Что такое инстанцирование в программировании
Перейти к содержимому

Что такое инстанцирование в программировании

  • автор:

Инстанцирование

Объект — некоторая сущность в виртуальном пространстве, обладающая определённым состоянием и поведением, имеет заданные значения свойств (атрибутов) и операций над ними (методов) [1] . Как правило, при рассмотрении объектов выделяется то, что объекты принадлежат одному или нескольким классам, которые в свою очередь определяют поведение (являются моделью) объекта. Время с момента создания объекта (конструкция) до его уничтожения (деструкция) называется временем жизни объекта. Объект наряду с понятием «класс», является важным понятием объектно-ориентированного подхода в программировании. Объекты обладают свойствами наследования, инкапсуляции и полиморфизма. [1]

Инстанцирование (англ. instantiation ) — создание экземпляра класса. В отличие от слова «создание», применяется не к объекту, а к классу. То есть, говорят «(в виртуальной среде) создать экземпляр класса или инстанцировать класс». Порождающие шаблоны используют полиморфное инстанцирование.

Экземпляр класса (англ. instance ) — это описание конкретного объекта в памяти. Класс описывает свойства и методы, которые будут доступны у объекта, построенного по описанию, заложенному в класс. Экземпляры используют для представления (моделирования) конкретных сущностей реального мира. Например объектом может быть ваша стиральная машина, и иметь следующие атрибуты: компания-производитель «Вятка», наименование модели «Вятка-автомат», серийный номер изделия ВЯТ454647, емкость 20 л.

Имя объекта начинается обычно со строчной буквы.

Анонимный объект (англ. anonymous object ) — это объект который принадлежит некоторому классу, но не имеет имени.

Инициализация (англ. initialization ) — присвоение начальных значений полям объекта.

Практический подход

В большинстве объектно ориентированных языков программирования (таких как C++ или С#), объекты являются экземплярами некоторого заранее описанного класса (однако например в таком языке как конструктора класса, и уничтожаются либо с помощью деструктора класса (например, в C++), либо автоматически с использованием сборщика мусора (в C#). Объект хранится в виде данных всех его полей и ссылок на таблицу виртуальных методов и RTTI своего класса. Класс определяет набор функций и служебной информации для построения объекта, в том числе необходимый объем памяти для хранения объекта. В языке интерпретатор CPython) все значения являются объектами, даже классы. В этом языке можно построить класс, экземплярами которого будут классы. Такие классы называются метаклассами.

См. также

  • Класс
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Множество
  • Элемент множества
  • Доменный объект

Инстанцирование классов и экземпляры — Python: Введение в ООП

Класс, как мы уже увидели, может хранить данные. Но типичный класс присутствует в программе в единственном экземпляре. Поэтому сам по себе класс не очень полезен, ведь хранить определения можно и в модулях. Весь смысл использования классов заключается в их инстанцировании.

Инстанцированием (instantiation) называют процесс (акт) создания на основе класса экземпляра (instance) — такого объекта, который получает доступ ко всему содержимому класса, но при этом обладает и способностью хранить собственные данные. При этом, имея объект, всегда можно узнать, экземпляром какого класса он является.

Давайте объявим класс и создадим пару экземпляров, а заодно и познакомимся с синтаксисом инстанцирования классов:

class Person: pass bob = Person() bob # alice = Person() alice # bob is alice # False bob is Person # False alice is Person # False 

Что мы можем увидеть в этом примере? Первое, что бросается в глаза, это вызов класса как функции: Person() . Сходство это — не только внешнее. В Python инстанцирование фактически и является вызовом некоторой функции, которая возвращает новый экземпляр класса.

При выводе объекта класса в REPL можно увидеть строку, похожую на вывод информации о классе, только вместо «class» в строчке упоминается «object».

Также стоит обратить внимание на то, что все экземпляры являются отдельными объектами, поэтому оператор is дает False как при соотнесении экземпляров между собой, так и при соотнесении любого экземпляра с объектом класса ( bob , alice и Person — три самостоятельных объекта).

Атрибуты класса и экземпляры

В предыдущем примере класс был пустой. Теперь воспроизведем его, но добавим на этот раз атрибут:

class Person: name = 'Noname' bob, alice = Person(), Person() bob is alice # False bob.name is alice.name # True bob.name is Person.name # True bob.name # 'Noname' 

Этот пример показывает, что а) и bob , и alice имеют атрибут name , б) значение атрибутов name — общее для всех трех объектов.

Давайте же переименуем Боба:

bob.name = 'Bob' bob.name is Person.name # False Person.name # 'Noname' alice.name # 'Noname' bob.name # 'Bob' 

Вот вы и увидели то самое «собственное состояние объекта». Person продолжает давать имя всем экземплярам, пока те не изменят значение своего атрибута. В момент присваивания нового значения атрибуту экземпляра, экземпляр получает свой собственный атрибут!

