого (?) цветов.

Список использованной литературы

  • Демидова Т.Е., Козлова С.А., Тонких А.П. Математика. Учебник математики. 1 класс.Часть 1-3.- М.: Баласс, Изд. Дом РАО, 2011.

  • Демидова Т.Е., Козлова С.А., Тонких А.П. Рабочая тетрадь. 1 класс.- М.: Баласс, Изд. Дом РАО, 2011.

  • Демидова Т.Е., Козлова С.А., Тонких А.П. Моя математика. Методические рекомендации. 1 класс.- М.: Баласс, Изд. Дом РАО, 2010.

  • Демидова Т.Е., Козлова С.А., Тонких А.П. Моя математика. Методические рекомендации. 1 класс.- М.: Баласс, Изд. Дом РАО, 2010.


Использованные материалы и Интернет-ресурсы

9

17

11

9

7

пределах 20 примеры для 1 класса распечатать бесплатно

Image Wallpaper and More collection of пределах 20 примеры для 1 класса распечатать бесплатно contain 30+ more images free download Узорова нефедова счет в пределах 20 скачать бесплатно — zeilingheadnea

Математика: Примеры в пределах 100 без перехода через десяток

Иллюстрация 15 из 20 для Математика. 1 класс. 3000 примеров. Счет …

3000 примеров по математике. 1 класс. — Бесплатная электронная …

Каталог файлов — Математика в Кирове

Collection «1» of the user ✔️ in Yandex.Collections

Скачать примеры в пределах 20 на сложение и вычитание

Примеры по математике — 1 класс — Распечатать в картинках

Примеры на сложение и вычитание в пределах 10

Примеры по математике — 1 класс — Распечатать в картинках

Примеры на сложение и вычитание в пределах 10

Книга 3000 примеров по математике. Устный счет. Счет в пределах 20 …

Математические раскраски 1 класс распечатать

Сравнение чисел: больше, меньше, равно, маленький, равно, задачи …

Математика: Решаем примеры в пределах 20 с переходом через десяток

Примеры — Счет в пределах 10 для детей от 5-6 лет

Математика. Счет в пределах 20. Примеры на закрепление материала

Книга 3000 примеров по математике. Устный счет. Счет в пределах 20 …

3000 примеров по математике 2 класс распечатать без регистрации …

Примеры на сложение и вычитание с переходом через десяток в …

Книга 3000 новых примеров по математике. 2 класс. Счёт в пределах …

Математика. Счет в пределах 20. Примеры на закрепление материала

О. В. Узорова, книга 3000 примеров по математике. Цепочки примеров …

О. В. Узорова, 3000 примеров по математике. 1 класс. Цепочки …

Книга: «3000 примеров по математике. Устный счет. Логические …

Карточки на тему «Сложение и вычитание пределах 20»

Тренажер вычитание в пределах 10. С цифрами на бумаге

Таблица сложения и вычитания распечатать 2 класс – Таблица …

Математика сложение и вычитание – Математика. Сложение и вычитание …

Математика: Примеры в пределах 100 без перехода через десяток

Математика: Решаем примеры в пределах 20 с переходом через десяток

Free Konstruktionselemente Des Maschinenbaus 1 Grundlagen Der …

Тренажёр по математике (2 класс) на тему: Счет в пределах 20 …

О. В. Узорова, книга 3000 примеров по математике. Цепочки примеров …

3000 примеров по математике. 1 класс. — Бесплатная электронная …

Примеры в пределах 20 примеры скачать

примеры счет в пределах 20 распечатать — Создать мем — Meme …

Иллюстрация 15 из 20 для Математика. 1 класс. 3000 примеров. Счет …

3000 ПРИМЕРОВ ПО МАТЕМАТИКЕ КАК НАУЧИТЬСЯ БЫСТРО СЧИТАТЬ (Счет в …

Математика: Примеры в пределах 100 без перехода через десяток

Математика: Решаем примеры в пределах 20 с переходом через десяток

пределах 20 примеры для 1 класса распечатать бесплатно Images Collection Таблица сложения до 20: скачать и распечатать — 3mu.ru Математика: Решаем примеры в пределах 20 с переходом через десяток Математические примеры для 1го класса | Математические примеры для …

Понимание переменных класса и экземпляра в Python 3

Введение

Объектно-ориентированное программирование позволяет использовать переменные на уровне класса или на уровне экземпляра. Переменные — это, по сути, символы, которые заменяют значение, которое вы используете в программе.

На уровне класса переменные называются переменными класса , тогда как переменные на уровне экземпляра называются переменными экземпляра .

Когда мы ожидаем, что переменные будут согласованы между экземплярами, или когда мы хотим инициализировать переменную, мы можем определить эту переменную на уровне класса.Когда мы ожидаем, что переменные будут значительно меняться в экземплярах, мы можем определить их на уровне экземпляра.

Одним из принципов разработки программного обеспечения является принцип DRY , что означает не повторяйтесь . Этот принцип направлен на ограничение повторения в коде, а объектно-ориентированное программирование придерживается принципа DRY, поскольку он уменьшает избыточность.

В этом руководстве показано использование переменных класса и экземпляра в объектно-ориентированном программировании в Python.

Предпосылки

На вашем компьютере или сервере должен быть установлен Python 3 и настроена среда программирования. Если у вас не настроена среда программирования, вы можете обратиться к руководствам по установке и настройке локальной среды программирования или среды программирования на вашем сервере, подходящей для вашей операционной системы (Ubuntu, CentOS, Debian и т. д.)

.

Переменные класса

Переменные класса определяются в конструкции класса.Поскольку они принадлежат самому классу, переменные класса являются общими для всех экземпляров класса. Поэтому они обычно будут иметь одно и то же значение для каждого экземпляра, если вы не используете переменную класса для инициализации переменной.

Переменные класса, определенные вне всех методов, по соглашению обычно помещаются прямо под заголовком класса и перед методом конструктора и другими методами.

Информация: Чтобы следовать примеру кода в этом руководстве, откройте интерактивную оболочку Python в локальной системе, выполнив команду python3 .Затем вы можете копировать, вставлять или редактировать примеры, добавляя их после приглашения >>> .

Одна только переменная класса выглядит следующим образом:

  класс Акула:
    animal_type = "рыба"
  

Здесь переменной animal_type присвоено значение "рыба" .

Мы можем создать экземпляр класса Shark (назовем его new_shark ) и напечатать переменную, используя запись через точку:

акула.ру

  класс Акула:
    animal_type = "рыба"

new_shark = Акула()
печать (new_shark.animal_type)
  

Запустим программу:

  
  1. питонова акула.py
  

Выход

рыба

Наша программа возвращает значение переменной.

Давайте добавим еще несколько переменных класса и выведем их:

акула.py

  класс Акула:
    animal_type = "рыба"
    местоположение = "океан"
    последователи = 5

new_shark = Акула()
печать (новая_акула.тип_животного)
печать (new_shark.location)
печать (new_shark.followers)
  

Как и любая другая переменная, переменные класса могут состоять из любого типа данных, доступного нам в Python. В этой программе у нас есть строки и целое число. Давайте снова запустим программу с помощью команды python shark.py и просмотрим вывод:

.
  

Выход

рыба океан 5

Экземпляр new_shark может получить доступ ко всем переменным класса и распечатать их при запуске программы.

Переменные класса позволяют нам определять переменные при построении класса. Затем эти переменные и связанные с ними значения становятся доступными для каждого экземпляра класса.

Переменные экземпляра

Переменные экземпляра принадлежат экземплярам класса. Это означает, что для каждого объекта или экземпляра класса переменные экземпляра различны.

В отличие от переменных класса, переменные экземпляра определяются внутри методов.

В приведенном ниже примере класса Shark name и age являются переменными экземпляра:

  класс Акула:
    def __init__(я, имя, возраст):
        себя.имя = имя
        возраст = возраст
  

Когда мы создаем объект Shark , нам нужно будет определить эти переменные, которые передаются как параметры в методе конструктора или другом методе.

  класс Акула:
    def __init__(я, имя, возраст):
        self.name = имя
        возраст = возраст

new_shark = Акула ("Сэмми", 5)
  

Как и в случае с переменными класса, мы можем аналогичным образом вызывать для печати переменные экземпляра:

акула.py

  класс Акула:
    def __init__(я, имя, возраст):
        себя.имя = имя
        возраст = возраст

new_shark = Акула ("Сэмми", 5)
печать (новая_акула.имя)
печать (new_shark.age)
  

Когда мы запустим программу выше с python shark.py , мы получим следующий вывод:

  

Выход

Сэмми 5

Вывод, который мы получаем, состоит из значений переменных, которые мы инициализировали для экземпляра объекта new_shark .

Давайте создадим еще один объект класса Shark с именем stevie :

акула.ру

  класс Акула:
    def __init__(я, имя, возраст):
        self.name = имя
        возраст = возраст

new_shark = Акула ("Сэмми", 5)
печать (новая_акула.имя)
печать (new_shark.age)

  stevie = Shark("Stevie", 8)   print(stevie.name)   print(stevie.age)   
  

Выход

Сэмми 5 Стиви 8

Объект stevie , как и объект new_shark , передает параметры, специфичные для этого экземпляра класса Shark , для присвоения значений переменным экземпляра.

Переменные экземпляра, принадлежащие объектам класса, позволяют каждому объекту или экземпляру иметь различные значения, присвоенные этим переменным.

Совместная работа с переменными класса и экземпляра

Переменные класса

и переменные экземпляра часто будут использоваться одновременно, поэтому давайте рассмотрим пример этого, используя созданный нами класс Shark . Комментарии в программе описывают каждый шаг процесса.

акула.py

  класс Акула:

    # переменные класса
    animal_type = "рыба"
    местоположение = "океан"

    # Метод-конструктор с именем и возрастом переменных экземпляра
    def __init__(я, имя, возраст):
        себя.имя = имя
        возраст = возраст

    # Метод с подписчиками переменной экземпляра
    def set_followers (я, последователи):
        print("У этого пользователя есть " + str(подписчики) + " подписчики")


деф основной():
    # Первый объект, установка переменных экземпляра метода-конструктора
    Сэмми = Акула ("Сэмми", 5)

    # Распечатать имя переменной экземпляра
    распечатать (Сэмми.имя)

    # Распечатать местоположение переменной класса
    печать (Сэмми.местоположение)

    # Второй объект
    Стиви = Акула ("Стиви", 8)

    # Распечатать имя переменной экземпляра
    распечатать (стиви.имя)

    # Использовать метод set_followers и передать переменную экземпляра Followers
    stevie.set_followers(77)

    # Распечатать переменную класса animal_type
    печать (stevie.animal_type)

если __name__ == "__main__":
    основной()

  

Когда мы запустим программу с python shark.py , мы получим следующий вывод:

  

Выход

Сэмми океан Стиви У этого пользователя 77 подписчиков рыба

Здесь мы использовали переменные класса и экземпляра в двух объектах класса Shark , sammy и stevie .

