Web- программирование Лекция 5. python 3 ( часть 2)

Владимировна
тел: 8-926-880-12-76
почта: ntrutn@gmail.com

быть загружен много раз во многих местах.
Управление адресным пространством: модуль

— это высокоуровневая организация программ, это пакет имен, который избавляет вас от конфликтов. Каждый объект «проживает» свой цикл внутри своего модуля, поэтому модуль — это средство для группировки системных компонентов.
Глобализация сервисов и данных: для реализации объекта, который используется во многих местах, достаточно написать один модуль, который будет импортирован.

которые можно использовать в других программах.

Объекты из модуля могут быть

импортированы в другие модули.

Имя файла образуется путем добавления к имени модуля расширения .py.

При импорте модуля интерпретатор ищет файл с именем my_module.py:
1. в текущем каталоге,
2. в каталогах, указанных в переменной окружения PYTHONPATH
3. в зависящих от платформы путях по умолчанию, а также в специальных файлах с расширением '.pth', которые лежат в стандартных каталогах.

Программист может внести изменения в PYTHONPATH и в '.pth', добавив туда свой путь. Каталоги, в которых осуществляется поиск, можно посмотреть в переменной sys.path.

существует файл с именем my_module.pyc в том же каталоге, где

найден my_module.py, считается, что он содержит байт-компилированный модуль my_module. Если такого файла нет, то он создается, и время последнего изменения my_module.py записывается в созданном my_module.pyc.
Содержимое байт-компилированных файлов является платформенно-независимым (но может быть разным для разных версий интерпретатора), так что каталог с модулями может совместно использоваться машинами с разными архитектурами.

для всех определенных в нем функций.

Если в модуле определена

переменная __all__ (список атрибутов, которые могут быть подключены), то будут подключены только атрибуты из этого списка. Если переменная __all__ не определена, то будут подключены все атрибуты, не начинающиеся с нижнего подчёркивания.

Для того чтобы переменные этого модуля не попали в конфликт с другими глобальными именами или другими модулями, нужно использовать префикс: _имя_модуля_._имя_переменной_ .

Модули могут импортировать другие модули. Обычно инструкцию import располагают в начале модуля или программы.

import math # название модуля становится переменной
>>> math.e #

доступ к атрибутам модуля
2.718281828459045

>>> import math as m # m - псевдоним
>>> m.e
2.718281828459045

], [ [ as ]

…]

>>> from math import e, ceil as c
>>> e
2.718281828459045
>>> c(4.6)
5

>>> from math import (sin, cos,
... tan, atan)

call last):
File "", line 1, in
NameError: name 'version'

is not defined


>>> from sys import *
>>> version
'3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)]'

>>> version_info
sys.version_info(major=3, minor=3, micro=2, releaselevel='final', serial=0)

y
>>> x = 42
>>> import small
>>> small.x = 42

b = 1
for i in range(n - 2):

a, b = b, a + b
return b

# если модуль запущен как скрипт
if __name__ == "__main__":
hello()
for i in range(10):
print(fib(i))

системы.

Так же, как применение модулей делает безопасным использование глобального пространства

имен авторами различных модулей, применение пакетов делает безопасным использование имен модулей авторами многомодульных пакетов.

TCP/ каталог, в котором лежит пакет
_init_.py по этому файлу интерпретатор распознает, что в каталоге лежит пакет
main.py

Server/
_init_.py
tcp.py
server.py
lib.py
Client/
_init_.py
tcp.py
client.py
lib.py

функции connect() выглядит так:
>>> import TCP.Server.lib.connect()

ИЛИ

>>> from TCP.Server import lib

as server_lib

# вместо lib может быть подставлен модуль, подпакет или имя, определенное в TCP.Server (функция, класс, переменная)

>>> from TCP.Client import lib as client_lib
>>> server_lib.connect()
>>> client_lib.connect()

Обычно функция определяется с помощью инструкции def.

def add(x, y):

return x + y

Вызов функции:

>>> add(1, 10)
11
>>> add('abc', 'def')
'abcdef'

print "n = ", n
def

myfunc(x):
print "x = ", x
return x+n
return myfunc

new = newfunc(100)

a = new(200)
print a

вернет значение None:

>>> def func():
... pass
...
>>> print(func())
None

основными концепциями являются понятия объектов и классов.

Класс — тип, описывающий

устройство объектов. Объект — это экземпляр класса.

В Python всё является объектами.

Объектно-ориентированный подход в программировании подразумевает следующий алгоритм действий:

Описывается проблема с помощью обычного языка с использованием понятий, действий, прилагательных.
На основе понятий формулируются классы.
На основе действий проектируются методы.
Реализуются методы и атрибуты.

