Олег Бройтман

Это третья статья данного цикла лекций.

Перепечатка. Оригинал статьи опубликован по адресу http://www.softerra.ru/review/oses/linux/11349/

При создании больших программ или библиотек большим количеством людей встает проблема коллизий имен. Питон решает эту проблему так же, как и большинство современных языков - структурированием пространства имен с помощью иерархически организованных модулей.

В Питоне 3 пространства имен: встроенное пространство имен (им можно управлять с помощью модуля доступа к интерпретатору sys), локальное пространство функции, и глобальное пространство модуля. (Объектно-ориентированное программирование создает дополнительные пространства классов и экземпляров классов, об этом ниже). Каждое пространство имен - это список отображений имени в значение.

Модуль - это совокупность описаний, объединенных в общее пространство имен - глобальное пространство модуля. Модули подключаются к программе (или другому модулю) с помощью оператора import, после которого имена из пространства имен модуля становятся доступными. Какие именно имена становятся доступны, определяет оператор import: вариант import module делает доступным ровно одно имя - имя модуля module, но зато через это имя можно использовать все глобальные имена модуля в виде module.name. В варианте from module import name из модуля импортируется указанное имя или список имен. В варианте from module import * из модуля импортируются все имена. Хотя автор модуля может ограничить этот список, а в отсутствии такого ограничения не импортируются имена, начинающиеся с подчеркивания - считается, что это внутренние имена модуля, не входящие в его публичный интерфейс.

Модуль может быть написан на Python, C или C++. Модули, написанные на Питоне, позволяют создавать новые классы (об объектно-ориентированном программировании речь будет идти ниже). Модули написанные на C и C++ позволяют создавать новые типы данных. Модули, написанные на C/C++ могут быть встроенные (builtin) или подгружаемые (DLL в Windows, разделяемые библиотеки в тех вариантах UNIX, в которых формат выполняемых файлов ELF).

Модуль на Питоне - это текстовый файл с расширением .py, содержащий описания переменных, функций и классов, плюс выполняемый код, который позволяет инициализировать модуль. Этот код выполняется при первом импорте модуля, после чего интерпретатор запоминает, что модуль уже проимпортирован и проинициализирован, и при последующих импортах этого же модуля код инициализации не выполняется.

Модули можно объединять в древовидные иерархии. Например, пакет XML содержит в себе пакеты DOM, SAX, Parsers (и другие, в зависимости от реализации). В результате можно проимпортировать PyExpat командой import xml.parsers.expat, тогда команды этого модуля будут доступны как xml.parsers.expat.ParserCreate, а можно проимпортировать его же командой from xml.parsers import expat, тогда команды этого модуля будут доступны как expat.ParserCreate. Или сразу from xml.parsers.expat import ParserCreate!

Питон - объектно-ориентированный язык со множественным наследованием. Можно сказать, что Питон поддерживает классическую ОО-модель с некоторыми особенностями. Классы в Python могут иметь статические переменные, разделяемые всеми экземплярами класса, но не могут иметь статических методов. Все методы относятся к экземплярам класса. Все методы можно переопределять в наследниках. Ссылка на объект (экземпляр класса) передается в методы в явном виде, в первом параметре. Традиционно эту переменную называют self. Какого-то общего предка всех классов (типа Object) в Python нет. Вообще в ОО-программировании в Питоне важно не кто от кого наследуется, а какой поддерживается интерфейс; наследование лишь дает реализацию. Формальных механизмов проверки интерфейсов пока нет, но возможно они будут включены в язык и библиотеки; Zope делает шаги в этом направлении.

Конструктор и деструктор класса называются __init__ и __del__ (встроенные и служебные имена в Питоне обозначаются двумя подчеркиваниями перед и после имени; это всего лишь соглашение, язык не запрещает программисту писать собственные методы с такими именами). Вернее было бы назвать эти методы initializer и finalizer - они сами не размещают и не освобождают память (это делает за них интерпретатор), они инициализируют и очищают свои переменные.

В Питоне нет отдельного оператора new для создания экземпляров класса. Для создания экземпляра класса вызывается класс с необходимыми параметрами. Эти параметры передаются в __init__. Метод __del__, конечно, вызывается без параметров (кроме, естественно, self). Для удаления объектов (и не только экземпляров классов) в Питоне есть оператор del.