Заключение

В объектно-ориентированном программировании переменные на уровне класса называются переменными класса, тогда как переменные на уровне объекта называются переменными экземпляра.

Это различие позволяет нам использовать переменные класса для инициализации объектов с определенным значением, присвоенным переменным, и использовать разные переменные для каждого объекта с переменными экземпляра.

Использование переменных класса и экземпляра может гарантировать, что наш код соответствует принципу DRY, чтобы уменьшить количество повторений в коде.

Объектно-ориентированное программирование на Python: Учитесь на примерах

В этом руководстве рассказывается об объектно-ориентированном программировании (ООП) на Python с примерами. Это пошаговое руководство, предназначенное для людей, не имеющих опыта программирования. Объектно-ориентированное программирование популярно и доступно на других языках программирования, помимо Python, таких как Java, C++, PHP.

Что такое объектно-ориентированное программирование?

В объектно-ориентированном программировании (ООП) у вас есть возможность представлять объекты реального мира, такие как автомобиль, животное, человек, банкомат и т. д.в вашем коде. Простыми словами, объект – это то, что обладает некоторыми характеристиками и может выполнять определенные функции. Например, автомобиль является объектом и может выполнять такие функции, как запуск, остановка, движение и торможение. Это функции автомобиля. И характеристики это цвет автомобиля, пробег, максимальная скорость, год выпуска и т.д.

В приведенном выше примере автомобиль является объектом . Функции называются методами в мире ООП. Характеристики атрибутов (свойств) .Технически атрибуты — это переменные или значения, связанные с состоянием объекта, тогда как методы — это функции, которые влияют на атрибуты объекта.

В Python все является объектом. Строки, целые числа, числа с плавающей запятой, списки, словари, функции, модули и т. д. — все это объекты.

Используют ли специалисты по данным объектно-ориентированное программирование?

Это один из самых распространенных вопросов, который возникает у ученых, занимающихся данными, перед изучением ООП. Когда дело доходит до манипулирования данными и машинного обучения с использованием Python, обычно рекомендуется изучать библиотеки pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn.Эти библиотеки были написаны опытными разработчиками Python для автоматизации или упрощения большинства задач, связанных с наукой о данных. Все эти библиотеки зависят от ООП и его концепций. Например, вы строите регрессионную модель, используя библиотеку scikit-learn. Сначала вы должны объявить свою модель как объект, а затем использовать метод подгонки. Не зная основ ООП, вы не сможете понять, почему вы пишете код таким образом.

В python в основном существует 3 стиля программирования: объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование и процедурное программирование.Проще говоря, есть 3 разных способа решения проблемы в Python. Функциональное программирование наиболее популярно среди специалистов по данным, поскольку оно имеет преимущество в производительности. ООП полезен, когда вы работаете с большими кодовыми базами, а ремонтопригодность кода очень важна.

Заключение : Полезно изучить основы ООП, чтобы понять, что стоит за используемыми вами библиотеками. Если вы стремитесь стать отличным разработчиком Python и хотите создать библиотеку Python, вам необходимо изучить ООП (обязательно!).В то же время есть много специалистов по данным, которые не знакомы с концепциями ООП и все еще преуспевают в своей работе.

Основы: ООП в Python

В этом разделе мы подробно рассмотрим концепции, связанные с ООП в Python.

Объект и Класс

Класс — это архитектура объекта. Это правильное описание атрибутов и методов класса. Например, дизайн автомобиля одного типа — это класс. Вы можете создать множество объектов из класса. Как вы можете сделать много автомобилей одного и того же типа из конструкции автомобиля.

Существует множество реальных примеров классов, описанных ниже —

  • Рецепт омлета — это класс. Омлет — это объект.
  • Владелец банковского счета — это класс. Атрибутами являются Имя, Фамилия, Дата рождения, Профессия, Адрес и т. д. Методы могут быть «Смена адреса», «Смена профессии», «Смена фамилии» и т. д. «Смена фамилии» обычно применима к женщины, когда они меняют фамилию после замужества
  • Собака — это класс.Атрибуты: порода, количество ног, размер, возраст, цвет и т. д. Методы могут быть: есть, спать, сидеть, лаять, бегать и т. д.

В python мы можем создать класс, используя ключевое слово class . Метод класса может быть определен ключевым словом def . Она похожа на обычную функцию, но определена внутри класса и является функцией класса. Первым параметром в определении метода всегда является self и метод вызывается без параметра self .

Пример 1: Создать класс автомобиля

  • класс : автомобиль
  • атрибуты : год, мили на галлон и скорость
  • методы : ускорение и торможение
  • объект : автомобиль1
класс автомобиля:
    
    # атрибуты
        year = 2016 # год выпуска модели автомобиля
        миль на галлон = 20 # пробег
        скорость = 100 # текущая скорость
        
    # методы
        Ускорение по определению (само):
            вернуть машину.скорость + 20

        деф тормоз(сам):
            скорость возврата автомобиля - 50
 
автомобиль1=автомобиль()

car1.ускорить()
120

car1.тормоз()
50

автомобиль1.год
2016

машина1.миль на галлон
20

автомобиль1.скорость
100
 
Чтобы отправить методы, нам нужно использовать круглые скобки.

Пример 2: Создать класс компании

В приведенном ниже примере мы создаем класс с именем company. Здесь атрибутами являются название, оборот, выручка и количество сотрудников, работающих в компании. Метод — доход, полученный на одного работника (назовем его производительность для демонстрационных целей).
# Создает класс Company
класс Компания:
    
    # атрибуты
    имя = "Банк XYZ"
    оборот = 5000
    доход = 1000
    количество_сотрудников = 100
    
    # метод
    Производительность по определению (я):
        вернуть Company.revenue/Company.no_of_employees
 

Атрибуты, определенные вне метода, могут быть извлечены без создания объекта.

Название организации

  Выход 
«XYZ Банк»

Компания.оборот

  Выход 
5000

Company.no_of_employees

  Выход 
100

Компания().производительность()

  Выход 
10,0
 

Конструктор

Конструктор — это специальный метод. Вы можете думать о ней как о функции, которая инициализирует или активирует атрибуты или свойства класса для объекта. Используйте ключевое слово __init__ , чтобы создать метод для конструктора. В предыдущем разделе мы обсуждали пример автомобиля как объекта. Вы можете думать о конструкторе как о полной последовательности действий, необходимых для того, чтобы фабрика построила объект автомобиля из шаблона проектирования класса. self представляет тот объект, который наследует эти свойства.

Объекты являются экземплярами класса. Слова «экземпляр» и «объект» взаимозаменяемы. Процесс создания объекта класса называется созданием экземпляра .

В следующем примере мы просим пользователя ввести значения. __init__ вызывается всякий раз, когда создается объект класса.

классный человек:
        def __init__(я,имя,фамилия):
            себя.первый = имя
            self.last = фамилия

мое имя = человек ("Дипаншу", "Бхалла")
распечатать (мое имя.последнее)
 
Мы создали myname объект класса person.
 При создании нового объекта >>> вызывается метод __init__ >>> Поведение внутри метода __init__ выполняется 

Возьмем другой пример. Здесь приведенная ниже программа возвращает выходные данные на основе метода, определенного в классе

.
класс Моя компания:
        
    # методы
    def __init__(я, название компании, доход, размер сотрудников):
        себя.имя = название комп.
        собственный доход = доход
        self.no_of_employees = количество сотрудников

    Производительность по определению (я):
        вернуть self.revenue/self.no_of_employees

Моя компания('Банк XYZ', 1000,100).производительность()

  Выход 
10,0

MyCompany('ABC Bank', 5000,200).productivity()

  Выход 
25,0

 

Альтернативный способ вызова метода класса

Банк = MyCompany('ABC Bank', 5000,200)
MyCompany.productivity(Банк)
 

Переменные

Атрибуты класса также называются переменными.Существует два вида переменных: одна объявляется внутри класса, но вне методов класса, а другая объявляется внутри __init__ .

При использовании метода __int__ доступ к переменным возможен только после создания объекта. Эти переменные называются переменными экземпляра или локальными переменными. Тот, который определен вне методов, называется переменными класса или глобальными переменными. Вы можете получить доступ к этим переменным в любом месте класса. Посмотрите разницу в примере ниже.

класс Моя компания:
    #Переменная класса
    рост = 0,1
            
    def __init__(я, название компании, доход, размер сотрудников):
        #Переменные экземпляра
        self.name = название компании
        собственный доход = доход
        self.no_of_employees = количество сотрудников

МояКомпания.рост
  0,1 
 

Как получить переменную дохода из класса MyCompany?

Неправильный путь
Моя компания.доход
 
AttributeError: объект типа «Моя компания» не имеет атрибута «доход» Правильный путь
Банк = МояКомпания('Банк DBA',50000, 1000)
Банк.доход
 
50000 MyCompany.revenue возвращает ошибку, поскольку к ней невозможно получить доступ, поскольку объект не создан.

Методы

В python есть три типа методов: экземпляр, класс и статический.
  • Экземпляр принимает self в качестве первого аргумента. Их также называют Object или обычным методом . Это тот же метод, который мы уже изучили в предыдущих разделах.
  • Класс принимает cls в качестве первого аргумента. cls относится к классу. Чтобы получить доступ к переменной класса в методе, мы используем декоратор @classmethod и передаем класс методу
  • .
  • Статический ничего не принимает в качестве первого аргумента. Он имеет ограниченное использование, которое объясняется в последней части этой статьи.

Чем отличаются методы экземпляра и класса?

Метод экземпляра может получить доступ к свойствам, уникальным для объекта или экземпляра. Принимая во внимание, что метод класса используется, когда вы хотите получить доступ к свойству класса, а не к свойству конкретного экземпляра этого класса.Другое отличие с точки зрения стиля написания заключается в том, что метод экземпляра принимает self в качестве первого параметра, тогда как метод класса принимает cls в качестве первого параметра.