операция может выполнять различные функции. Простым примером полиморфизма может служить

функция count(), выполняющая одинаковое действие для различных типов обьектов: 'abc'.count('a') и [1, 2, 'a'].count('a'). Оператор плюс полиморфичен при сложении чисел и при сложении строк.
Инкапсуляция: можно скрыть ненужные внутренние подробности работы объекта от окружающего мира. Этот принцип основан на использовании атрибутов внутри класса. Атрибуты могут иметь различные состояния в промежутках между вызовами методов класса, вследствие чего сам объект данного класса также получает различные состояния.
Наследование: можно создавать специализированные классы на основе базовых. Это позволяет нам избегать написания повторного кода.
Композиция: объект может быть составным и включать в себя другие объекты.

наследование;
производный класс может переопределить любые методы базовых классов;

в любом месте можно вызвать метод с тем же именем базового класса;
все атрибуты класса в Python по умолчанию являются public, т.е. доступны отовсюду; все методы — виртуальные, т.е. перегружают базовые.

.
инструкция №

Каждая такая запись генерирует свой объект

класса.
В Python описание класса - это создание объекта (в С++ объявление).

Есть также другой тип объекта Python — экземпляр класса, который генерируется при вызове:

экземпляр_класса = имя_класса()

Объект класса и экземпляр класса — это два разных объекта.
Первый генерируется на этапе объявления класса, второй — при вызове имени класса. Объект класса может быть один, экземпляров класса может быть много.

атрибуты-методы.

Память для атрибутов выделяется в момент их первого присваивания —

либо снаружи, либо внутри метода. Методы начинаются со служебного слова def.
Доступ к атрибутам выполняется по схеме obj.attrname.

class Simple:
u'Простой класс'
var = 87
def f(x):
return 'Hello world'

>>> print Simple.var.__doc__ #вызов стандартных атрибутов
int(x[, base]) -> integer
...

smpl. Если мы хотим, чтобы при создании выполнялись какие-то действия,

нужно определить конструктор, который будет вызываться автоматически:

class Simple:
def __init__(self):
self.list = []

Конструктору можно передать аргументы:

class Simple:
def __init__(self, count, str):
self.list = []
self.count = count
self.str = str

снаружи — для этого слева нужно поставить два символа подчеркивания:

class

Simple:
u'Простой класс с приватным атрибутом'
__private_attr = 10
def __init__(self, count, str):
self.__private_attr = 20
print self.__private_attr

s = Simple(1,'22')
print s.__private_attr

Последняя строка вызовет исключение — атрибут __private_attr годен только для внутреннего использования.

x + y
class Simple:
f = method_for_simple

>>> s =

Simple()
>>> print s.f(1,2)
3

Пустой класс можно использовать в качестве заготовки для структуры данных:

class Customer:
pass
custom = Customer()
custom.name = 'Вася'

Simple:
def __init__(self):
self.list = []
def f1(self):
self.list.append(123)
def

f2(self):
self.f1()

>>> s = Simple()
>>> s.f2()
>>> print s.list
[123]

Self — это аналог "this" в C++.

определен не в текущем модуле:

class Derived(module_name.Base):

Разрешение имен атрибутов работает

сверху вниз: если атрибут не найден в текущем классе, поиск продолжается в базовом классе, и так далее по рекурсии. Производные классы могут переопределить методы базовых классов — все методы являются в этом смысле виртуальными. Вызвать метод базового класса можно с префиксом:

Base.method()

производится в следующем порядке:

в Derived;
в Base1, затем рекурсивно в базовых

классах Base1;
в Base2, затем рекурсивно в базовых классах Base2
и т.д.

pay=0):
self.name = name
self.job = job
self.pay = pay

def lastName(self):
return self.name.split()[-1]
def giveRaise(self, percent):
self.pay = int(self.pay * (1 + percent))
def __str__(self):
return '[Person: %s, %s]' % (self.name, self.pay)

class Manager(Person):
def __init__(self, name, pay):
Person.__init__(self, name, 'mgr', pay)
def giveRaise(self, percent, bonus=100):
Person.giveRaise(self, percent + bonus)

pay=100000)

Вызываем перегруженную функцию __str__;
>>> print(ivan)
>>> print(john)

Выводим фамилию:
>>> print(ivan.lastName(), john.lastName())

Начисляем премиальные:
>>>

john.giveRaise(.10)

Создаем инстанс класса Manager:
>>> tom = Manager('Tom Jones', 50000)

Начисляем мегапремиальные:
>>> tom.giveRaise(.10)