


Was ist die Kapselung in OOP und wie implementiere ich sie in Python?
In Python schützt die Implementierung der Einkapselung hauptsächlich Daten und schränkt den direkten Zugriff durch Benennung von Konventionen und Attributzugriffskontrolle ein. Verwenden Sie einzelne Unterstriche (_variable), um geschützte Mitglieder zu vertreten, doppelt unterstrichen (__Variable), um die Verschleierung der Namen zu implementieren, um die Privatsphäre zu verbessern. Kontrollieren Sie den Zugriff auf interne Eigenschaften durch Definieren von Getter- und Setter -Methoden oder mit @Property Decorator; Das ultimative Ziel ist es, sicherere Nutzungsmuster zu fördern, anstatt den Zugriff vollständig zu blockieren.
Die Kapselung in der objektorientierten Programmierung (OOP) ist die Idee, Daten (Variablen) zu bündeln, und der Code, der auf diesen Daten (Methoden) in eine einzelne Einheit arbeitet-wie eine Klasse. Es hilft auch dabei, den direkten Zugriff auf einige Komponenten eines Objekts einzuschränken, was der Schlüssel zur Sicherheit und zur Verhinderung von unbeabsichtigten oder schädlichen Änderungen ist.
In Python wird die Kapselung nicht so streng erzwungen wie in einigen anderen Sprachen wie Java, aber Sie können sie dennoch mit Namenskonventionen und Klassenstrukturen implementieren.
Verwendung privater Variablen mit Unterstrichen
Konventionell können Sie angeben, dass eine Variable oder Methode als privat behandelt werden sollte, indem Sie zu Beginn seines Namens einen Unterstrich _
oder doppelt unterstrichen __
hinzufügen:
- Einzelunterstriche (
_variable
) schlägt einen internen Gebrauch vor (geschützt). - Doppelter Unterstrich (
__variable
) macht Python zum Namen, um einen versehentlichen Zugang zu vermeiden.
Beispiel:
Klassen BankAccount: def __init __ (Selbst, Eigentümer, Gleichgewicht): self.owner = Eigentümer # Publikum self._balance = balance # geschützt self .__ secry_code = 1234 # privat Konto = BankAccount ("Alice", 500) Print (Account.Con.) # funktioniert einwandfrei print (account._balance) # zugänglich, aber nicht empfohlen Print (Account .__ Secret_Code) # Erhöht AttributError
Hinweis: Sie können weiterhin auf
__secret_code
zugreifen, wenn Sie wirklich möchten (wieaccount._BankAccount__secret_code
), aber es geht darum, versehentlichen Zugriff zu entmutigen.
Kontrolle des Zugriffs mit Getter- und Setter -Methoden
Um sicher mit privaten Variablen zu interagieren, können Sie Getter- und Setter -Methoden definieren. Auf diese Weise können Sie Validierung oder Logik hinzufügen, bevor Sie die Werte ändern.
Beispiel:
Klassen BankAccount: def __init __ (Selbst, Eigentümer, Gleichgewicht): self.unterner = Besitzer self._balance = balance def get_balance (self): Return self._Balance Def set_balance (Selbst, Betrag): Wenn Betrag <0: erhöhen ValueError ("Saldo kann nicht negativ sein") self._balance = Menge
Sie könnten dann tun:
Konto = BankAccount ("Bob", 1000) Account.Set_Balance (1500) print (account.get_balance ()) # druckt 1500
Auf diese Weise können Sie die Kontrolle über die Aktualisierung von Daten erhalten, ohne den internen Status direkt auszusetzen.
Verwenden von Eigenschaften für die sauberere Syntax
Python bietet eine sauberere Möglichkeit, mit dem @property
Decorator Getter und Setter zu behandeln. Auf diese Weise können Sie Attribute wie reguläre Variablen zugreifen und diese ändern und gleichzeitig die Kapselung beibehalten.
Beispiel:
Klassen BankAccount: def __init __ (Selbst, Eigentümer, Gleichgewicht): self.unterner = Besitzer self._balance = balance @Eigentum Def Balance (Selbst): Return self._Balance @Balance.Setter Def Balance (Selbst, Betrag): Wenn Betrag <0: erhöhen ValueError ("Saldo kann nicht negativ sein") self._balance = Menge
Jetzt können Sie dies stattdessen tun:
Konto = BankAccount ("Charlie", 800) Account.Balance = 900 # verwendet den Setter Print (Account.Balance) # Verwenden Sie den Getter
Dies sieht natürlicher aus und hält Ihren Code bei der Durchsetzung der Kapselung lesbar.
Die Implementierung der Kapselung in Python kommt also auf:
- Verwenden von Unterstrichen, um Privatsphäre zu signalisieren
- Schreiben von Getters/Setzern oder verwenden
@property
, um den Zugriff zu verwalten - Stellen Sie sicher, dass Datenänderungen kontrollierte Pfade durchlaufen
Es geht nicht darum, die Dinge unmöglich zu machen, sondern darum, bessere Nutzungsmuster zu fördern und die interne Logik zu schützen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist die Kapselung in OOP und wie implementiere ich sie in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und ermöglicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen können übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als nächstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene Sätze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen großer Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ändern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse zählt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ändern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, während Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ändern und die Lesbarkeit verbessern können. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs können die unsichere Anzahl von Parametern bewältigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie ermöglichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsfälle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. Überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzzählung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzzählung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisförmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgelöst, wenn die Referenzzahl während des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer können das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzzählung verarbeitet werden, ist es integriert
