Как вернуть значение из __init__ в python?

Используем декораторы с аргументами

При определении декоратора повторителя в предыдущем разделе вы, возможно, заметили, что я жестко задал количество попыток повторного запуска функции в случае получения ошибок. Было бы удобно, если бы вы смогли передать число попыток как параметр в наш декоратор и заставить его работать соответствующим образом. Это, действительно, не тривиальная задача и для этого нам понадобятся целых три уровня вложенных функций.

Прежде мы сделаем это рассмотрим простой пример того, как можно определять декораторы с параметрами.

import functools

def joinby(delimiter=" "):
    """Этот декоратор разбивает строку, возвращаемую декорируемой функцией, по пробельному символу, а затем соединяет ее части с разделителем, переданным пользователем в качестве параметра."""

    def outer_wrapper(func):
        @functools.wraps(func)
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            val = func(*args, **kwargs)
            val = val.split(" ")
            val = delimiter.join(val)
            return val

        return inner_wrapper

    return outer_wrapper


@joinby(delimiter=",")
def hello(name):
    return f"Hello {name}!"

@joinby(delimiter=">")
def greet(name):
    return f"Greetings {name}!"

@joinby()
def goodbye(name):
    return f"Goodbye {name}!"

print(hello("Nafi"))
print(greet("Redowan"))
print(goodbye("Delowar"))

>>> Hello,Nafi!
    Greetings>Redowan!
    Goodbye Delowar!

Декоратор принимает один параметр . Код декоратора разбивает на части строку, возвращаемую декорируемой функцией по символу одинарный пробел, а затем соединяет их, используя определенный пользователем разделитель, передаваемый в аргумент . Трехуровневое вложенное определение выглядит необычно и мы скоро к этому вернемся. Подумайте, как вы могли бы использовать декоратор с параметрами.

В приведенном выше примере я определил три функции, чтобы продемонстрировать работу декоратора

Важно помнить, что если декоратор принимает параметры, то вам нужно всегда передавать им значения, а если вы не хотите это делать, то определите для них значения по умолчанию

Как мы уже знаем, декоратор создает и возвращает свою внутреннюю функцию-обертку, по аналогии в декораторе внутренняя функция помещается внутри другой внутренней функции. И это чем-то напоминает сон во сне из фильма «Начало».

В коде реализации функции присутствует несколько важных, но неочевидных деталей:

• определение в качестве внутренней функции означает, что будет ссылаться на объект функции .
• аргумент , как очевидно, не используется в . Но, при передаче разделителя , создается замыкание, в котором его значение сохраняется до тех пор, пока оно не будет использовано в функции .

Проверка аккаунтов

Чтобы обеспечить безопасность пользователей и соблюдение Условий использования, наши специалисты регулярно проверяют платежные профили. Во время проверок вы не сможете возмещать средства из своего аккаунта.

Такие проверки проводятся редко. Если вы попробуете вернуть средства во время проверки, запрос будет отклонен, но вы сможете повторить попытку через 24 часа.

Я не могу возвращать средства или отменять подписки

Если вы получили сообщение о том, что для вас заблокирован возврат средств или отмена подписок, значит вы достигли ограничения, установленного для вашего аккаунта разработчика.

Когда аккаунт достигает ограничения на возврат средств или отмену подписок, мы отправляем электронное письмо владельцу аккаунта Play Console.

Чтобы вернуть средства или отменить подписку, владелец аккаунта должен обратиться в нашу службу поддержки.

Я не могу частично возвращать средства

Это может происходить по нескольким причинам.

• Частичный возврат средств доступен только для покупок в приложении и подписок. Нельзя частично вернуть средства за платные приложения.
• Частичный возврат средств не поддерживается для некоторых способов оплаты.
• Нельзя вернуть средства за заказы Подписки через Google.
• Частичный возврат средств недоступен для заказов, размещенных до марта 2018 года.