Атрибут __dict__

Стоит прямо сейчас заглянуть «под капот» объектной системы Python, чтобы вы в дальнейшем могли исследовать объекты самостоятельно. Это и интересно, и полезно — как при обучении, так и при отладке объектного кода.

Итак, внутри каждого объекта Python хранит… словарь! Имена атрибутов в пространствах имен выступают ключами этого словаря, а значения являются ссылками на другие объекты. Словарь этот всегда называется __dict__ и тоже является атрибутом. Обращаясь к этому словарю, вы можете получить доступ к значениям атрибутов:

Person.__dict__['name'] # 'Noname' bob.__dict__['name'] # 'Bob' alice.__dict__['name'] # Traceback (most recent call last): # File "", line 1, in # KeyError: 'name' 

Присмотритесь, и вы увидите: у bob в __dict__ есть его собственное имя, а у alice собственного имени нет. Но при обращении к атрибуту привычным способом «через точку», вы видите имя и у alice ! Как же это работает?

Дело в том, что машинерия объектной системы Python при обращении к атрибуту сначала ищет атрибут в словаре экземпляра. Но если там соответствующего ключа не нашлось, то атрибут ищется уже в классе. Именно так alice получает имя: Python находит его в классе Person .

Надо сказать, что это очень разумный подход! Да, Python мог бы копировать словарь класса при инстанцировании. Но это привело бы к излишнему потреблению памяти. А вот «коллективное использование», напротив, позволяет память экономить!

И, конечно же, словарь __dict__ объекта может быть изменен. Когда мы давали Бобу имя, мы на самом деле сделали что-то такое:

bob.__dict__['name'] = 'Bob' 

Мы даже можем добавить Бобу фамилию и сделать это через модификацию __dict__ :

bob.__dict__['surname'] = 'Smith' bob.surname # 'Smith' 'surname' in Person.__dict__ # False 

А ведь у класса не было атрибута surname ! Каждый экземпляр класса тоже является самостоятельным пространством имен, пригодным для расширения в процессе исполнения программы (за счет использования под капотом словарей, как вы теперь знаете!).

Проверка принадлежности экземпляра к классу

Выше мы уже упоминали, что объект всегда связан с классом. Эта связь заключается в наличии у экземпляра атрибута __class__ , который является ссылкой на объект класса:

bob.__class__ # bob.__class__ is Person # True 

Как вы уже могли заметить, в Python многие «внутренние штуки» имеют имена, заключенные в двойные символы подчеркивания. В разговоре питонисты обычно проговаривают подобные имена примерно так: «дАндер-класс», что является калькой с «dunder class», где «dunder», в свою очередь, это сокращение от «double underscore», то есть «двойной символ подчеркивания». Полезно запомнить этот стиль именования!

А еще стоит запомнить, что практически всегда, когда вы хотите использовать что-то, названное в dunder-стиле, «есть способ лучше»! Так с __dict__ напрямую работать не приходится, потому что есть возможность обращаться к атрибутам «через точку». Вот и __class__ в коде встречается редко. А рекомендуемый способ проверки принадлежности к классу выглядит так:

isinstance(bob, Person) # True 

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Инстанцирование в Python

Какой метод вызывается первым при этом вызове Foo? Большинство новичков, да и, возможно, немало опытных питонистов тут же ответят: «метод __init__». Но если внимательно приглядеться к сниппетам выше, вскоре станет понятно, что такой ответ неверен.

__init__ не возвращает никакого результата, а Foo(1, y=2), напротив, возвращает экземпляр класса. К тому же __init__ принимает self в качестве первого параметра, чего не происходит при вызове Foo(1, y=2). Создание экземпляра происходит немного сложнее, о чём мы и поговорим в этой статье.

Порядок создания объекта

Инстанцирование в Python состоит из нескольких стадий. Понимание каждого шага делает нас чуть ближе к пониманию языка в целом. Foo — это класс, но в Питоне классы это тоже объекты! Классы, функции, методы и экземпляры — всё это объекты, и всякий раз, когда вы ставите скобки после их имени, вы вызываете их метод __call__. Так что Foo(1, y=2) — это эквивалент Foo.__call__(1, y=2). Причём метод __call__ объявлен в классе объекта Foo. Какой же класс у объекта Foo?

