Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python: задачки и вопросы
Відкрити в Telegram
Вопросы и задачки для подготовки к собеседованиям и прокачки навыков Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Показати більше7 132
Підписники
-124 години
+77 днів
Немає даних30 день
Архів дописів
Данный код демонстрирует работу методов метаклассов. Класс 𝙰 наследуется от 𝚝𝚢𝚙𝚎, что делает его метаклассом. Класс 𝙱 создается с использованием метакласса 𝙰 через синтаксис 𝚖𝚎𝚝𝚊𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜=𝙰.
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 40:
🔘 «Методы метакласса можно вызывать как обычные методы экземпляров, но они получают экземпляр метакласса — сам класс»
🔘 «Метод класса: передается экземпляр класса, не экземпляр самого класса. Метод метакласса: передается сам класс»
В данном случае:
🔘 Метод 𝚡 определен в метаклассе 𝙰
🔘 При вызове 𝙱.𝚡() метод получает сам класс 𝙱 как аргумент 𝚌𝚕𝚜
🔘 Функция 𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝 выводит строку '𝙰.𝚡' и представление класса 𝙱 в виде <𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 '__𝚖𝚊𝚒𝚗__.𝙱'>
Методы метаклассов предназначены для управления данными уровня класса и доступны непосредственно на уровне класса без необходимости явного объявления ссылок.
Код демонстрирует работу дескриптора не данных. Класс 𝙳 определяет только метод __𝚐𝚎𝚝__, но не определяет __𝚜𝚎𝚝__, что делает его дескриптором не данных.
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 40:
«И наоборот, если этот дескриптор не определяет __𝚜𝚎𝚝__, то имя в словаре экземпляра скроет имя в классе согласно нормальному наследованию».
В коде происходит следующее:
🔘 Создается экземпляр 𝙸 класса 𝙲
🔘 При обращении к 𝙸.𝚍 вызывается метод __𝚐𝚎𝚝__ дескриптора 𝙳𝟸, выводится '__𝚐𝚎𝚝__'
🔘 В словарь экземпляра 𝙸.__𝚍𝚒𝚌𝚝__ добавляется ключ '𝚍' со значением '𝚜𝚙𝚊𝚖'
🔘 При повторном обращении к 𝙸.𝚍 имя '𝚍' в словаре экземпляра скрывает дескриптор в классе, поэтому выводится '𝚜𝚙𝚊𝚖'
>>> 𝙸.𝚍 # Доступ к унаследованному дескриптору не данных
__𝚐𝚎𝚝__
>>> 𝙸.__𝚍𝚒𝚌𝚝__['𝚍'] = '𝚜𝚙𝚊𝚖'
>>> 𝙸.𝚍 # Скрываем имя в классе согласно правилам нормального наследования экземпляров
'𝚜𝚙𝚊𝚖'
Это отличается от дескрипторов данных, которые перекрывают имена в словаре экземпляра благодаря наличию метода __𝚜𝚎𝚝__.
В данной задаче рассматривается механизм наследования атрибутов от метаклассов. Код создает два метакласса 𝙼𝟷 и 𝙼𝟸 с атрибутами 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 (со значениями 𝟷 и 𝟸 соответственно), затем определяет классы 𝙲𝟷 и 𝙲𝟸 с атрибутами 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 (со значениями 𝟹 и 𝟺 соответственно), где 𝙲𝟸 наследует от 𝙲𝟷 и использует метакласс 𝙼𝟸. Ключевой момент заключается в том, что экземпляры классов НЕ наследуют атрибуты от метаклассов напрямую.
Марк Лутц, «Изучаем 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗», глава 𝟺𝟶:
«В действительности классы получают атрибуты метаклассов через свои ссылки __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ тем же самым способом, каким нормальные экземпляры наследуют их из классов через свои атрибуты __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__, что имеет смысл, поскольку классы также являются экземплярами метаклассов».
Однако есть важное ограничение:
«Главное отличие состоит в том, что наследование экземпляров не проходит по ссылке __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ класса, но имеет ограниченный свой охват словарем __𝚍𝚒𝚌𝚝__ каждого класса в дереве согласно 𝙼𝚁𝙾 – следуя только __𝚋𝚊𝚜𝚎𝚜__ на уровне каждого класса и применяя ссылку __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ экземпляра только один раз.»