Не в Python Как Оператор Идентификации

Операторы идентификации используются для сравнения объектов. У нас есть «нет» href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор

Программа для деления list1 из list2, но если какой-либо элемент в (Знаменателе не может

list1= 
list2= 
list3=[] 
for i in range(len(list1)): 
   #Denominator cannot be 0 
   if list2 is not 0: 
       list3.append(list1/list2) 
   else: 
       list3.append("Not Possible") 
print(list3) 

Output- 

list1= 
# list containing integers 
int_list=[] 
# list containing float values 
float_list=[] 
for i in list1: 
   # if the data type of  
   if type(i) is not int: 
        float_list.append(i) 
   else: 
        int_list.append(i) 
print("float list",float_list) 
print("integer list",int_list) 

Output- 
float list  
integer list 

Python Удалить Дубликаты Из СпискаPython Печать Без Новой СтрокиLearn Python the Hard Way Review PDFPython Map

Класс без конструктора

Мы можем создать класс без определения конструктора. В этом случае вызывается конструктор суперкласса для инициализации экземпляра класса. Класс — это основа всех классов в Python.

class Data:
    pass


d = Data()
print(type(d))  # <class '__main__.Data'>

Вот еще один пример, подтверждающий, что конструктор суперкласса вызывается для инициализации экземпляра подкласса.

class BaseData:

    def __init__(self, i):
        print(f'BaseData Constructor with argument {i}')
        self.id = i


class Data(BaseData):
    pass


d = Data(10)
print(type(d))

Выход:

BaseData Constructor with argument 10
<class '__main__.Data'>

Еще несколько примеров

Кэширование возвращаемых значений

Декораторы могут предоставить элегантный способ запоминания (кэширования) возвращаемых значений функции.

Представим себе следующую ситуацию, у нас в приложении используется достаточно ресурсоемкий (или с длительным временем обращения) API, и вы хотели бы, по возможности, как можно реже к нему обращаться. Идея состоит в том, чтобы сохранять и кэшировать значения, возвращаемые вызовами API для конкретных значений параметров запроса. В случае их повторного запроса с помощью API с указанными аргументами, вы могли бы просто сразу возвращать результаты из кэша вместо совершения повторного вызова методов API. Этот прием может значительно улучшить производительность вашего приложения. В примере кода ниже я смоделировал “дорогой” вызов API с использованием модуля time.

import functools
import time

def api(a):
    """API принимает в качестве параметра целое число и возвращает его квадрат.
    Для имитации времени работы процесса обращения я добавил временную задержку."""

    print("The API has been called...")

    # Сделаем задержку 3 сек
    time.sleep(3)

    return a * a


api(3)

>>> The API has been called...
    9

И так запуск и выполнение функции занимает примерно 3 секунды. Для того, чтобы кэшировать результат ее выполнения, мы можем использовать функцию . С ее помощью мы можем сохранить результат выполнения функции в словаре, а затем использовать его, когда снова будет необходим запрос к API с тем же параметром. При этом словарь, содержащий информацию о прошлых запросах к API, будет иметь следующий вид: в качестве ключей будет использоваться значение параметра запроса, а в качестве значения, соответствующего ключу – ответ API (результат выполнения функции). Единственным недостатком этого способа является то, что параметры (аргументы) запроса к API должны иметь такой вид, что могут быть легко преобразованы в хэш, а точнее корректное наименование ключа словаря.

import functools


@functools.lru_cache(maxsize=32)
def api(a):
    """API принимает в качестве параметра целое число и возвращает его квадрат.
    Для имитации времени работы процесса обращения я добавил временную задержку."""

    print("The API has been called...")

    # This will delay 3 seconds
    time.sleep(3)

    return a * a


api(3)

>>> 9

Особенностью технической реализации метода является принцип хранения полученных ранее результатов Least Recently Used LRU, что подразумевает организацию элементов словаря в порядке их использования, что позволяет быстро определить, какой элемент не использовался в течение длительного времени.

В примере кода выше параметр метода определяет максимальное число возвращаемых значений, которые могут быть сохранены до того, как он начнет удалять самые ранние из них. И теперь если мы запустим функцию на выполнение, то увидим, что первый раз для возврата ее результата потребуется около 3 секунд. Но если вы снова запустите ее с тем же параметром, то она почти мгновенно вернет результат из своего кэша.