>>> Foo.__class__

Так что класс Foo — это экземпляр класса type и вызов метода __call__ последнего возвращает класс Foo. Теперь давайте разберём, что из себя представляет метод __call__ класса type. Ниже находятся его реализации на C в CPython и в PyPy. Если надоест их смотреть, прокручивайте чуть дальше, чтобы найти упрощённую версию:

CPython

static PyObject * type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds) < PyObject *obj; if (type->tp_new == NULL) < PyErr_Format(PyExc_TypeError, "cannot create '%.100s' instances", type->tp_name); return NULL; > obj = type->tp_new(type, args, kwds); obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL); if (obj == NULL) return NULL; /* Ugly exception: when the call was type(something), don't call tp_init on the result. */ if (type == &PyType_Type && PyTuple_Check(args) && PyTuple_GET_SIZE(args) == 1 && (kwds == NULL || (PyDict_Check(kwds) && PyDict_Size(kwds) == 0))) return obj; /* If the returned object is not an instance of type, it won't be initialized. */ if (!PyType_IsSubtype(Py_TYPE(obj), type)) return obj; type = Py_TYPE(obj); if (type->tp_init != NULL) < int res = type->tp_init(obj, args, kwds); if (res < 0) < assert(PyErr_Occurred()); Py_DECREF(obj); obj = NULL; >else < assert(!PyErr_Occurred()); >> return obj; >

PyPy

def descr_call(self, space, __args__): promote(self) # invoke the __new__ of the type if not we_are_jitted(): # note that the annotator will figure out that self.w_new_function # can only be None if the newshortcut config option is not set w_newfunc = self.w_new_function else: # for the JIT it is better to take the slow path because normal lookup # is nicely optimized, but the self.w_new_function attribute is not # known to the JIT w_newfunc = None if w_newfunc is None: w_newtype, w_newdescr = self.lookup_where('__new__') if w_newdescr is None: # see test_crash_mro_without_object_1 raise oefmt(space.w_TypeError, "cannot create '%N' instances", self) w_newfunc = space.get(w_newdescr, self) if (space.config.objspace.std.newshortcut and not we_are_jitted() and isinstance(w_newtype, W_TypeObject)): self.w_new_function = w_newfunc w_newobject = space.call_obj_args(w_newfunc, self, __args__) call_init = space.isinstance_w(w_newobject, self) # maybe invoke the __init__ of the type if (call_init and not (space.is_w(self, space.w_type) and not __args__.keywords and len(__args__.arguments_w) == 1)): w_descr = space.lookup(w_newobject, '__init__') if w_descr is not None: # see test_crash_mro_without_object_2 w_result = space.get_and_call_args(w_descr, w_newobject, __args__) if not space.is_w(w_result, space.w_None): raise oefmt(space.w_TypeError, "__init__() should return None") return w_newobject

Если забыть про всевозможные проверки на ошибки, то коды выше примерно эквивалентны такому:

def __call__(obj_type, *args, **kwargs): obj = obj_type.__new__(*args, **kwargs) if obj is not None and issubclass(obj, obj_type): obj.__init__(*args, **kwargs) return obj

__new__ выделяет память под «пустой» объект и вызывает __init__, чтобы его инициализировать.

  1. Foo(*args, **kwargs) эквивалентно Foo.__call__(*args, **kwargs).
  2. Так как объект Foo — это экземпляр класса type, то вызов Foo.__call__(*args, **kwargs) эквивалентен type.__call__(Foo, *args, **kwargs).
  3. type.__call__(Foo, *args, **kwargs) вызывает метод type.__new__(Foo, *args, **kwargs), возвращающий obj.
  4. obj инициализируется при вызове obj.__init__(*args, **kwargs).
  5. Результат всего процесса — инициализированный obj.

Кастомизация

Теперь давайте переключим наше внимание на __new__. Этот метод выделяет память под объект и возвращает его. Вы вольны кастомизировать этот процесс множеством разных способов. Следует отметить, что, хотя __new__ и является статическим методом, вам не нужно объявлять его используя @staticmethod: интерпретатор обрабатывает __new__ как специальный случай.

Распространённый пример переопределения __new__ — создание Синглтона:

class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance
>>> s1 = Singleton() . s2 = Singleton() . s1 is s2 True

Обратите внимание, что __init__ будет вызываться каждый раз при вызове Singleton(), поэтому следует соблюдать осторожность.

Другой пример переопределения __new__ — реализация паттерна Борг («Borg»):

class Borg(object): _dict = None def __new__(cls, *args, **kwargs): obj = super().__new__(cls, *args, **kwargs) if cls._dict is None: cls._dict = obj.__dict__ else: obj.__dict__ = cls._dict return obj
>>> b1 = Borg() . b2 = Borg() . b1 is b2 False >>> b1.x = 8 . b2.x 8

Учтите, что хотя примеры выше и демонстрируют возможности переопределения __new__, это ещё не значит что его обязательно нужно использовать:

__new__ — одна из самых частых жертв злоупотреблений. То, что может быть сделано переопределением этого метода, чаще всего лучше достигается другими средствами. Тем не менее, когда это действительно необходимо, __new__ — крайне полезный и мощный инструмент.