В приведенном ниже примере мы создаем класс для cab . Такси и такси означают одно и то же. Атрибутами или свойствами кабины являются имя водителя, количество километров, пройденных кабиной, место посадки и высадки, стоимость проезда в кабине и количество пассажиров в кабине.

Здесь мы создаем 3 метода: rateperkm , noofcabs , avgnoofpassengers .Первый — это метод экземпляра, а два других — методы класса.

  • rateperkm возвращает стоимость проезда на такси за км, которая рассчитывается путем деления общей суммы счета на номер. км пройдено кабиной.
  • noofcabs возвращает количество работающих кабин. Подумайте об агентстве такси, которое владеет множеством такси и хочет знать, сколько такси занято
  • .
  • avgnoofpassengers возвращает среднее количество пассажиров, путешествующих в автомобиле. Для расчета среднего значения учитываются все работающие кабины и количество пассажиров в каждой кабине.
Кабина класса:
    
    #Инициализировать переменные для первой итерации
    количество кабин = 0
    количество пассажиров = 0

    def __init__(я,водитель,км,места,оплата,пассажиры):
        self.driver = водитель
        автономный пробег = км
        self.places = места
        селф.билл = платить
        Cab.numberofcabs = Cab.numberofcabs + 1
        Cab.numpassengers = Cab.numpassengers + пассажиры

    #Возвращает цену такси за км
    def rateperkm(я):
        возврат self.bill/self.running
        
    #Возвращает количество запущенных кабин
    @классметод
    определение noofcabs (cls):
        вернуть клс.количество кабин

    #Возвращает среднее количество пассажиров в кабине
    @классметод
    определение avgnoofpassengers (cls):
        вернуть целое (cls.numpassengers/cls.numberofcabs)

firstcab = Cab("Рамеш", 80, ['Дели', 'Нойда'], 2200, 3)
secondcab = Cab("Суреш", 60, ['Гургаон', 'Нойда'], 1500, 1)
Thirdcab = Cab("Дэйв", 20, ['Гургаон', 'Нойда'], 680, 2)

firstcab.водитель
  'Рамеш'
 
водитель второго такси
  'Суреш'
 
третий каб.водитель
  'Дэйв'
  
первая кабинарейтперкм()
  27,5 

secondcab.rateperkm()
  25,0 

Thirdcab.rateperkm()
  34,0 
 
Кабина.noofcabs()
  3
 

Cab.avgnoofpassengers()
  2
  
Cab.avgnoofpassengers() возвращает 2, что вычисляется как (3 + 1 + 2)/3

Статические методы

Статический метод является наименее популярным среди всех трех методов. В отличие от методов экземпляра и класса, статический метод не принимает в качестве первого параметра специальное ключевое слово (self, cls).Он имеет ограниченное использование, потому что ни вы не можете получить доступ к свойствам экземпляра (объекта) класса, ни вы не можете получить доступ к атрибутам класса. Единственное использование — его можно вызывать без объекта. Это в основном полезно для создания вспомогательных или служебных функций, таких как проверка имени водителя (имя водителя должно быть меньше 32 символов) или сумма счета должна быть больше нуля (не может быть отрицательной или нулевой). См. программу ниже для той же задачи.
Кабина класса:
    
    @статический метод
    деф биллинга (оплата):
        возврат int (оплата)> 0

Такси.проверка счетов (0,2)

  Выход 
Ложь
 

Наследство

Наследование использует код для класса Children , который уже был написан для класса Parent . Например, некоторые атрибуты класса транспортного средства совпадают с классами автомобилей, автобусов и грузовиков. Имя водителя, количество колес и т. д. одинаковы для всех классов. Транспортное средство является родительским классом , а автомобиль, автобус и грузовик являются дочерними классами . В ООО это означает, что класс наследует атрибуты и методы поведения от своего родительского класса.
  • Создайте родительский класс Vehicle и используйте его атрибуты для дочернего класса Vehicle . В приведенной ниже программе нам не нужно указывать атрибуты класса cab. Он наследуется от транспортного средства.
класс Транспортное средство:
    def __init__(я,водитель,колеса,сиденья):
        self.driver = водитель
        self.noofwheels = колеса
        self.noofseats = места

класс Кабина(Автомобиль):
    проходить

cab_1 = Кабина («Сэнди», 4, 2)
кабина_1.водитель

  Выход 
'Сэнди'
 
  • Как изменить переменную класса подкласса Транспортное средство
  • класс Транспортное средство:
        минимальная ставка = 50
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья):
            себя.водитель = водитель
            self.noofwheels = колеса
            self.noofseats = места
    
    класс Кабина(Автомобиль):
        минимальная ставка = 75
    
    Транспортное средство.минимальная ставка
      50 
    
    Минимальная ставка кабины
      75 
     
  • Как иметь дочерний класс с большим количеством параметров, чем наш родительский класс
  • В этом примере у нас есть два класса Кабина и Автобус , которые имеют много схожих атрибутов, но есть несколько уникальных для класса. Чтобы решить эту проблему, мы создали родительский класс с именем Vehicle , который содержит общие атрибуты и метод.
    класс Транспортное средство:
        минимальная ставка = 50
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья,км,счет):
            self.driver = водитель
            self.noofwheels = колеса
            self.noofseats = места
            автономный пробег = км
            селф.билл = счет
        
        def rateperkm(я):
            возврат self.bill/self.running
    
    класс Кабина(Автомобиль):
        минимальная ставка = 75
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья,км,счет,тип кабины):
            Vehicle.__init__(я,водитель,колеса,сиденья,км,счет)
            self.category = тип такси
    
    
    Класс Автобус(Автомобиль):
        минимальная ставка = 25
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья,км,счет,цвет):
            Транспортное средство.__init__(я,водитель,колеса,сиденья,км,счет)
            self.color = цвет
    
    cab_1 = Cab('Prateek', 4, 3, 50, 700, 'Внедорожник')
    cab_1.категория
    cab_1.rateperkm()
    
    bus_1 = Bus('Дэйв', 4, 10, 50, 400, 'зеленый')
    bus_1.цвет
    bus_1.rateperkm()
     
    Мы можем заменить эту команду Vehicle.__init__(сам,водитель,колеса,сиденья,км,счет) на super().__init__(водитель,колеса,сиденья,км,счет) .
    super() используется для ссылки на родительские атрибуты и методы.

    Полиморфизм

    Полиморфизм означает способность принимать различные формы.Это важная концепция, когда вы имеете дело с дочерним и родительским классами. Полиморфизм в python применяется посредством переопределения метода и перегрузки метода .

    Переопределение метода

    Переопределение метода позволяет нам иметь метод в дочернем классе с тем же именем, что и в родительском классе, но определение метода дочернего класса отличается от метода родительского класса.
    класс Транспортное средство:
        защитное сообщение (я):
            print("Метод родительского класса")
    
    класс Кабина(Автомобиль):
        защитное сообщение (я):
            print("Метод класса дочерней кабины")
    
    Класс Автобус(Автомобиль):
        защитное сообщение (я):
            print("Метод класса дочерней шины")
    
    
    х = Транспортное средство ()
    Икс.сообщение()
      Метод родительского класса 
    
    у = кабина ()
    у.сообщение()
      Метод класса Child Cab 
    
    г = автобус ()
    z.сообщение()
      Метод класса дочерней шины 
     
    Как вы можете видеть вывод, показанный выше, дочерние классы переопределяют метод родительского класса.

    Перегрузка метода

    Это позволяет вам определить функцию или метод с гибкостью, чтобы вы могли вызывать ее только с некоторыми аргументами и не нужно указывать другие аргументы. Вы также можете вызвать его со всеми аргументами. Вы можете сделать это так, как вы хотите.

    В приведенном ниже сценарии метод может быть вызван без параметра (игнорируя параметр фразы). Или его можно вызвать с параметром , фразой .

    Сообщение класса:
    
        детали защиты (я, фраза = нет):
        
            если фраза не None:
                print('Мое сообщение - ' + фраза)
            еще:
                print('Добро пожаловать в мир Python')
            
    
    # Объект
    х = сообщение ()
        
    # Вызов метода без параметров
    х.детали()
        
    # Вызов метода с параметром
    x.details('Жизнь прекрасна')
     

    Что такое __str__?

    Он используется для создания удобочитаемого представления объекта.
    класс Транспортное средство:
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья):
            self.driver = водитель
            self.noofwheels = колеса
            self.noofseats = места
    
    veh_1 = Автомобиль ("Песчаный", 4, 2)
    печать (veh_1)
    
      Выход 
     __main__.Объект транспортного средства по адресу 0x0000019ECCCA05F8
     
    класс Транспортное средство:
        def __init__(я,водитель,колеса,сиденья):
            self.driver = водитель
            self.noofwheels = колеса
            self.noofseats = места
    
        защита __str__(я):
            return «Имя драйвера:» + self.водитель + " ; " + "Количество мест в кабине: " + str(self.noofseats)
    
    veh_1 = Автомобиль ("Песчаный", 4, 2)
    печать (veh_1)
    
      Выход 
    Имя водителя: Сэнди;
    Количество мест в кабине: 2
     

    Инкапсуляция данных

    Инкапсуляция данных означает ограничение доступа к методам и переменным. Это может предотвратить случайное (ошибочное) изменение данных.
    • Когда мы используем два знака подчеркивания ‘__’ перед именем атрибута, это делает атрибут недоступным вне класса.Он становится закрытым атрибутом , что означает, что вы не можете читать и записывать эти атрибуты, кроме как внутри класса. Обычно используется разработчиком модуля.
    • Если вы не используете подчеркивание перед атрибутом, это общедоступный атрибут , доступ к которому можно получить внутри или вне класса.
    класс Квартира:
        защита __init__(сам):
            self.type = "премиум"
            self.__bhk = "3 BHK"
    
    flat_1 = Квартира()
    квартира_1.тип
    премия
    
    flat_1.__bhk
    AttributeError: объект «Плоский» не имеет атрибута «__bhk»
     
    В приведенной выше программе type является общедоступным атрибутом, а bhk — приватным атрибутом, к которому нельзя получить доступ за пределами класса.