Преобразование единиц измерения

Следующий декоратор, который мы рассмотрим преобразует длину из единиц измерения СИ в единицы измерения других систем, не загрязняя целевую декорируемую функцию логикой преобразования.

import functools

def convert(func=None, convert_to=None):
    """Этот код конвертирует единицы измерения из одного типа в другой."""

    if func is None:
        return functools.partial(convert, convert_to=convert_to)

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Conversion unit: {convert_to}")

        val = func(*args, **kwargs)

        # Добавим правила для преобразования
        if convert_to is None:
            return val

        elif convert_to == "km":
            return val / 1000

        elif convert_to == "mile":
            return val * 0.000621371

        elif convert_to == "cm":
            return val * 100

        elif convert_to == "mm":
            return val * 1000

        else:
            raise ValueError("Conversion unit is not supported.") # этот тип единиц не поддерживается

    return wrapper

Давайте используем этот пример кода и применим этот декоратор для функции, которая рассчитывает площадь прямоугольника.

@convert(convert_to="mile")
def area(a, b):
    return a * b


area(1, 2)

>>> Conversion unit: mile
    0.001242742

Полученный результат вызова функции расчета площади, к которой мы применили наш декоратор, показывает, что она не только рассчитывает правильное значение, но и выводит единицу длинны в которую мы преобразовывали входные значения. Поэкспериментируйте с другими единицами измерения и посмотрите, что получится.

Соглашения об именах

 «Явное лучше неявного», — Дзен Python.

Когда вы пишете код на Python, вам нужно назвать множество вещей: переменные, функции, классы, пакеты и так далее. Выбор разумных имен сэкономит вам время и силы в дальнейшем. По названию вы сможете понять, что представляет собой определенная переменная, функция или класс. Вы также избежите использования неподходящих имен, которые могут привести к трудноисправляемым ошибкам.

Совет: никогда не используйте однобуквенные имена l, O или I, поскольку они могут быть ошибочно приняты за 1 и 0 при определённых шрифтах:

O = 2  # Выглядит так, будто вы пытаетесь присвоить нулю значение 2

Стили именования

В таблице ниже описаны некоторые из распространенных стилей именования в коде на Python и указаны случаи, когда их следует использовать:

Тип	Соглашение о наименовании	Примеры
Функция	Используйте слово/слова в нижнем регистре. Отделяйте слова нижним подчёркиванием.	function, my_function
Переменная	Используйте одну букву, слово или слова в нижнем регистре. Для удобства чтения разделяйте слова нижним подчеркиванием.	x, var, my_variable
Класс	Каждое слово начинайте с заглавной буквы. Не разделяйте слова подчеркиванием. Этот стиль называется Pascal Case.	Model, MyClass
Метод	Используйте слово/слова в нижнем регистре. Для удобства чтения разделяйте слова подчеркиванием.	class_method, method
Константа	Используйте одну букву, слово или слова в верхнем регистре. Для удобства чтения разделяйте слова подчеркиванием.	CONSTANT, MY_CONSTANT, MY_LONG_CONSTANT
Модуль	Используйте короткое слово/слова в нижнем регистре. Для удобства чтения разделяйте слова подчеркиванием.	module.py, my_module.py
Пакет	Используйте короткие слова или слова в нижнем регистре. Не разделяйте слова подчеркиванием.	package, mypackage

Придерживайтесь выбранного стиля во всем проекте, и ваш код станет более читабельным. Также будьте осторожны при выборе букв и слов.

Стиль нейминга, безусловно, важен, но кроме того нужно тщательно выбирать сами имена. Ниже приведены несколько советов о том, как делать это максимально эффективно.

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать

×

Как выбирать имена

Выбор имен для ваших переменных, функций, классов и т. д. может быть сложной задачей. Хорошо подобранные имена сделают ваш код более читабельным. Лучший способ – использовать информативные имена, чтобы было понятно, что представляет собой объект.

При именовании переменных у вас может возникнуть соблазн выбрать простые однобуквенные имена в нижнем регистре, например, . Но если вы не используете в качестве аргумента математической функции, непонятно, что он собой представляет. Представьте, что вы сохраняете имя человека в виде строки и хотите использовать срез, чтобы отформатировать его по-другому. У вас может получиться что-то вроде этого:

# Не рекомендуется
x = 'John Smith'
y, z = x.split()
print(z, y, sep=', ')
'Smith, John'

Это будет работать, но вам придётся разбираться, что собой представляют , и . Это также может сбивать с толку ваших коллег. Более правильный выбор имен будет примерно таким:

# Рекомендуется
name = 'John Smith'
first_name, last_name = name.split()
print(last_name, first_name, sep=', ')
# 'Smith, John'

Точно так же, в попытках уменьшить количество букв в имени, может возникнуть соблазн использовать сокращения. В приведенном ниже примере я определяю функцию , которая принимает единственный аргумент и удваивает его:

# Не рекомендуется
def db(x):
    return x * 2

На первый взгляд это могло показаться разумным выбором. легко может быть сокращением от . Но представьте, что вы вернетесь к этому коду через несколько дней. Возможно, вы забыли, чего пытались достичь с помощью этой функции, и из-за этого будет сложно угадать, как вы ее сократили.

Следующий пример намного яснее. Если вы вернетесь к этому коду через пару дней после его написания, вы все равно сможете прочитать и понять назначение этой функции.

# Рекомендуется
def multiply_by_two(x):
    return x * 2

Та же философия применяется ко всем другим типам данных и объектам в Python. Всегда старайтесь использовать как можно более краткие, но информативные имена.

Цикл for

Как было сказано ранее, мы используем цикл в тех случаях, когда вам нужно повторить что-нибудь n-ное количество раз. Это проще понять, если взглянуть на пример. Мы используем встроенную функцию Python range. Функция range создаст список длинной в «n» элементов. В Python версии 2.Х существует другая функция под названием xrange, которая является генератором чисел и не такая ресурсоемкая, как range. Ранее разработчики сменили xrange на range в Python 3. Вот пример:

Python

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

1	print(range(5))# ответ: range(0, 5)

Как вы видите, функция range взяла целое число и вернула объект range. Функция range также принимает начальное значение, конечное значение и значение шага. Вот еще два примера:

Python

a = range(5, 10)
print(a) # range(5, 10)

b = list(range(1, 10, 2))
print(b) #

1 2 3 4 5

a=range(5,10) print(a)# range(5, 10) b=list(range(1,10,2)) print(b)#

В пером примере показано, что вы можете передать начальное и конечное значение, и функция range вернет числа, начиная с начального значения вплоть до (но не включая) последнее значение. Например, при запросе 5-10 мы получим 5-9. Во втором примере видно, как использовать функцию списка (list) для того, чтобы функция range вернула каждый второй элемент, между 1 и 10. Так что она начинает с 1, пропускает 2 и так далее. Теперь вы, наверное, гадаете, что же именно она будет делать с циклами? Что-ж, есть один простой способ показать, как работает цикл с использованием функции range! Давайте взглянем:

Python

for number in range(5):
print(number)

1 2	fornumber inrange(5) print(number)

Что здесь произошло? Давайте почитаем слева на право, чтобы понять это. Для каждого числа в диапазоне 5 мы вводим число. Мы знаем, что если мы вызываем range со значением 5, мы получим список из 5 элементов. Так что каждый раз, проходя через цикл, она выводит каждый из элементов. Цикл for, показанный выше, может быть эквивалентом следующего:

Python

for number in :
print(number)

1 2	fornumber in,1,2,3,4 print(number)

Функция range лишь делает результат несколько меньшим. Цикл for может обходить любой итератор Python. Мы уже видели, как именно он может работать со списком. Давайте взглянем, может ли он выполнять итерацию со словарем.

Python

a_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

for key in a_dict:
print(key)

1 2 3 4

a_dict={«one»1,»two»2,»three»3} forkey ina_dict print(key)

Когда вы используете for в словаре, вы увидите, что он автоматически перебирает ключи. Вам не нужно указывать ключ for в a_dict.keys() (впрочем, это также работает). Python делает только нужные нам вещи. Вы возможно думаете, почему ключи выводятся в другом порядке, отличном от того, какой был указан в словаре? Как мы знаем из соответствующей статьи, словари не упорядочены, так что мы можем выполнять итерацию над ними, при этом ключи могут быть в любом порядке. Теперь, зная, что ключи могут быть отсортированы, вы можете отсортировать их до итерации. Давайте немного изменим словарь, чтобы увидеть, как это работает.

Python

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»}
keys = a_dict.keys()

keys = sorted(keys)
for key in keys:
print(key)

1 2 3 4 5 6

a_dict={1″one»,2″two»,3″three»} keys=a_dict.keys() keys=sorted(keys) forkey inkeys print(key)

Результат:

Python

1
2
3

1 2 3

1 2 3

Давайте остановимся и разберемся с тем, что делает этот код. Во-первых, мы создали словарь, в котором ключи выступают в качестве целых чисел, вместо строк. Далее, мы извлекли ключи из словаря. Каждый раз, когда вы взываете метод keys(), он возвращает неупорядоченный список ключей. Если вы выведите их, и увидите, что они расположен в порядке по возрастанию, то это просто случайность. Теперь у нас есть доступ к ключам словаря, которые хранятся в переменной, под названием keys. Мы сортируем наш список, после чего используем цикл for в нем. Теперь мы готовы к тому, чтобы сделать все немного интереснее. Мы попробуем применить цикл в функции range, но нам нужно вывести только целые числа. Чтобы сделать это, нам нужно использовать условный оператор вместо параметра шага range. Это можно сделать следующим образом:

Python

for number in range(10):
if number % 2 == 0:
print(number)

1 2 3

fornumber inrange(10) ifnumber%2== print(number)

Результат:

Python

0
2
4
6
8

1 2 3 4 5

2 4 6 8

Вы наверное гадаете, что вообще здесь происходит? Что еще за знак процента? В Python, % называется оператором модуля. Когда вы используете оператор модуля, он возвращает остаток. Когда вы делите целое число на два, вы получаете число без остатка, так что мы выводим эти числа. Вам, возможно, не захочется использовать оператор модуля часто в будущем, но в моей работе он нередко помогает. Теперь мы можем взглянуть на цикл while.

Примеры Python __new__

class A(object): 
    def __new__(cls): 
         print("EXAMPLE-1") 
         return super(A, cls).__new__(cls) 
  
A()

Выход:

Выше мы видим самый первый пример, связанный с новым методом. Здесь мы не сделали ничего необычного, и единственным мотивом было правильно выполнить синтаксис. Здесь мы определили объект. Внутри него мы определили новый класс. Затем мы использовали простую печать и возвратили супер. Наконец, мы просто вызываем объект.

import math
class A(object): 
    def __new__(cls): 
        ("enter the number")
        ("enter the number")
        (a)+int(b)
         print(c)
         
         return super(A, cls).__new__(cls) 
  
A()

Выход:

В этом примере мы провели сложение 2 чисел. Здесь мы взяли входные данные от пользователя. Остальное мы только что проследили за соответствующим синтаксисом. Из приведенных выше 2 рассмотренных примеров можно сделать вывод, что новый метод вызывается автоматически. А также оператор return super следует использовать при работе с магическими методами.

не в python

Очень распространенный вариант использования not in any programming language is, который вы, возможно, часто использовали,-это «not in». Мы используем его для того, чтобы определить, находится ли конкретная последовательность в объекте или нет.

Предположим, мы хотим проверить, есть ли «горох» в списке фруктов или нет.

fruits= 
if 'peas' not in fruits: 
   print("Vegetable") 
else: 
   print("Fruit") 

Output- 
Vegetable

Чтобы сделать его короче и слаще, мы можем использовать эти операторы, чтобы быть

ages=[] 
# making a list of all ages allowed to vote 
for i in range(18,101): 
    ages.append(i) 
# If the given age is not allowed to vote print True 
print(17 not in ages) 

Output- 
True

Программа для перечисления вниз меток в списке и добавления «Отсутствует», если имя

dict1={"Ashwini":48,
       "khush":41,
       "Lamba":49,
       "Shera":30,
       "Arjun":47} 
list1= 
list2=[] 
for i in list1: 
   if i not in dict1.keys(): 
       list2.append("Absent") 
   else: 
       list2.append(dict1) 
print(list2) 

Output- 

9 ответов

Ну, ты мог бы сделать …

но, насколько я знаю, нет более простого способа расширить None, чтобы заполнить весь набор.