— Арион Спрэг, Хорошо забытое старое в Python

Редко можно встретить проблему в Python, где лучшим решением было использование __new__. Но когда у вас есть молоток, каждая проблема начинает выглядеть как гвоздь, поэтому всегда предпочитайте использованию нового мощного инструмента использование наиболее подходящего.

  • python
  • инстанцирование
  • экземпляр класса
  • Python
  • Программирование

Основы ООП: объекты, классы и принципы для начинающих

В ООП ��, объект – это как конструктор LEGO: имеет части (поля) и умеет что-то делать (методы). Представь, что каждый объект – уникальная игрушка, собранная по чертежу (классу).

Объект решает задачу организации и управления данными в программе, делая код более структурированным и понятным. Это ключ к созданию гибких и масштабируемых приложений. Понимание объектов и классов позволяет легко моделировать реальный мир в коде, что делает разработку программ более интуитивно понятной.

Пример

Давайте представим, что вы строите свой первый веб-сайт, который является блогом. В вашем блоге будут статьи, и каждая статья имеет заголовок, текст и дату публикации. В мире программирования, мы можем представить каждую статью как объект.

�� Пример кода на Python:

Скопировать код

class Article: def __init__(self, title, content, date_published): self.title = title self.content = content self.date_published = date_published def display(self): print(f"Заголовок: ") print(f"Дата публикации: ") print(f"Текст статьи:\n") # Создание объекта статьи my_article = Article("Мой первый блог-пост", "Это текст моей первой статьи. Здесь много интересного!", "01-04-2023") # Вывод информации о статье my_article.display()

В этом примере мы создали класс Article , который является чертежом для объектов статей в нашем блоге. Каждый объект Article имеет три атрибута (заголовок, содержание и дату публикации) и метод display , который позволяет нам отобразить информацию о статье.

Этот пример показывает, как объектно-ориентированное программирование помогает организовать код таким образом, чтобы каждая статья была представлена в виде объекта с четко определенными свойствами и методами. Это упрощает управление статьями, их отображение и модификацию, делая код более структурированным и понятным.

Погружение в мир ООП: от теории к практике

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – это не просто технический термин, а целый мир, где код организуется вокруг объектов, а не действий. Это подход, который делает разработку и понимание программ более интуитивно понятными, особенно когда речь идет о моделировании реальных ситуаций и объектов.

Что такое объект в программировании

Объект – это основная единица в ООП, представляющая собой экземпляр класса, сочетающий в себе данные (состояние) и методы (поведение) для работы с этими данными. Это может быть что угодно: от простой кнопки на интерфейсе до сложной системы управления заказами в интернет-магазине.

Как работают объекты в коде

Объекты создаются на основе классов, которые можно представить как чертежи или шаблоны. Класс определяет, какие данные и методы будут у объекта. Например, класс «Автомобиль» может включать данные о марке, модели и цвете, а также методы для вождения и остановки.

Основные принципы ООП для начинающих

ООП строится на четырех основных столпах:

  • Инкапсуляция обеспечивает безопасность, скрывая внутренние данные объекта от внешнего мира.
  • Наследование позволяет создавать новые классы на основе существующих, перенимая их свойства и методы.
  • Полиморфизм дает возможность одним и тем же методам работать по-разному в зависимости от объекта.
  • Абстракция помогает сосредоточиться на важных аспектах, игнорируя нерелевантные детали.

Создание объектов в программировании

Инстанцирование – это процесс создания объекта из класса. Это как взять чертеж (класс) и построить по нему дом (объект). В большинстве языков программирования для этого используется ключевое слово new , за которым следует вызов конструктора класса.

Плюсы и минусы ООП

ООП предлагает множество преимуществ, таких как упрощение разработки и повышение переиспользуемости кода. Однако, это также может привести к избыточности и сложности в небольших проектах, а также требует времени на планирование и проектирование системы.

Заключение

Объектно-ориентированное программирование – это мощный инструмент в руках разработчика, позволяющий создавать гибкие, масштабируемые и легко поддерживаемые приложения. Понимание основ ООП, таких как объекты, классы и их взаимосвязь, а также основных принципов, является ключом к успешному освоению этой парадигмы. Начните с создания простых классов и объектов, экспериментируйте с наследованием и полиморфизмом, и постепенно вы почувствуете всю мощь и гибкость ООП.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *