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ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 実際の例を使用して、Python の **オブジェクト指向プログラミング (OOP)** の原則と概念を詳しく見てみましょう

実際の例を使用して、Python の **オブジェクト指向プログラミング (OOP)** の原則と概念を詳しく見てみましょう

Nov 16, 2024 pm 07:31 PM

Let

1.クラスとオブジェクト: ブループリントとビルディング ブロック

  • クラス: クラスはオブジェクトの設(shè)計(jì)図と考えてください。これは、それに基づくオブジェクトがどのようなプロパティ (屬性) とアクション (メソッド) を持つかを定義します。
  • オブジェクト: 作成して操作するクラスのインスタンス。

:

class Dog:
    # The constructor method
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name  # Attribute
        self.breed = breed

    # Method (function in the class)
    def bark(self):
        print(f"{self.name} says woof!")

# Creating an object of the Dog class
dog1 = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
dog1.bark()  # Output: Buddy says woof!

ここで、Dog はクラス (ブループリント)、dog1 はこのブループリントから作成されたオブジェクトです。


2.カプセル化: 內(nèi)部詳細(xì)の非表示

カプセル化とは、データを安全に保ち、制御された方法でのみデータとのやり取りを許可することです。 プライベート 屬性 (接頭辭 _ または __ を付ける) を使用することで、それらの屬性に直接アクセスできないようにします。

:

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.__balance = balance  # Private attribute

    def deposit(self, amount):
        self.__balance += amount

    def get_balance(self):
        return self.__balance

account = BankAccount(100)
account.deposit(50)
print(account.get_balance())  # Output: 150

__balance はプライベートであるため、deposit() メソッドと get_balance() メソッドを通じてのみ操作します。


3.継承: 特性の継承

継承により、クラス (子) が別のクラス (親) から屬性とメソッドを派生できるようになり、コードの再利用が可能になり、自然な階層が作成されます。

:

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof!"

class Cat(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Meow!"

dog = Dog("Buddy")
cat = Cat("Whiskers")
print(dog.make_sound())  # Output: Woof!
print(cat.make_sound())  # Output: Meow!

ここで、Dog と Cat は Animal から継承しています。つまり、共通のプロパティと動(dòng)作を共有できますが、メソッドのオーバーライドを通じて獨(dú)自の動(dòng)作も持つことができます。


4.ポリモーフィズム: 1 つのインターフェイス、複數(shù)のフォーム

ポリモーフィズムにより、メソッドを呼び出すオブジェクトに応じてメソッドの実行が異なります。これは、子クラスのメソッドをオーバーライドする場(chǎng)合など、各サブクラスが獨(dú)自の方法で動(dòng)作を?qū)g裝できる場(chǎng)合に便利です。

:

class Shape:
    def area(self):
        pass

class Square(Shape):
    def __init__(self, side):
        self.side = side

    def area(self):
        return self.side * self.side

class Circle(Shape):
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius

    def area(self):
        return 3.14 * self.radius * self.radius

shapes = [Square(4), Circle(3)]
for shape in shapes:
    print(shape.area())

同じメソッド名 area() を共有している場(chǎng)合でも、各図形はその面積を異なる方法で計(jì)算します。これは実際のポリモーフィズムです。


5.抽象化: 複雑な現(xiàn)実を単純化する

抽象化は、重要な機(jī)能のみを表示し、複雑な詳細(xì)を隠すことに重點(diǎn)を置いています。多くの場(chǎng)合、抽象クラス または インターフェイス (Python の abc モジュールを使用) を使用して実現(xiàn)されます。

:

from abc import ABC, abstractmethod

class Vehicle(ABC):
    @abstractmethod
    def start_engine(self):
        pass

class Car(Vehicle):
    def start_engine(self):
        return "Car engine started!"

class Motorcycle(Vehicle):
    def start_engine(self):
        return "Motorcycle engine started!"

car = Car()
motorcycle = Motorcycle()
print(car.start_engine())        # Output: Car engine started!
print(motorcycle.start_engine())  # Output: Motorcycle engine started!

ここで、Vehicle は start_engine を定義する抽象クラスですが、実裝はしません。 Car クラスと Motorcycle クラスは特定の実裝を提供するため、各車両タイプに関連する動(dòng)作のみに焦點(diǎn)を當(dāng)てることができます。


すべてを統(tǒng)合: OOP のスーパーパワーのロックを解除

これらの OOP 原則 (カプセル化、継承、ポリモーフィズム、抽象化) を習(xí)得すると、単にコードを書くだけではなくなります。構(gòu)造、明瞭さ、効率性を備えたシステム全體を設(shè)計(jì)しているのです。

Python の「クールな建築家」クラブへようこそ。 ??「

以上が実際の例を使用して、Python の **オブジェクト指向プログラミング (OOP)** の原則と概念を詳しく見てみましょうの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK()方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw()メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります:親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター Jul 04, 2025 am 03:26 AM

パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場(chǎng)合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。

python `@classmethod`デコレーターが説明しました python `@classmethod`デコレーターが説明しました Jul 04, 2025 am 03:26 AM

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體(CLS)で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count()メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var(new_Value)メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド(自己パラメーター)および靜的メソッド(自動(dòng)パラメーターなし)とは異なり、工場(chǎng)の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

PythonのMagicMethods(またはDunder Methods)は、オブジェクトの動(dòng)作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)(__init__、__Repr__、__str__)、算術(shù)操作(__ add__、__sub__、__mul__)、および比較操作(__eq__、___lt__)が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動(dòng)が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。

Pythonメモリ管理はどのように機(jī)能しますか? Pythonメモリ管理はどのように機(jī)能しますか? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.

python `@property`デコレーター python `@property`デコレーター Jul 04, 2025 am 03:28 AM

@Propertyは、プロパティとしてメソッドを裝備するために使用されるPythonのデコレーターであり、プロパティにアクセスするときに論理的判斷または値の動(dòng)的計(jì)算を可能にします。 1. @propertyデコレータを介してゲッターメソッドを定義し、外部が屬性へのアクセスなどのメソッドを呼び出すようにします。 2.チェック値の有効性など、.setterを使用して割り當(dāng)て動(dòng)作を制御できます。.setterが定義されていない場(chǎng)合、読み取り専用屬性です。 3.プロパティの割り當(dāng)て検証、屬性値の動(dòng)的生成、內(nèi)部実裝の詳細(xì)を隠すなどのシーンに適しています。 4.それを使用する場(chǎng)合、屬性名はプライベート変數(shù)名と異なるため、デッドループを避け、軽量操作に適していることに注意してください。 5。例では、サークルクラスは半徑を非陰性に制限し、個(gè)人クラスはfull_name屬性を動(dòng)的に生成します

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