Пример. class Foo: bar = "baz" def __init__(self, foo): self.foo = foo def __del__(self): del self.foo foo = Foo(12) del foo Описание класса создает новое пространство имен, в котором определяются статические переменные (в нашем примере это bar) и методы. Создание экземпляра порождает пространство имен объекта, доступ к которому осуществляется через переменную экземпляра класса foo, а внутри методов класса - через переменную self.

Классы в Питоне позволяют программисту создавать новые типы данных и определять для них все операции, доступные для встроенных типов. Например, метод __getitem__ позволяет индексировать объект, а __setitem__ - присваивать индексу объекта. Метод __getitem__ также позволяет объекту участвовать в цикле for, эмулируя последовательность (sequence). Есть методы, позволяющие объекту эмулировать булевские значения и участвовать в операторах if и while. Методы __getattr__ и __setattr__ позволяют читать и писать атрибуты объектов. Метод __call__ позволяет вызывать экземпляр класса с параметрами!

Python позволяет переопределить все инфиксные операции, причем отдельно для левого и правого аргумента выражения. Например, если a - экземпляр класса A, и b - экземпляр класса B, то для вычисления выражения a + b Питон будет сначала искать метод __add__ в классе A, а если не найдет - то метод __radd__ в классе B (а если и там не найдет - возбудит исключение TypeError).

Многие программисты, особенно писавшие на C++, боятся и не любят множественного наследования. Авторы языка Java вообще не включили множественное наследование в язык. Совершенно напрасно! Python позволяет использовать множественное наследование весьма успешно и удобно. Множественное наследование облегчает переиспользование кода (code reuse) вместо copy/paste-программирования, что очень важно и для эффективности, и для читаемости программ, и для отладки. Часто программисты на Питоне создают класс с помощью множественного наследования из нескольки связанных между собой "кирпичиков", словно из конструктора. Такие "кирпичики" в ОО-программировании называются MixIn-классами. Подробную статью про программирование с помощью MixIn-классов можно прочесть в Linux Journal

Еще один способ использования классов (точнее, экземпляров), не связанный непосредственно с ОО-программированием - использование пространства имен, которое предоставляет объект. Рассмотрим следующую проблему. Вам надо пройти циклом по списку, сохраняя между итерациями цикла некоторую информацию. Это можно сделать циклом for, никаких проблем. А можно воспользоваться возможностями функционального программирования, которые есть в Питоне - функциями map, filter, reduce и тому подобное. Эти функции требую в качестве первого параметра функцию, которую они в процессе цикла вызывают. Это эффективнее, чем цикл for (эти функции-то написаны на C), но возникает проблема с хранением состояния между итерациями. Функция, которую вызывает map может хранить состояние только в глобальных переменных. Для простых программ это вполне приемлемо. Но вот, скажем, с многопоточными программами будут проблемы - необходимо запирать и синхронизировать доступ к глобальным переменным. Да и вообще к глобальным переменным надо обращаться только при крайней нужде.

Вот тут на помощь приходит дополнительное пространство имен, существующее в экземпляре класса. Создадим класс class Process: def __init__(self): self.foo = 0 def __call__(self, v): if self.foo > 100: raise OverflowError self.foo += v return self.foo , создадим экземпляр этого класса: p = Process(), и передадим этот объект в map вместо функции: result = map(p, sequence). Функция map, ничего не подозревая, будет вызывать переданный ей объект как функцию с одним параметром. Никаких проблем - мы так описали класс, что его экземпляры можно вызывать, и именно с одним параметром! И от итерации к итерации объект p сохраняет необходимое состояние.

Другой похожий пример: class Process: def __init__(self): self.sum = 0 def add(self, v): self.sum += v return self.sum p = Process() result = map(p.add, sequence) print p.sum Вся разница в этом примере - мы передаем не объект p, а его метод p.add. Но что такое p.add? В Python это особая сущность, называемая BoundMethod. Это объект, который помнит адрес объекта p, адрес функции add класса Process, и, когда его вызывают, в свою очередь вызывает метод класса с правильным первым параметром self. Если обратиться к этому методу как Process.add, то это - UnboundMethod, и его надо вызывать, подставив все параметры в явном виде: Process.add(p, 1). Вызов в таком виде часто используется для вызова родительского конструктора или метода: class Foo(Bar) def __init__(self): Bar.__init__(self)

Еще один вариант использования этого трюка - сортировка списков. Списки в Питоне имеют метод sort(), который принимает параметр - функцию сравнения. Если сравнение сложное, и зависит от внешних условий, в качестве функции можно передать заранее проинициализированный объект.