    Геттеры и сеттеры

    Они используются для получения и обновления значения переменной. Сеттер — это метод, который обновляет значение переменной. Getter — это метод, который считывает значение переменной. Давайте узнаем это на примерах.
    класс Транспортное средство:
        def __init__(я,имя_водителя,фамилия_водителя):
            self.fdriver = имя_водителя
            self.ldriver = фамилия_водителя
            self.email = self.fdriver + '.' + self.ldriver + '@uber.com'
    
    veh_1 = Автомобиль ("Сэнди", "Стюарт")
    
    veh_1.fdriver
      Сэнди 
    
    veh_1.email
      'Сэнди.Стюарт@uber.com'
     
     
    Здесь мы обновляем имя водителя, но это не влияет на адрес электронной почты, который представляет собой комбинацию имени и фамилии.
    veh_1.fdriver = 'Том'
    veh_1.fдрайвер
      'Том' 
    
    veh_1.email
      'Сэнди.Стюарт@uber.com'
      
    Имя было изменено с Сэнди на Том, но адрес электронной почты остался прежним. Хорошо, возникает очевидный вопрос «как обновить адрес электронной почты?». С помощью декоратора @property мы можем изменить поведение электронной почты. email(self) — это метод, но он работает как обычное свойство. Этот специальный метод называется Getters and Setters .
    класс Транспортное средство:
        def __init__(я,имя_водителя,фамилия_водителя):
            self.fdriver = имя_водителя
            self.ldriver = фамилия_водителя
            
        @имущество
        адрес электронной почты (я):
            вернуть self.fdriver + '.' + self.ldriver + '@uber.com'
    
    veh_1 = Автомобиль ("Сэнди", "Стюарт")
    veh_1.fdriver = 'Том'
    veh_1.email
      'Том.Стюарт@uber.ком' 
     

    Как автоматически обновить имя и фамилию, изменив адрес электронной почты

    класс Транспортное средство:
        def __init__(я,имя_водителя,фамилия_водителя):
            self.fdriver = имя_водителя
            self.ldriver = фамилия_водителя
            
        @имущество
        адрес электронной почты (я):
            вернуть self.fdriver + '.' + self.ldriver + '@uber.com'
    
        @email.setter
        адрес электронной почты (я, адрес):
            первый = адрес[:address.find('.')]
            последний = адрес[адрес.find('.')+1:адрес.найти('@')]
            self.fdriver = первый
            self.ldriver = последний
    
    veh_1 = Автомобиль ("Сэнди", "Стюарт")
    veh_1.email = '[email protected]'
    veh_1.fдрайвер
      'глубокий' 
    
    veh_1.lдрайвер
      'бхалла' 
     

    Валидация

    В реальном мире геттеры и сеттеры в основном используются для включения логики проверки. В приведенном ниже примере мы создаем класс пожертвований с атрибутом суммы. Сумма должна находиться в диапазоне от 10 до 1 000 000. Если пользователь вводит меньше 10, следует установить 10.Точно так же, если пользователь пытается ввести значение больше 1 миллиона, оно должно быть ограничено только 1 миллионом.
    пожертвование класса:
        def __init__(я, количество):
            самостоятельная сумма = сумма
            
        @имущество
        Сумма защиты (я):
            вернуть себя.__сумма
    
        @amount.setter
        сумма защиты (я, сумма):
            если сумма 1000000:
                сам.__сумма = 1000000
            еще:
                self.__amount = количество
    
    
    благотворительность = пожертвование (5)
    благотворительность.сумма
      10 
     

    Как импортировать класс

    В этом разделе мы расскажем, как загрузить класс из другого файла или каталога.
    1. Сохраните следующий скрипт как Mymodule.py
    2. """
      Класс автомобиля
      """
      
      Кабина класса:
          
          #Инициализировать для первой итерации
          количество кабин = 0
      
          def __init__(я,водитель,км,оплата):
              self.driver = водитель
              автономный пробег = км
              селф.билл = платить
              Cab.numberofcabs = Cab.numberofcabs + 1
      
          #Возвращает среднюю цену за км
          def rateperkm(я):
              возврат self.bill/self.running
              
          #Возвращает количество запущенных кабин
          @классметод
          определение noofcabs (cls):
              вернуть клс.количество кабин
      
      
      если __name__ == "__main__":
          
          #Класс кабины
          firstcab = Cab("Рамеш", 80, 1200)
      
          Атрибут #driver в классе Cab
          печать (firstcab.driver)
          
          #метод класса
          печать (Cab.noofcabs())
       
    3. В приведенном ниже коде укажите каталог, в котором хранится файл Mymodule.py
    4. импорт ОС
      os.chdir("C:/Пользователи/DELL/Рабочий стол/")
      импортировать мой модуль
       
    5. Создайте объект или запустите методы, как обычно. Обязательно добавьте имя модуля в качестве префикса перед использованием класса и метода класса
    6. .
      Класс #Cab в Mymodule.пи
      firstcab = Mymodule.Cab("Рамеш", 80, 1200)
      
      Атрибут #driver в классе кабины
      firstcab.водитель
      
      Метод экземпляра #rateperkm в Mymodule2.py
      firstcab.rateperkm()
      
      Метод класса #noofcabs в Mymodule2.py
      Мой модуль.Cab.noofcabs()
       
      Чтобы избежать написания имени модуля для доступа к классу, вы можете использовать «из», который загружает модуль в текущее пространство имен.
      из импорта Mymodule *
      firstcab = Cab("Сэнди", 80, ['Дели', 'Нойда'], 1200, 3)
       

    Что такое __name__ == «__main__»?

    Любой код, который находится внутри , если __name__ == '__main__': , будет выполнен, когда вы запустите файл .py-файл напрямую (из терминала).

    Если вы импортируете модуль import Mymodule , код внутри if __name__ == '__main__': не будет запущен.

    Чтобы проверить это, сохраните и запустите следующий скрипт из терминала, а также получите к нему доступ с помощью команды импорта.
    если __name__ == '__main__':
        print('Первый результат')
    еще:
        print('Второй результат')
     

    Как изменить каталог в командной строке

    Введите cd , затем пробел и имя папки.После того, как правильный каталог установлен, вы можете ввести имя вашего файла сценария Python. См. снимок ниже.

    Упражнение

    Создайте класс Rectangle с атрибутами длины и ширины. Создайте 2 метода для вычисления площади прямоугольника и периметра прямоугольника. Площадь рассчитывается путем умножения длины на ширину. Периметр в 2 раза больше (длина+ширина). Решите и опубликуйте свое решение в поле для комментариев.

    После завершения этого руководства у вас должно быть хорошее представление о важных темах объектно-ориентированного программирования, используемых в Python.Вашим следующим шагом должна быть практика концепций, которые вы изучили. Попробуйте использовать его в своих живых проектах.

    Классы и объекты Python [с примерами]

    Объекты и классы Python

    Python — это объектно-ориентированный язык программирования. В отличие от процедурно-ориентированного программирования, где основное внимание уделяется функциям, объектно-ориентированное программирование делает упор на объекты.

    Объект — это просто набор данных (переменных) и методов (функций), которые воздействуют на эти данные.Точно так же класс является планом для этого объекта.

    Мы можем думать о классе как о эскизе (прототипе) дома. В нем указаны все подробности об этажах, дверях, окнах и т. д. На основе этих описаний мы строим дом. Дом – это объект.

    Поскольку многие дома можно построить по чертежу дома, мы можем создать множество объектов из класса. Объект также называется экземпляром класса, а процесс создания этого объекта называется экземпляром .


    Определение класса в Python

    Подобно тому, как определения функций начинаются с ключевого слова def в Python, определения классов начинаются с ключевого слова class.

    Первая строка внутри класса называется docstring и содержит краткое описание класса. Хотя это и не обязательно, это настоятельно рекомендуется.

    Вот простое определение класса.

      класс MyNewClass:
        '''Это строка документации. Я создал новый класс '''
        пропуск  

    Класс создает новое локальное пространство имен, в котором определены все его атрибуты. Атрибуты могут быть данными или функциями.

    В нем также есть специальные атрибуты, начинающиеся с двойного подчеркивания __ .Например, __doc__ дает нам строку документации этого класса.

    Как только мы определяем класс, создается новый объект класса с тем же именем. Этот объект класса позволяет нам получить доступ к различным атрибутам, а также создавать экземпляры новых объектов этого класса.

      класс Лицо:
        «Это класс людей»
        возраст = 10
    
        приветствие (себя):
            распечатать('Здравствуйте')
    
    
    # Выход: 10
    печать(лицо.возраст)
    
    # Вывод: <функция Person.greet>
    печать (человек.приветствовать)
    
    # Вывод: "Это класс человека"
    печать (лицо.__doc__)  

    Выход

      10
    <функция Person.greet по адресу 0x7fc78c6e8160>
    Это человек класса  

    Создание объекта в Python

    Мы видели, что объект класса можно использовать для доступа к различным атрибутам.

    Его также можно использовать для создания новых экземпляров объектов (экземпляров) этого класса. Процедура создания объекта аналогична вызову функции.

      >>> Гарри = Человек()  

    Это создаст новый экземпляр объекта с именем harry .Мы можем получить доступ к атрибутам объектов, используя префикс имени объекта.

    Атрибуты могут быть данными или методом. Методы объекта являются соответствующими функциями этого класса.

    Это означает, что поскольку Person.greet является функциональным объектом (атрибутом класса), Person.greet будет объектом метода.

      класс Лицо:
        «Это класс людей»
        возраст = 10
    
        приветствие (себя):
            распечатать('Здравствуйте')
    
    
    # создаем новый объект класса Person
    Гарри = Человек()
    
    # Вывод: 
    печать (человек.приветствовать)
    
    # Вывод: <связанный метод Person.greet объекта <__main__.Person>>
    распечатать (приветствовать Гарри)
    
    # Вызов метода приветствия() объекта
    # Вывод: привет
    harry.greet ()  

    Выход

      <функция Person.greet по адресу 0x7fd288e4e160>
    <связанный метод Person.greet объекта <__main__.Person по адресу 0x7fd288e9fa30>>
    Привет  

    Возможно, вы заметили параметр self в определении функции внутри класса, но мы назвали метод просто harry.приветствие() без каких-либо аргументов. Это все еще работало.

    Это связано с тем, что всякий раз, когда объект вызывает свой метод, сам объект передается в качестве первого аргумента. Таким образом, harry.greet() преобразуется в Person.greet(harry) .

    В целом, вызов метода со списком из n аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, который создается путем вставки объекта метода перед первым аргументом.

    По этим причинам первым аргументом функции в классе должен быть сам объект.Это условно называется self . Его можно назвать иначе, но мы настоятельно рекомендуем следовать условности.