Я не вижу, что не так с возвращением (Нет, Нет). Это намного чище, чем предлагаемые здесь решения, которые включают в себя гораздо больше изменений в вашем коде.

Также не имеет смысла, что вы хотите, чтобы None автоматически делился на 2 переменные.

Я думаю, что есть проблема абстракции .

Функция должна поддерживать некоторый уровень абстракции, который помогает уменьшить сложность кода.
В этом случае либо функция не поддерживает правильную абстракцию, либо вызывающая сторона не соблюдает ее.

Функция могла быть чем-то вроде ; в этом случае уровень абстракции находится на кортеже, и поэтому возвращение None было бы хорошим способом сообщить о каком-то конкретном случае (например, о несуществующей сущности). Ошибка в этом случае будет заключаться в ожидании двух элементов, в то время как фактически единственное, что вы знаете, это то, что функция возвращает один объект (с информацией, связанной с 2-й точкой).

Но это также могло быть что-то вроде ; в этом случае абстракция будет прервана путем возврата None, потому что функция (как следует из названия) должна возвращать два значения, а не одно !

В любом случае, основная цель использования функции — снижение сложности — по крайней мере частично потеряна.

Обратите внимание, что эта проблема не будет отображаться с оригинальным именем; именно поэтому всегда важно давать хорошие имена для функций и методов. Я не думаю, что есть хитрость. Вы можете упростить свой код вызова до:

Вы можете упростить свой код вызова до:

Я не думаю, что есть хитрость. Вы можете упростить свой код вызова до:

или даже

где first_default и second_default — это значения, которые вы задали бы первому и второму значениям по умолчанию.

Как насчет этого?

Изменить . Чтобы было ясно, единственное изменение — заменить на . Я чрезвычайно удивлен, что никто больше не думал об этом. (Или, если они есть, я хотел бы знать, почему они не использовали его.)

Вы должны быть осторожны со стилем решения . Они работают, но они немного шире, чем ваша оригинальная спецификация. По сути, что если вернет пустой кортеж ? До тех пор, пока вы знаете, что все в порядке, если вы воспринимаете это как , у вас хорошие решения.

Если бы это был распространенный сценарий, я бы, вероятно, написал бы служебную функцию, например:

Хорошо, я бы просто вернулся (Нет, Нет), но пока мы находимся в глуши (хех), вот способ использования подкласса кортежа. В другом случае вы не возвращаете None, а вместо этого возвращаете пустой контейнер, который, кажется, соответствует духу вещей. «Итератор» контейнера распаковывает значения None, когда они пустые. В любом случае демонстрирует протокол итератора …

Протестировано с использованием v2.5.2.

Вывод желаемый:

Я нашел решение этой проблемы:

Вернуть None или вернуть объект.

Однако вам не нужно писать класс просто для того, чтобы вернуть объект. Для этого вы можете использовать именованный кортеж

Вот так:

А потом:

И у вас есть доступ к таким результатам:

Объекты первого класса

Как вам, наверное, известно в Python практически всё является объектом, а функции рассматриваются как объекты первого класса. Это означает, что функции могут передаваться и использоваться в качестве аргументов, как и любой другой объект (например, строка, int, float, список и т.д.). Также функции можно присваивать переменным, то есть рассматривать их как любые другие объекты. Рассмотрим следующий пример:

def func_a():
    return "I was angry with my friend."

def func_b():
    return "I told my wrath, my wrath did end"

def func_c(*funcs):
    for func in funcs:
        print(func())

main_func = func_c
main_func(func_a, func_b)

>>> I was angry with my friend.
>>> I told my wrath, my wrath did end

Этот пример кода иллюстрирует тот факт, что функции в Python рассматриваются как объекты первого класса. В начале я определяю две функции, и , а затем функцию , которая принимает их в качестве своих параметров. запускает, принятые в качестве параметров функции на выполнение, и выводит в консоли результаты их работы. Затем мы присваиваем функцию переменной . В итоге мы запускаем функцию и она ведет себя точно так же, как и .