>>> 𝙸.𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷
𝙰𝚝𝚝𝚛𝚒𝚋𝚞𝚝𝚎𝙴𝚛𝚛𝚘𝚛: '𝙲𝟸' 𝚘𝚋𝚓𝚎𝚌𝚝 𝚑𝚊𝚜 𝚗𝚘 𝚊𝚝𝚝𝚛𝚒𝚋𝚞𝚝𝚎 '𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷'
# Хотя __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ класса нормально не проходит
# ошибку атрибутов: объект 𝙲𝟸 не имеет атрибута 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷»
Это происходит потому, что алгоритм наследования для экземпляров работает следующим образом:
𝟷. Если атрибут ищется в экземпляре, 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗 выполняет следующие шаги:
а) Выполняется поиск в __𝚍𝚒𝚌𝚝__ экземпляра.
б) Если не найдено, то ищется во всех классах в __𝚖𝚛𝚘__, найденном в __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ экземпляра.
в) Если не найдено, то ищется во всех классах в __𝚖𝚛𝚘__, найденном в __𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜__ класса.
г) Если не найдено, то ошибка 𝙰𝚝𝚝𝚛𝚒𝚋𝚞𝚝𝚎𝙴𝚛𝚛𝚘𝚛.
В данном случае атрибут 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 определен в нескольких местах: в метаклассах 𝙼𝟷 (значение 𝟷) и 𝙼𝟸 (значение 𝟸), а также в классах 𝙲𝟷 (значение 𝟹) и 𝙲𝟸 (значение 𝟺). При обращении к 𝙸.𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗 следует алгоритму наследования для экземпляров:
🔘 Сначала ищет в __𝚍𝚒𝚌𝚝__ экземпляра 𝙸 (не найдено)
🔘 Затем ищет в 𝙼𝚁𝙾 класса 𝙲𝟸: ['𝙲𝟸', '𝙲𝟷', '𝚘𝚋𝚓𝚎𝚌𝚝']
🔘 Находит 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 в классе 𝙲𝟸 со значением 𝟺
Таким образом, код выведет 𝟺, поскольку экземпляр 𝙸 наследует атрибут 𝚊𝚝𝚝𝚛𝟷 от своего класса 𝙲𝟸, а не от метаклассов 𝙼𝟷 или 𝙼𝟸.
Борис Пасхавер, «Pandas в действии», глава 𝟹:
«Pandas при сортировке ставит символы в верхнем регистре перед символами в нижнем. Таким образом, строка с заглавной буквы 𝚉 будет располагаться в очереди раньше строки со строчной буквы 𝚊».
В нашем случае:
− '𝙱𝚘𝚋' начинается с заглавной '𝙱'
− '𝙳𝚊𝚟𝚒𝚍' начинается с заглавной '𝙳'
− '𝚊𝚕𝚒𝚌𝚎' начинается со строчной '𝚊'
− '𝚌𝚑𝚊𝚛𝚕𝚒𝚎' начинается со строчной '𝚌'
Поэтому после сортировки порядок будет: сначала все строки с заглавными буквами (𝙱𝚘𝚋, 𝙳𝚊𝚟𝚒𝚍), затем со строчными (𝚊𝚕𝚒𝚌𝚎, 𝚌𝚑𝚊𝚛𝚕𝚒𝚎).
Для сортировки без учета регистра можно использовать параметр 𝚔𝚎𝚢 с функцией 𝚜𝚝𝚛.𝚕𝚘𝚠𝚎𝚛:
𝚍𝚏.𝚜𝚘𝚛𝚝_𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎𝚜('𝙽𝚊𝚖𝚎', 𝚔𝚎𝚢=𝚕𝚊𝚖𝚋𝚍𝚊 𝚡: 𝚡.𝚜𝚝𝚛.𝚕𝚘𝚠𝚎𝚛())
Это даст естественный алфавитный порядок: ['𝚊𝚕𝚒𝚌𝚎', '𝙱𝚘𝚋', '𝚌𝚑𝚊𝚛𝚕𝚒𝚎', '𝙳𝚊𝚟𝚒𝚍'].
В данном коде определены:
🔘 Метакласс 𝙼 с атрибутом 𝚊𝚝𝚝𝚛 = 𝟷
🔘 Суперкласс 𝙰 с атрибутом 𝚊𝚝𝚝𝚛 = 𝟸
🔘 Класс 𝙱, который наследует от 𝙰 и использует метакласс 𝙼
Ключевой момент заключается в том, как работает наследование атрибутов в 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗.
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 40:
«Экземпляры будут видеть имена в классе, но не в его метаклассе».