    Теперь вы должны быть знакомы с объектом класса, объектом экземпляра, объектом функции, объектом метода и их различиями.


    Конструкторы в Python

    Функции класса, начинающиеся с двойного подчеркивания __ , называются специальными функциями, поскольку они имеют особое значение.

    Особый интерес представляет функция __init__() .Эта специальная функция вызывается всякий раз, когда создается экземпляр нового объекта этого класса.

    Этот тип функций также называется конструкторами в объектно-ориентированном программировании (ООП). Обычно мы используем его для инициализации всех переменных.

      класс Комплексный номер:
        def __init__(я, r=0, i=0):
            селф.реал = р
            селф.имаг = я
    
        защита get_data (я):
            print(f'{self.real}+{self.imag}j')
    
    
    # Создаем новый объект ComplexNumber
    num1 = комплексное число (2, 3)
    
    # Вызов метода get_data()
    # Вывод: 2+3j
    номер1.получить данные()
    
    # Создать еще один объект ComplexNumber
    # и создайте новый атрибут 'attr'
    num2 = комплексное число (5)
    число2.атрибут = 10
    
    # Вывод: (5, 0, 10)
    print((num2.real, num2.imag, num2.attr))
    
    # но объект c1 не имеет атрибута 'attr'
    # AttributeError: объект 'ComplexNumber' не имеет атрибута 'attr'
    печать (num1.attr)  

    Выход

      2+3к
    (5, 0, 10)
    Traceback (последний последний вызов):
      Файл "", строка 27, в 
        печать (число1.атрибут)
    AttributeError: объект «ComplexNumber» не имеет атрибута «attr»  

    В приведенном выше примере мы определили новый класс для представления комплексных чисел. Он имеет две функции: __init__() для инициализации переменных (по умолчанию 0) и get_data() для правильного отображения числа.

    Интересно отметить, что на предыдущем шаге атрибуты объекта можно создавать на лету. Мы создали новый атрибут attr для объекта num2 и также прочитали его.Но это не создает этот атрибут для объекта num1 .


    Удаление атрибутов и объектов

    Любой атрибут объекта может быть удален в любое время с помощью оператора del . Попробуйте следующее в оболочке Python, чтобы увидеть результат.

      >>> num1 = КомплексноеЧисло(2,3)
    >>> дел num1.imag
    >>> num1.get_data()
    Traceback (последний последний вызов):
    ...
    AttributeError: объект «ComplexNumber» не имеет атрибута «imag»
    
    >>> комплексный номер.получить данные
    >>> num1.get_data()
    Traceback (последний последний вызов):
    ...
    AttributeError: объект «ComplexNumber» не имеет атрибута «get_data»  

    Мы можем даже удалить сам объект, используя оператор del.

      >>> c1 = КомплексноеЧисло(1,3)
    >>> дель c1
    >>> с1
    Traceback (последний последний вызов):
    ...
    NameError: имя «c1» не определено  

    На самом деле все сложнее. Когда мы делаем c1 = ComplexNumber(1,3) , в памяти создается новый экземпляр объекта, и с ним связывается имя c1 .

    По команде del c1 эта привязка удаляется, а имя c1 удаляется из соответствующего пространства имен. Однако объект продолжает существовать в памяти, и если с ним не связано другое имя, он позже автоматически уничтожается.

    Это автоматическое уничтожение объектов, на которые нет ссылок, в Python также называется сборкой мусора.

    Удаление объектов в Python удаляет привязку имени

    Машинное обучение — мультиклассовая классификация с несбалансированным набором данных | by Javaid Nabi

    Проблемы классификации и методы повышения производительности

    источник [Unsplash]

    Проблемы классификации, имеющие несколько классов с несбалансированным набором данных, представляют собой другую проблему, чем проблема бинарной классификации.Асимметричное распределение делает многие традиционные алгоритмы машинного обучения менее эффективными, особенно при прогнозировании примеров класса меньшинства. Для этого давайте сначала поймем проблему, а затем обсудим способы ее преодоления.

    1. Многоклассовая классификация: Задача классификации с более чем двумя классами; например, классифицировать набор изображений фруктов, которые могут быть апельсинами, яблоками или грушами. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждому образцу присваивается одна и только одна этикетка: фрукт может быть либо яблоком, либо грушей, но не тем и другим одновременно.
    2. Несбалансированный набор данных: Несбалансированные данные обычно относятся к проблемам с классификацией, когда классы не представлены одинаково. Например, у вас может быть задача классификации 3-х классов набора фруктов, которые нужно классифицировать как апельсины, яблоки или груши, всего 100 экземпляров. В общей сложности 80 экземпляров имеют класс 1 (апельсины), 10 экземпляров — класс 2 (яблоки), а остальные 10 экземпляров — класс 3 (груши). Это несбалансированный набор данных и соотношение 8:1:1.Большинство наборов классификационных данных не имеют точно одинакового количества экземпляров в каждом классе, но небольшая разница часто не имеет значения. Есть проблемы, когда дисбаланс классов не просто распространен, он ожидаем. Например, наборы данных, подобные тем, которые характеризуют мошеннические транзакции, несбалансированы. Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Без мошенничества», и очень небольшое меньшинство будет к классу «Мошенничество».

    Набор данных, который мы будем использовать в этом примере, — это знаменитый набор данных «20 ​​групп новостей».Набор данных 20 групп новостей представляет собой набор примерно из 20 000 документов групп новостей, разделенных (почти) равномерно по 20 различным группам новостей. Коллекция из 20 групп новостей стала популярным набором данных для экспериментов с текстовыми приложениями методов машинного обучения, таких как классификация текста и кластеризация текста.

    scikit-learn предоставляет инструменты для предварительной обработки набора данных. Дополнительные сведения см. здесь. Количество статей для каждой группы новостей, приведенное ниже, примерно одинаково.

    Удаление некоторых новостных статей из некоторых групп, чтобы сделать общий набор данных несбалансированным, как показано ниже.

    Теперь наш несбалансированный набор данных с 20 классами готов для дальнейшего анализа.

    Поскольку это проблема классификации, мы будем использовать аналогичный подход, описанный в моей предыдущей статье для анализа настроений. Единственная разница в том, что здесь мы имеем дело с проблемой мультиклассовой классификации.

    Последний слой в модели Плотный (num_labels, активация = 'softmax') , где num_labels=20 используется вместо классов ‘softsigmoid’Другое изменение в модели связано с изменением функции потерь на loss = ‘categorical_crossentropy’, , что подходит для задач с несколькими классами.

    Обучение модели с 20% набором проверки validation_split=20 и использованием verbose=2, мы видим точность проверки после каждой эпохи. Сразу после 10 эпох мы достигаем точности проверки 90%.

    Это выглядит как очень хорошая точность, но действительно ли модель работает хорошо?

    Как измерить производительность модели? Предположим, что мы обучаем нашу модель на несбалансированных данных из более раннего примера фруктов, и, поскольку данные сильно смещены в сторону класса 1 (апельсины), модель соответствует этикетке класса 1 и предсказывает ее в большинстве случаев. и мы достигаем точности 80%, что на первый взгляд кажется очень хорошим, но при ближайшем рассмотрении может никогда не быть в состоянии правильно классифицировать яблоки или груши.Теперь возникает вопрос, если точность в данном случае не является подходящей метрикой для выбора, то какие метрики использовать для измерения производительности модели?

    С несбалансированными классами легко получить высокую точность, фактически не делая полезных прогнозов. Таким образом, точность как оценочная метрика имеет смысл только в том случае, если метки классов распределены равномерно. В случае несбалансированных классов матрица путаницы является хорошим методом для подведения итогов производительности алгоритма классификации.

    Матрица путаницы — это измерение производительности алгоритма классификации, в котором выходные данные могут быть двух или более классов.

    ось x=прогнозируемая метка, ось y, истинная метка

    Когда мы внимательно смотрим на матрицу путаницы, мы видим, что классы [ alt.athiesm, talk.politics.misc, soc.religion.christian ], которые имеют очень меньше выборок [65, 53, 86] соответственно действительно имеют очень меньше баллов [0,42, 0,56, 0,65] по сравнению с классами с большим количеством выборок, например [ рек.спорт.хоккей, рек.мотоциклы ]. Таким образом, глядя на матрицу путаницы, можно ясно увидеть, как модель работает при классификации различных классов.

    Существуют различные методы повышения производительности несбалансированных наборов данных.

    Повторная выборка набора данных

    Чтобы сделать наш набор данных сбалансированным, есть два способа сделать это:

    1. Недостаточная выборка: Удалить выборки из чрезмерно представленных классов ; используйте это, если у вас есть огромный набор данных
    2. Избыточная выборка: Добавьте больше выборок из недостаточно представленных классов; используйте это, если у вас небольшой набор данных

    SMOTE (метод передискретизации синтетического меньшинства)

    SMOTE — это метод передискретизации.Он создает синтетические образцы класса меньшинства. Мы используем пакет Python imblearn для избыточной выборки классов меньшинств.

    у нас есть 4197 образцов до и 4646 образцов после применения SMOTE, похоже, что SMOTE увеличил выборки классов меньшинств. Мы проверим производительность модели с новым набором данных.

    Повышена точность проверки с 90 до 94%. Проверим модель:

    Небольшое улучшение точности теста по сравнению с предыдущим (с 87 до 88%).Давайте теперь посмотрим на матрицу путаницы.

    Мы видим, что классы [ alt.athiesm , talk.politics.misc , sci.electronics , soc.religion.christian ] улучшили показатели [0,76, 0,58, 0,75, 0], чем раньше. . Таким образом, модель работает лучше, чем раньше, при классификации классов, хотя точность аналогична.

    Еще одна хитрость:

    Так как классы несбалансированы, как насчет того, чтобы дать некоторую предвзятость классам меньшинств? Мы можем оценить веса классов в scikit_learn, используя calculate_class_weight и используя параметр ‘class_weight’ при обучении модели.Это может помочь обеспечить некоторую предвзятость в отношении классов меньшинств при обучении модели и, таким образом, помочь улучшить производительность модели при классификации различных классов.

    Precision-Recall — полезная мера успеха предсказания, когда классы сильно несбалансированы. Точность является мерой способности модели классификации идентифицировать только релевантные точки данных, в то время как отзыв i s мера способности модели находить все соответствующие случаи в наборе данных .