Использование инициализатора

Теперь, если я попытаюсь вызвать этот класс с аргументами, то мы увидим ошибку:

class Test:
    """
    Тестируем работу метода __init__
    """


t = Test(1, 0)

Вывод программы

Traceback (most recent call last):
   File "/Users/krnlnx/Projects/Test/init.py", line 7, in 
     t = Test(1, 0)
TypeError: Test() takes no arguments

Чтобы принимать аргументы, нам нужно определить метод __init__ в нашем классе:

def __init__(self, x, y):
    self.x = x
    self.y = y

Первым аргументом в нашем методе __init__ всегда будет self (как и почти во всех других методах). После этого нам нужно объявить любые аргументы, которые мы хотим, чтобы наш класс принял.

Главное, что вы почти всегда увидите в методе __init__ — это присвоение атрибутов.

Это наш новый класс Point:

class Test:
    """
    Тестируем работу метода __init__
    """

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

Если я назову его так же, как раньше, без каких-либо аргументов, то мы увидим ошибку, потому что этот класс теперь требует двух аргументов — x и y:

class Test:
    """
    Тестируем работу метода __init__
    """

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y


t = Test()

Вывод программы

Traceback (most recent call last):
   File "/Users/krnlnx/Projects/Test/init.py", line 11, in 
     t = Test()
TypeError: init() missing 2 required positional arguments: 'x' and 'y'

Нужно дать нашему классу Test два аргумента, чтобы получить новый экземпляр этого класса:

class Test:
    """
    Тестируем работу метода __init__
    """

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y


t = Test(1, 0)

Этот объект Point теперь имеет атрибут x и атрибут y:

>> t.x
1

>> t.y
0

Это означает, что наш метод __init__ был вызван!

Словари

Словарь — структура, в которой хранятся пары значений в виде «ключ-значение». Заключены эти значения в фигурные скобки . Каждому ключу соответствует свое значение.

Рассмотрим пример. В следующем словаре содержатся имена сотрудников. Имя сотрудника — ключ, его должность — значение. 

employees = {
    "Джек": "Инженер",
    "Мэри": "Менеджер",
    "Генри": "Писатель",
}

Пример функции, возвращающей словарь в виде «ключ-значение».

def city_country(city, country):
    location = {}
    location = country
    return location
 
favorite_location = city_country("Бостон", "США")
print(favorite_location)
# result: {'Бостон': 'США'}

В примере выше «Бостон» — ключ, а «США» — значение. 

Мы проделали долгий путь… Подытожим — вы можете вернуть несколько значений из функции и существует несколько способов сделать это.

ImportError

Возможно, вы импортируете встроенный модуль, который, как вы уверены, находится в стандартной библиотеке Python, но, к вашему удивлению и разочарованию, интерпретатор возвращает .

Эта проблема обычно возникает, когда разработчики импортируют в свою библиотеку файл, имя которого совпадает с именем одного из встроенных модулей стандартной библиотеки. В таких ситуациях Python отдает приоритет установленному вами модулю с таким же именем, а не встроенному модулю стандартной библиотеки.

Решение? Просто переименуйте файл в своей библиотеке и дайте ему уникальное имя, которое не используется в модулях стандартной библиотеки.

Делаем атрибуты приватными

Теперь мы увидим, как сделать методы закрытыми, чтобы внешние вызывающие функции не могли манипулировать переменными внутри них. Ими можно управлять только с помощью функций, определенных в классе. Они становятся закрытыми, если ставить перед ними два символа подчеркивания.

Пример:

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как мы можем сделать атрибуты закрытыми в программе.

 
class Javatpoint: 
   def __init__(self, age=49): 
      self._age = age 
# make the getter method 
   def get_age(self): 
      return self.__age 
# make the setter method 
   def set_age(self, a): 
      self.__age = a 
grad_obj = Javatpoint() 
print(grad_obj._age) 
# Before using setter 
print(grad_obj.get_age()) 
# After using setter 
grad_obj.set_age(2020) 
print(grad_obj._age) 

Вывод: после выполнения этого кода выше мы получим вывод, как показано ниже:

49