«__𝚍𝚒𝚌𝚝__ каждого класса в порядке 𝙼𝚁𝙾 (𝙼𝚎𝚝𝚑𝚘𝚍 𝚁𝚎𝚜𝚘𝚕𝚞𝚝𝚒𝚘𝚗 𝙾𝚛𝚍𝚎𝚛) просматривается к получению из экземпляра (отношение экземпляр−класс)»
В нашем случае:
🔘 Объект 𝚘𝚋𝚓 является экземпляром класса 𝙱
🔘 При обращении к 𝚘𝚋𝚓.𝚊𝚝𝚝𝚛 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗 ищет атрибут в порядке 𝙼𝚁𝙾
🔘 Класс 𝙱 наследует от суперкласса 𝙰, поэтому 𝚊𝚝𝚝𝚛 = 𝟸 из класса 𝙰 становится доступным для экземпляров 𝙱
🔘 Атрибут 𝚊𝚝𝚝𝚛 = 𝟷 из метакласса 𝙼 недоступен для экземпляров класса 𝙱
«Если класс определяется с помощью метакласса, он должен передать имена, полученные из метакласса, используя наследование от суперкласса».
Поэтому код выводит 𝟸 — значение атрибута 𝚊𝚝𝚝𝚛 из суперкласса 𝙰.
В этой задаче мы имеем дело с концепцией Метаклассов. При выполнении 𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 𝙴𝚐𝚐𝚜(𝚖𝚎𝚝𝚊𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜=𝙼𝚎𝚝𝚊𝙵𝚞𝚗𝚌): происходит следующее:
🔘 Вызывается функция 𝙼𝚎𝚝𝚊𝙵𝚞𝚗𝚌 с тремя обязательными аргументами:
− 𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜𝚗𝚊𝚖𝚎: строка «𝙴𝚐𝚐𝚜»
− 𝚜𝚞𝚙𝚎𝚛𝚜: кортеж родительских классов (<𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 '𝚘𝚋𝚓𝚎𝚌𝚝'>,)
− 𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜𝚍𝚒𝚌𝚝: словарь атрибутов класса, содержащий '__𝚖𝚘𝚍𝚞𝚕𝚎__', '__𝚚𝚞𝚊𝚕𝚗𝚊𝚖𝚎__', '𝚍𝚊𝚝𝚊': 𝟸 и '𝚖𝚎𝚝𝚑'
🔘 Функция модифицирует словарь атрибутов: 𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜𝚍𝚒𝚌𝚝['𝚍𝚊𝚝𝚊'] = 𝟷
🔘 Функция возвращает объект класса, созданный с помощью 𝚝𝚢𝚙𝚎(𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜𝚗𝚊𝚖𝚎, 𝚜𝚞𝚙𝚎𝚛𝚜, 𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜𝚍𝚒𝚌𝚝)
🔘 Создается экземпляр 𝚇 класса 𝙴𝚐𝚐𝚜
🔘 Выводится значение атрибута 𝚍𝚊𝚝𝚊 экземпляра (которое теперь равно 𝟷, а не 𝟸)
Функция 𝙼𝚎𝚝𝚊𝙵𝚞𝚗𝚌 является «простейшей (и вполне законной) версией метакласса, которая позволяет перехватить процесс создания класса и модифицировать его атрибуты перед созданием. В данном случае метакласс изменяет значение атрибута 𝚍𝚊𝚝𝚊 с 𝟸 на 𝟷, демонстрируя возможность динамической модификации класса во время его создания.
Классы представляют собой экземпляры класса 𝚝𝚢𝚙𝚎, в точности как нормальные экземпляры являются экземплярами класса, определённого пользователем. Это работает одинаково для встроенных типов и типов классов, определённых пользователями: классы вообще не считаются отдельной концепцией; они представляют собой просто обычные экземпляры особых типов и при их определении используется метакласс 𝚝𝚢𝚙𝚎.
𝚝𝚢𝚙𝚎(𝙼𝚢𝙲𝚕𝚊𝚜𝚜) возвращает <𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 '𝚝𝚢𝚙𝚎'> — это показывает, что сам класс 𝙼𝚢𝙲𝚕𝚊𝚜𝚜 является экземпляром класса 𝚝𝚢𝚙𝚎
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 40:
«Классы представляют собой экземпляры класса 𝚝𝚢𝚙𝚎». Это означает, что 𝚝𝚢𝚙𝚎 является не только встроенным классом, но и метаклассом: классом, экземплярами которого являются другие классы.
Фактически 𝚖𝚎𝚝𝚊𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 — это просто фабрика классов, и благодаря тому, что классы являются экземплярами класса 𝚝𝚢𝚙𝚎, возможно создание собственных подклассов 𝚝𝚢𝚙𝚎 (называемых метаклассами) для генерации классов особого вида.