    Кривая точности-отзыва показывает компромисс между точностью и полнотой для различных пороговых значений. Большая площадь под кривой представляет как высокую полноту, так и высокую точность, где высокая точность связана с низким уровнем ложноположительных результатов, а высокая полнота связана с низким уровнем ложноотрицательных результатов.

    Высокие оценки для точности и отзыва показывают, что классификатор возвращает точные результаты (точность), а также возвращает большинство всех положительных результатов (отзыв).Идеальная система с высокой точностью и высоким отзывом будет возвращать множество результатов, причем все результаты будут помечены правильно.

    Ниже приведен график точного отзыва для набора данных 20 групп новостей с использованием scikit-learn.

    Кривая Precision-Recall

    Мы хотели бы, чтобы площадь кривой P-R для каждого класса была близка к 1. За исключением классов 0, 3 и 18, остальные классы имеют площадь выше 0,75. Вы можете попробовать разные модели классификации и методы настройки гиперпараметров, чтобы еще больше улучшить результат.

    Мы обсудили проблемы, связанные с классификацией мультиклассов в несбалансированном наборе данных. Мы также продемонстрировали, как использование правильных инструментов и методов помогает нам разрабатывать лучшие модели классификации.

    Спасибо за внимание. Код можно найти на Github.

    Классы гистограмм: информация и примеры

    Гистограмма — это один из многих типов графиков, которые часто используются в статистике и теории вероятностей. Гистограммы обеспечивают визуальное отображение количественных данных с помощью вертикальных полос.Высота столбца указывает количество точек данных, которые лежат в определенном диапазоне значений. Эти диапазоны называются классами или бинами.

    Количество классов

    На самом деле нет правила, сколько классов должно быть. Есть несколько вещей, которые следует учитывать в отношении количества классов. Если бы был только один класс, то все данные попали бы в этот класс. Наша гистограмма будет просто одним прямоугольником, высота которого определяется количеством элементов в нашем наборе данных.Это не сделало бы очень полезной или полезной гистограммы.

    С другой стороны, у нас может быть множество классов. Это привело бы к множеству стержней, ни один из которых, вероятно, не был бы очень высоким. Было бы очень сложно определить какие-либо отличительные характеристики по данным, используя этот тип гистограммы.

    Чтобы защититься от этих двух крайностей, у нас есть эмпирическое правило, которое можно использовать для определения количества классов для гистограммы. Когда у нас есть относительно небольшой набор данных, мы обычно используем только около пяти классов.Если набор данных относительно велик, мы используем около 20 классов.

    Еще раз подчеркнем, что это эмпирическое правило, а не абсолютный статистический принцип. Могут быть веские причины иметь другое количество классов для данных. Пример этого мы увидим ниже.

    Определение

    Прежде чем мы рассмотрим несколько примеров, мы увидим, как определить, что на самом деле представляют собой классы. Мы начинаем этот процесс, находя диапазон наших данных. Другими словами, мы вычитаем наименьшее значение данных из наибольшего значения данных.

    Когда набор данных относительно небольшой, мы делим диапазон на пять. Частное — это ширина классов для нашей гистограммы. Вероятно, в этом процессе нам потребуется некоторое округление, а это значит, что общее количество классов может не равняться пяти.

    Когда набор данных относительно велик, мы делим диапазон на 20. Как и прежде, эта проблема деления дает нам ширину классов для нашей гистограммы. Кроме того, как мы видели ранее, наше округление может привести к чуть больше или чуть меньше 20 классов.

    В любом из случаев с большим или маленьким набором данных мы заставляем первый класс начинаться с точки, немного меньшей, чем наименьшее значение данных. Мы должны сделать это таким образом, чтобы первое значение данных попало в первый класс. Другие последующие классы определяются шириной, которая была установлена ​​при разделении диапазона. Мы знаем, что находимся в последнем классе, когда наше самое высокое значение данных содержится в этом классе.

    Пример

    Для примера мы определим соответствующую ширину класса и классы для набора данных: 1.1, 1,9, 2,3, 3,0, 3,2, 4,1, 4,2, 4,4, 5,5, 5,5, 5,6, 5,7, 5,9, 6,2, 7,1, 7,9, 8,3, 9,0, 9,2, 11,1, 11,2, 14,4, 15,5, 15,5, 16, 18.9, 19.2.

    Мы видим, что в нашем наборе 27 точек данных. Это относительно небольшой набор, поэтому мы разделим диапазон на пять. Диапазон составляет 19,2 — 1,1 = 18,1. Делим 18,1/5=3,62. Это означает, что ширина класса 4 будет подходящей. Наше наименьшее значение данных равно 1,1, поэтому мы начинаем первый класс с точки, меньшей этой. Поскольку наши данные состоят из положительных чисел, имеет смысл изменить первый класс от 0 до 4.

    В результате получаются следующие классы:

    • от 0 до 4
    • от 4 до 8
    • от 8 до 12
    • от 12 до 16
    • от 16 до 20.

    Исключения

    Могут быть очень веские причины отклоняться от некоторых советов, приведенных выше.

    В качестве одного из примеров предположим, что есть тест с множественным выбором из 35 вопросов, и 1000 учащихся средней школы проходят тест. Мы хотим построить гистограмму, показывающую количество студентов, набравших определенные баллы на тесте.Мы видим, что 35/5 = 7 и что 35/20 = 1,75. Несмотря на наше эмпирическое правило, дающее нам выбор классов ширины 2 или 7 для использования в нашей гистограмме, может быть лучше иметь классы ширины 1. Эти классы будут соответствовать каждому вопросу, на который учащийся правильно ответил в тесте. Центр первого из них будет равен 0, а последнему — 35.

    Это еще один пример, показывающий, что при работе со статистикой всегда нужно думать.

    oop — Что такое метаклассы в Python?

    Прежде чем разбираться в метаклассах, вам нужно пройти мастер-классы по Python.И у Python очень своеобразное представление о том, что такое классы, заимствованное из языка Smalltalk.

    В большинстве языков классы — это просто фрагменты кода, описывающие, как создать объект. Это верно и для Python:

      >>> класс ObjectCreator(объект):
    ...       проходить
    ...
    
    >>> мой_объект = ObjectCreator()
    >>> печать (мой_объект)
    <__main__.ОбъектCreator по адресу 0x8974f2c>
      

    Но классы — это больше, чем в Python.Классы тоже объекты.

    Да, объекты.

    Как только вы используете ключевое слово class , Python выполняет его и создает объект . Инструкция

      >>> класс ObjectCreator(объект):
    ...       проходить
    ...
      

    создает в памяти объект с именем ObjectCreator .

    Этот объект (класс) сам по себе способен создавать объекты (экземпляры), и именно поэтому это класс .

    Но все же это объект, а значит:

    • можно присвоить переменной
    • можно скопировать
    • вы можете добавить к нему атрибуты
    • вы можете передать его как параметр функции

    например:

      >>> print(ObjectCreator) # вы можете распечатать класс, потому что это объект
    <класс '__main__.ObjectCreator'>
    >>> защитное эхо(о):
    ... печать (о)
    ...
    >>> echo(ObjectCreator) # вы можете передать класс в качестве параметра
    <класс '__main__.Создатель объектов>
    >>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
    Ложь
    >>> ObjectCreator.new_attribute = 'foo' # вы можете добавлять атрибуты к классу
    >>> print(hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'))
    Истинный
    >>> print(ObjectCreator.new_attribute)
    фу
    >>> ObjectCreatorMirror = ObjectCreator # вы можете присвоить класс переменной
    >>> print(ObjectCreatorMirror.new_attribute)
    фу
    >>> print(ObjectCreatorMirror())
    <__main__.ОбъектCreator по адресу 0x8997b4c>
      

    Поскольку классы являются объектами, их можно создавать на лету, как и любой другой объект.

    Во-первых, вы можете создать класс в функции, используя класс :

      >>> определение выбрать_класс (имя):
    ... если имя == 'foo':
    ... класс Foo (объект):
    ...             проходить
    ... return Foo # вернуть класс, а не экземпляр
    ...     еще:
    ... класс Бар (объект):
    ...             проходить
    ... вернуть Бар
    ...
    >>> МойКласс = select_class('foo')
    >>> print(MyClass) # функция возвращает класс, а не экземпляр
    <класс '__main__.Фу'>
    >>> print(MyClass()) # вы можете создать объект из этого класса
    Объект <__main__.Foo по адресу 0x89c6d4c>
      

    Но это не так динамично, так как вам все равно придется писать весь класс самостоятельно.

    Поскольку классы являются объектами, они должны быть чем-то созданы.

    Когда вы используете ключевое слово класса , Python создает этот объект автоматически. Но с большинством вещей в Python это дает вам возможность сделать это вручную.

    Помните функцию типа ? Старая добрая функция, которая позволяет узнать, что тип объекта:

      >>> печать (тип (1))
    <тип 'целое число'>
    >>> напечатать(тип("1"))
    <тип 'строка'>
    >>> печать (тип (создатель объектов))
    <тип 'тип'>
    >>> print(type(ObjectCreator()))
    <класс '__main__.Создатель объектов>
      

    Ну типа имеет совсем другую способность, он тоже может создавать классы на лету. тип может принимать в качестве параметров описание класса, и вернуть класс.

    (Я знаю, это глупо, что одна и та же функция может иметь два совершенно разных использования в зависимости от параметров, которые вы ей передаете. Это проблема из-за обратного совместимость в Python)

    тип работает следующим образом:

      тип(имя, базы, атрибуты)
      

    Где:

    • имя : имя класса
    • базы : кортеж родительского класса (для наследования может быть пустым)
    • attrs : словарь, содержащий имена и значения атрибутов

    эл.г.:

      >>> класс MyShinyClass(объект):
    ...       проходить
      

    можно создать вручную следующим образом:

      >>> MyShinyClass = type('MyShinyClass', (), {}) # возвращает объект класса
    >>> печать (MyShinyClass)
    <класс '__main__.MyShinyClass'>
    >>> print(MyShinyClass()) # создать экземпляр с классом
    Объект <__main__.MyShinyClass по адресу 0x8997cec>
      

    Вы заметите, что мы используем MyShinyClass в качестве имени класса. и как переменная для хранения ссылки на класс.Они могут быть разными, но нет причин все усложнять.

    тип принимает словарь для определения атрибутов класса. Итак:

      >>> класс Foo(объект):
    ... бар = Истина
      

    Можно перевести как:

      >>> Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
      

    И используется как обычный класс:

      >>> печать (Фу)
    <класс '__main__.Foo'>
    >>> напечатать(фу.бар)
    Истинный
    >>> f = Фу()
    >>> напечатать(ф)
    Объект <__main__.Foo по адресу 0x8a9b84c>
    >>> print(f.bar)
    Истинный
      

    И, конечно же, от него можно наследовать, так что:

      >>> класс FooChild(Foo):
    ...         проходить
      

    будет:

      >>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {})
    >>> печать (FooChild)
    <класс '__main__.FooChild'>
    >>> print(FooChild.bar) # бар наследуется от Foo
    Истинный
      

    Со временем вы захотите добавить методы в свой класс.Просто определите функцию с соответствующей подписью и назначьте его как атрибут.

      >>> def echo_bar(self):
    ... распечатать (self.bar)
    ...
    >>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
    >>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
    Ложь
    >>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
    Истинный
    >>> my_foo = FooChild()
    >>> my_foo.echo_bar()
    Истинный
      

    И вы можете добавить еще больше методов после динамического создания класса, точно так же, как добавление методов к обычно созданному объекту класса.

      >>> def echo_bar_more(self):
    ... print('еще один метод')
    ...
    >>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
    >>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
    Истинный
      

    Вы видите, куда мы идем: в Python классы являются объектами, и вы можете создавать классы на лету, динамически.

    Вот что делает Python, когда вы используете ключевое слово class , и делает это с помощью метакласса.

    Метаклассы — это «материал», который создает классы.

    Вы определяете классы для создания объектов, верно?

    Но мы узнали, что классы Python — это объекты.

    Эти объекты создаются метаклассами. Это классы классов, вы можете изобразить их так:

      МойКласс = МетаКласс()
    мой_объект = МойКласс()
      

    Вы видели, что тип позволяет вам сделать что-то вроде этого:

      МойКласс = тип('МойКласс', (), {})
      

    Это потому, что функция типа на самом деле является метаклассом. тип это метакласс Python использует для создания всех классов за кулисами.

    Теперь вы удивляетесь «почему, черт возьми, это написано строчными буквами, а не Наберите

    Ну, я думаю, это вопрос согласованности с str , классом, который создает строковые объекты и int класс, создающий целочисленные объекты. тип есть просто класс, который создает объекты класса.

    Вы видите это, проверив атрибут __class__ .

    Все, и я имею в виду все, является объектом в Python. Это включает целые числа, строки, функции и классы. Все они являются объектами. И все они имеют создан из класса:

      >>> возраст = 35
    >>> возраст.__класс__
    <тип 'целое число'>
    >>> имя = 'боб'
    >>> имя.__класс__
    <тип 'строка'>
    >>> def foo(): пройти
    >>> foo.__class__
    <тип 'функция'>
    >>> класс Bar(объект): пройти
    >>> б = бар()
    >>> б.__сорт__
    <класс '__main__.Bar'>
      

    Теперь, что такое __class__ любого __class__ ?

      >>> возраст.__класс__.__класс__
    <тип 'тип'>
    >>> имя.__класс__.__класс__
    <тип 'тип'>
    >>> foo.__class__.__class__
    <тип 'тип'>
    >>> б.__класс__.__класс__
    <тип 'тип'>
      

    Итак, метакласс — это просто материал, который создает объекты класса.

    Если хотите, можете называть это «фабрикой классов».

    тип — это встроенный метакласс, который использует Python, но, конечно, вы можете создать свой собственный метакласс.

    В Python 2 вы можете добавить атрибут __metaclass__ при написании класса (см. следующий раздел о синтаксисе Python 3):

      класс Foo(объект):
        __metaclass__ = что-то...
        [...]
      

    Если вы это сделаете, Python будет использовать метакласс для создания класса Foo .

    Осторожно, это сложно.

    Сначала вы пишете класс Foo(object) , но объект класса Foo не создается в памяти еще.

    Python будет искать __metaclass__ в определении класса. Если найдет, он будет использовать его для создания класса объектов Foo . Если это не так, он будет использовать введите , чтобы создать класс.

    Прочтите это несколько раз.

    Когда вы делаете:

      класс Foo(Бар):
        проходить
      

    Python делает следующее:

    Есть ли атрибут __metaclass__ в Foo ?

    Если да, создайте в памяти объект класса (я сказал объект класса, оставайтесь со мной здесь) с именем Foo , используя то, что находится в __metaclass__ .

    Если Python не может найти __metaclass__ , он будет искать __metaclass__ на уровне МОДУЛЯ и попытается сделать то же самое (но только для классов, которые ничего не наследуют, в основном классы старого стиля).

    Затем, если он вообще не может найти какой-либо __metaclass__ , он будет использовать собственный метакласс Bar (первый родитель) (который может быть типом по умолчанию ) для создания объекта класса.

    Будьте осторожны, чтобы атрибут __metaclass__ не был унаследован, метакласс родителя ( Bar.__class__ ) будет. Если Bar использовал атрибут __metaclass__ , который создал Bar с type() (а не type.__new__() ), подклассы не наследуют это поведение.

    Теперь большой вопрос, что вы можете поместить в __metaclass__ ?

    Ответ: что-то, что может создать класс.

    А что может создать класс? введите или что-либо, что является подклассом или использует его.

    Синтаксис для установки метакласса был изменен в Python 3:

      класс Foo (объект, метакласс = что-то):
        ...
      

    , т. е. атрибут __metaclass__ больше не используется в пользу аргумента ключевого слова в списке базовых классов.

    Однако поведение метаклассов в основном остается прежним.

    Одна вещь, добавленная к метаклассам в Python 3, заключается в том, что вы также можете передавать атрибуты в качестве аргументов ключевого слова в метакласс, например:

      класс Foo (объект, метакласс = что-то, kwarg1 = значение1, kwarg2 = значение2):
        ...
      

    Прочтите раздел ниже, чтобы узнать, как Python справляется с этим.

    Основной целью метакласса является автоматическое изменение класса, когда он создан.

    Обычно вы делаете это для API, где вы хотите создать классы, соответствующие текущий контекст.

    Представьте себе глупый пример, когда вы решаете, что все классы в вашем модуле должны иметь свои атрибуты, написанные в верхнем регистре. Есть несколько способов сделайте это, но один из способов — установить __metaclass__ на уровне модуля.

    Таким образом, все классы этого модуля будут созданы с использованием этого метакласса, и нам просто нужно сказать метаклассу перевести все атрибуты в верхний регистр.

    К счастью, __metaclass__ на самом деле может быть любым вызываемым, он не обязательно должен быть формальный класс (я знаю, что-то с «классом» в его имени не должно быть класс, пойди разберись... но это полезно).

    Итак, мы начнем с простого примера, используя функцию.

      # метакласс автоматически получит тот же аргумент
    # который вы обычно передаете в `type`
    def upper_attr (future_class_name, future_class_parents, future_class_attrs):
        """
          Вернуть объект класса со списком его атрибутов, перевернутым
          в верхний регистр."""
        # выберите любой атрибут, который не начинается с '__', и запишите его в верхнем регистре
        uppercase_attrs = {
            attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
            для attr, v в future_class_attrs.items()
        }
    
        # пусть `type` создаст класс
        возвращаемый тип (future_class_name, future_class_parents, uppercase_attrs)
    
    __metaclass__ = upper_attr # это повлияет на все классы в модуле
    
    class Foo(): # global __metaclass__ не будет работать с "object"
        # но мы можем определить здесь __metaclass__, чтобы воздействовать только на этот класс
        # и это будет работать с дочерними "объектами"
        бар = 'бип'
      

    Давайте проверим:

      >>> hasattr(Foo, 'бар')
    Ложь
    >>> hasattr(Фу, 'БАР')
    Истинный
    >>> Фу.БАР
    бип
      

    Теперь давайте сделаем то же самое, но используя реальный класс для метакласса:

      # помните, что `type` на самом деле является классом, подобным `str` и `int`
    # так что вы можете наследовать от него
    класс UpperAttrMetaclass (тип):
        # __new__ - это метод, вызываемый перед __init__
        # это метод, который создает объект и возвращает его
        # в то время как __init__ просто инициализирует объект, переданный в качестве параметра
        # вы редко используете __new__, за исключением случаев, когда вы хотите контролировать, как объект
        # создано.# здесь созданный объект является классом, и мы хотим его настроить
        # поэтому мы переопределяем __new__
        # вы можете сделать кое-что и в __init__, если хотите
        # некоторые расширенные варианты использования также включают переопределение __call__, но мы не будем
        # видеть это
        def __new__(upperattr_metaclass, future_class_name,
                    future_class_parents, future_class_attrs):
            uppercase_attrs = {
                attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
                для attr, v в future_class_attrs.items()
            }
            возвращаемый тип (future_class_name, future_class_parents, uppercase_attrs)
      

    Давайте перепишем приведенное выше, но с более короткими и реалистичными именами переменных, теперь, когда мы знаем, что они означают:

      класс UpperAttrMetaclass (тип):
        def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
            uppercase_attrs = {
                атрибут, если атрибут.начинается с ("__") иначе attr.upper(): v
                для attr, v в attrs.items()
            }
            возвращаемый тип (clsname, bases, uppercase_attrs)
      

    Возможно, вы заметили дополнительный аргумент cls . Есть в этом нет ничего особенного: __new__ всегда получает класс, в котором он определен, в качестве первого параметра. Точно так же, как у вас есть self для обычных методов, которые получают экземпляр в качестве первого параметра или определяющий класс для методов класса.

    Но это неправильный ООП.Мы вызываем типа напрямую, и мы не переопределяем и не вызываем родительский __new__ . Давайте сделаем это вместо этого:

      класс UpperAttrMetaclass (тип):
        def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
            uppercase_attrs = {
                attr if attr.startswith("__") else attr.upper(): v
                для attr, v в attrs.items()
            }
            возвращаемый тип.__new__(cls, clsname, bases, uppercase_attrs)
      

    Мы можем сделать его еще чище, используя super , что упростит наследование (потому что да, вы можете иметь метаклассы, наследование от метаклассов, наследование от типа):

      класс UpperAttrMetaclass (тип):
        def __new__(cls, clsname, bases, attrs):
            uppercase_attrs = {
                атрибут, если атрибут.начинается с ("__") иначе attr.upper(): v
                для attr, v в attrs.items()
            }
            вернуть super(UpperAttrMetaclass, cls).__new__(
                cls, clsname, bases, uppercase_attrs)
      

    О, и в Python 3, если вы делаете этот вызов с ключевыми аргументами, например:

      класс Foo (объект, метакласс = MyMetaclass, kwarg1 = value1):
        ...
      

    Это переводится в метаклассе для его использования:

      класс MyMetaclass (тип):
        def __new__(cls, clsname, bases, dct, kwargs1=по умолчанию):
            ...
      

    Вот и все. В метаклассах больше ничего нет.

    Причина сложности кода с использованием метаклассов не в том, что метаклассов, это потому, что вы обычно используете метаклассы, чтобы делать извращенные вещи полагаться на самоанализ, манипулировать наследованием, такими переменными, как __dict__ и т. д.

    Действительно, метаклассы особенно полезны для черной магии, и поэтому сложные вещи. Но сами по себе они просты:

    • перехватить создание класса
    • изменить класс
    • вернуть модифицированный класс

    Поскольку __metaclass__ может принимать любой вызываемый объект, зачем вам использовать класс? так как это явно сложнее?

    Для этого есть несколько причин:

    • Намерение ясно.Когда вы читаете UpperAttrMetaclass(type) , вы знаете что будет дальше
    • Вы можете использовать ООП. Метакласс может наследовать от метакласса, переопределять родительские методы. Метаклассы могут даже использовать метаклассы.
    • Подклассы класса будут экземплярами его метакласса, если вы указали класс метакласса, но не функцию метакласса.
    • Вы можете лучше структурировать свой код. Вы никогда не используете метаклассы для чего-то тривиального, как в приведенном выше примере. Обычно это что-то сложное.Возможность сделать несколько методов и сгруппировать их в один класс очень полезна для облегчения чтения кода.
    • Можно подключить __new__ , __init__ и __call__ . Что позволит вам делать разные вещи, даже если обычно вы можете делать все это в __new__ , некоторым людям удобнее использовать __init__ .
    • Это называется метаклассы, черт возьми! Это должно что-то означать!

    Теперь большой вопрос.Зачем вам использовать какую-то непонятную функцию, подверженную ошибкам?

    Обычно нет:

    Метаклассы — это более глубокая магия, 99% пользователей никогда не должны беспокоиться об этом. Если вы задаетесь вопросом, нужны ли они вам, вы не (люди, которые на самом деле нужно, чтобы они знали с уверенностью, что они им нужны и не нужны пояснение почему).

    Гуру Python Тим Питерс

    Основным вариантом использования метакласса является создание API. Типичным примером этого является Django ORM.Это позволяет вам определить что-то вроде этого:

      класс Person(models.Model):
        имя = модели.CharField(max_length=30)
        возраст = модели.IntegerField()
      

    Но если сделать так:

      человек = человек (имя = 'боб', возраст = '35')
    печать(человек.возраст)
      

    Он не вернет объект IntegerField . Он вернет int и даже может взять его непосредственно из базы данных.

    Это возможно, потому что модели .Модель определяет __metaclass__ и он использует некоторую магию, которая превратит Person в , который вы только что определили с помощью простых операторов. в сложный хук к полю базы данных.

    Django делает что-то сложное простым, предоставляя простой API и используя метаклассы, воссоздавая код из этого API для выполнения реальной работы за кулисами.

    Во-первых, вы знаете, что классы — это объекты, которые могут создавать экземпляры.

    На самом деле классы сами по себе являются экземплярами.Из метаклассов.

      >>> класс Foo(объект): пройти
    >>> идентификатор(фу)
    142630324
      

    Все является объектом в Python, и все они являются либо экземплярами классов, или экземпляры метаклассов.

    За исключением типа .

    тип на самом деле является собственным метаклассом. Это не то, что вы могли бы воспроизвести на чистом Python и сделать это, немного обманув реализацию уровень.

    Во-вторых, метаклассы сложны.Возможно, вы не захотите использовать их для очень простые изменения класса. Вы можете изменить классы, используя два разных метода:

    В 99% случаев вам нужно изменить класс, вам лучше использовать их.

    Но в 98% случаев вам вообще не нужно менять класс.

    Объявление класса — cppreference.com

    Классы и структуры — это определяемые пользователем типы, определяемые спецификатором класса, который появляется в decl-specifier-seq синтаксиса объявления. Спецификатор класса имеет следующий синтаксис:

    class-key attr имя-заголовка класса base-clause { спецификация-члена }
    класс-ключ - один из классов или структур.Ключевые слова идентичны, за исключением доступа к члену по умолчанию и доступа к базовому классу по умолчанию.
    атрибут - (начиная с C++11) необязательная последовательность любого количества атрибутов, может включать спецификатор alignas .
    имя руководителя класса - имя определяемого класса. Необязательно с уточнением, за которым может следовать ключевое слово final. Имя может быть опущено, и в этом случае класс будет безымянным (обратите внимание, что безымянный класс не может быть окончательным).
    базовая статья - необязательный список одного или нескольких базовых классов и модель наследования, используемая для каждого (см. производный класс).
    Спецификация элемента - список спецификаторов доступа, объявлений и определений объектов-членов и функций-членов (см. ниже).

    См. классы для общего обзора синтаксиса. Если class-key является объединением, объявление вводит тип объединения.

    [править] Предварительное объявление

    Декларация следующей формы

    идентификатор атрибута ключа класса ;

    Объявляет тип класса, который будет определен позже в этой области. Пока не появится определение, это имя класса имеет неполный тип. Это позволяет классам ссылаться друг на друга:

     класс Вектор; // предварительное объявление
    класс Матрица {
        // ...
        друг Векторный оператор*(const Matrix&, const Vector&);
    };
    класс Вектор {
        // ...
        друг Векторный оператор*(const Matrix&, const Vector&);
    }; 

    , и если конкретный исходный файл использует только указатели и ссылки на класс, это позволяет уменьшить зависимости #include:

     // в MyStruct.h
    #include  // содержит предварительное объявление std::ostream
    структура MyStruct {
        целое значение;
        друг std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const S& s);
        // определение предоставлено в MyStruct.cpp, который использует #include 
    }; 

    Если предварительное объявление появляется в локальной области видимости, оно скрывает ранее объявленный класс, переменную, функцию и все другие объявления с тем же именем, которые могут появляться в охватывающих областях:

     структура с { int а; };
    структура с; // ничего не делает (s уже определены в этой области видимости)
    недействительным г () {
        структура с; // предварительное объявление новой локальной структуры "s"
                  // это скрывает глобальные структуры до конца этого блока
        с*р; // указатель на локальную структуру s
        структура с { символ * р; }; // определения локальной структуры s
    } 

    Обратите внимание, что новое имя класса также может быть введено с помощью уточненного спецификатора типа, который появляется как часть другого объявления, но только в том случае, если поиск имени не может найти ранее объявленный класс с таким же именем.

     класс У;
    пространство имен ns{
        класс Y f(класс T p); // объявляет функцию ns::f и объявляет ns::T и ns::Y
        класс Uf(); // U относится к ::U
        У* р; Т* кв; // можно использовать указатели и ссылки на T и Y
    } 

    [править] Спецификация элемента

    Спецификация члена или тело определения класса представляет собой заключенную в фигурные скобки последовательность любого из следующих элементов:

    1) Объявления членов формы
    attr (необязательный) decl-specifier-seq (необязательный) список-объявителей-членов (необязательный) ;

    Это объявление может объявлять статические и нестатические данные-члены и функции-члены, определения типов членов, перечисления членов и вложенные классы.Это также может быть объявление друга.

     класс S {
        интервал d1; // нестатический элемент данных
        интервал [10] = {1,2}; // нестатический элемент данных с инициализатором (C++11)
        статическая константа int d2 = 1; // статический элемент данных с инициализатором
        виртуальная пустота f1(int) = 0; // чисто виртуальная функция-член
        std::string d3, *d4, f2(int); // два элемента данных и функция-член
        перечисление {СЕВЕР, ЮГ, ВОСТОК, ЗАПАД};
        структура NestedS {
            стд::строка с;
        } д5, *д6;
        typedef NestedS value_type, *pointer_type;
    }; 
    2) определения функций, которые объявляют и определяют функции-члены или дружественные функции.Точка с запятой после определения функции-члена необязательна. Все функции, определенные внутри тела класса, автоматически являются встроенными, если только они не присоединены к именованному модулю (начиная с C++20).
     класс М {
        std::size_t C;
        данные std::vector;
     публичный:
        M(std::size_t R, std::size_t C) : C(C), data(R*C) {} // определение конструктора
        int operator()(size_t r, size_t c) const { // определение функции-члена
            вернуть данные[r*C+c];
        }
        int& operator()(size_t r, size_t c) { // другое определение функции-члена
            вернуть данные[r*C+c];
        }
    }; 
    3) Спецификаторы доступа public: , protected: и private:
     класс S {
     публичный:
        С(); // общедоступный конструктор
        S(константа S&); // конструктор общедоступной копии
        виртуальный ~S(); // общедоступный виртуальный деструктор
     частный:
        интервал * указатель; // закрытый элемент данных
    }; 
    4) Объявления об использовании
     класс Базовый {
     защищено:
         инт д;
    };
    Производный класс: общедоступная база {
     публичный:
        используя Base::d; // сделать защищенный член базы d общедоступным членом производного
        используя База::База; // наследуем все конструкторы баз (C++11)
    }; 
    (начиная с C++20)

    [править] Локальные классы

    Объявление класса может находиться внутри тела функции, и в этом случае оно определяет локальный класс .Имя такого класса существует только внутри области действия функции и недоступно снаружи.

    • Локальный класс не может иметь статические элементы данных
    • Функции-члены локального класса не связаны
    • Функции-члены локального класса должны быть полностью определены внутри тела класса
    • Локальные классы, отличные от типов закрытия (начиная с C++14), не могут иметь шаблоны элементов
    • Локальные классы не могут иметь шаблоны друзей
    • Локальные классы не могут определять дружественные функции внутри определения класса
    • Локальный класс внутри функции (включая функцию-член) может получить доступ к тем же именам, что и включающая функция.
    • локальные классы нельзя использовать в качестве аргументов шаблона
    (до C++11)
     #include <вектор>
    #include <алгоритм>
    #include <иопоток>
    
    основной ()
    {
        std::vector v{1,2,3};
        Локальная структура {
           логический оператор () (int n, int m) {
               вернуть п > м;
           }
        };
        std::sort(v.
    			

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.