Python は、解釈されたオブジェクト指向プログラミング言語です。高レベルの組み込みデータ構造と動的型付けのおかげで、新しいアプリケーションの迅速な開発や、異なる言語で記述された既存のコンポーネントを組み合わせるスクリプト コードとしても人気があります。
Python のシンプルで学びやすい構文は読みやすさを重視しており、長期的なプログラム保守のコストと複雑さを軽減します。コードを含めるためのさまざまなパッケージをサポートしているため、プログラムのモジュール化とコードの再利用が促進されます。 Python インタープリターと広範な標準ライブラリは、すべての主要なプラットフォームで無料で利用できます。
すべてのプログラミング言語は、もともと特定の問題や欠点を解決するために設計されました。 Python が開発されたのは、Guido van Rossum と彼のチームが、C および Unix シェル スクリプトで開発するのは骨が折れると感じたからです。これらの言語での開発は遅く、経験豊富なエンジニアでも、これまで見たことのないコードを理解するのに時間がかかりました。
Python を学習すると、さまざまな種類のプログラムを構築できるようになり、ユーザーが新しいツールや機能のセットを利用できるようになります。 Python は次のような多くのことを実行できますが、これに限定されません。
ウェブベース
非 Web ベース
参考文献:
Python について
Python の初期 (Guido van Rossum)
オブジェクト指向プログラミング (OOP) は、オブジェクト の概念に基づいたプログラミング パラダイムであり、属性と呼ばれるフィールドの形式でデータを含めることができます。または、関数またはメソッドと呼ばれるプロシージャの形式のプロパティとコード。 OOP はデータ構造を重視し、ユーザーがコードを構造化してその機能をアプリケーション全体で共有できるようにします。これは、プログラムが順番に構築され、特定の一連のステートメントがプログラム内で共有および再利用されるときにプロシージャが呼び出される、または呼び出される手続き型プログラミングとは対照的です。
参考文献:
Python によるオブジェクト指向プログラミング
オブジェクト指向プログラミングと手続き型プログラミングの違い
OOP に関連する重要な用語をいくつか示します。この記事の後半で例を使って説明します。
クラスとインスタンス:
クラスは、同様の特性と動作を共有するインスタンス、別名オブジェクトを作成するための設計図です。これは、オブジェクトが持つことができ、実行できる一連の属性とメソッド、別名関数を定義します。
クラスは、同じプロパティと動作を持つオブジェクトの複数のインスタンスを作成できるようにするテンプレートまたは構造として機能します。したがって、データと関数を 1 つのユニットにカプセル化し、コードの再利用性と編成を促進します。
これはクラス Pet の例です:
class Pet:
def __init__(self, name, species):
self.name = name
self.species = species
def introduce(self):
print(f"Hi, my name is {self.name} and I am a {self.species}.")
def eat(self, food):
print(f"{self.name} is eating {food}.")
インスタンス メソッド
上記の例では、Pet クラスには 3 つのメソッドがあります:
my_pet = Pet("Max", "dog")
my_pet.introduce() # Output: Hi, my name is Max and I am a dog.
my_pet.eat("bones") # Output: Max is eating bones.
init() メソッドは、コンストラクターと呼ばれる特別なメソッドです。これは、Pet クラスの新しいインスタンスが作成されるときに自動的に実行されます。各インスタンスの名前と種の属性を初期化します。
intro() メソッドは、名前と種類を含むペットを紹介するメッセージを出力します。
eat() メソッドはパラメーター、食べ物を受け取り、ペットが指定された食べ物を食べていることを示すメッセージを出力します。
Pet クラスの複数のインスタンスを作成でき、各インスタンスが独自の名前と種の属性を持つことに注意してください。
属性
以下の表は、クラス Pet のペットが持つ可能性のあるいくつかの潜在的な属性を示しています。
クラスペット:
| id | name | age | species |
|---|---|---|---|
| 1 | Colleen | 5 | Dog |
| 2 | Rowdy | 2 | Dog |
| 3 | Whiskers | 11 | Cat |
The different columns correspond to different attributes or properties i.e. pieces of data that all Pets have but may be different among each individual pet. Here is an example for the class Pet with id, name, age and species as attributes.
class Pet:
def __init__(self, id, name, age, species):
self.id = id
self.name = name
self.age = age
self.species = species
Calling or instantiating the different pets can be done as follows.
# Creating instances of Pet class dog1 = Pet(1, “Colleen", 5, "dog”) dog2 = Pet(2, “Rowdy", 2, “dog”) cat3 = Pet(3, “Whiskers”, 11, “cat")
Some key benefits of OOP are:
Modularity and Reusability: OOP allows you to break down your code into smaller, modular objects. These objects can be reused in different parts of your program or in other programs, promoting code reusability and reducing duplication.
Encapsulation: OOP encapsulates data and functions into objects, which helps to organize and manage complex codebases. It allows the developer to hide the internal implementation details of an object and only expose a clean interface for interacting with it.
Maintainability: OOP promotes a clear and organized code structure. Objects and their interactions can be easily understood and modified, making it easier to maintain and debug your code.
Inheritance and Polymorphism: Inheritance allows you to create new classes based on existing classes, inheriting their attributes and behaviors. This promotes code reuse and helps to create a hierarchical structure of classes. Polymorphism allows objects of different classes to be used interchangeably, providing flexibility and extensibility.
Flexibility and Scalability: OOP provides a flexible and scalable approach to programming. You can easily add new features by creating new classes or modifying existing ones, without affecting other parts of your code.
Collaboration: OOP promotes collaboration among developers by providing a common structure and terminology for designing and implementing software. It allows multiple developers to work on different parts of a program simultaneously, using a shared understanding of objects and their interactions.
Testing and Debugging: OOP makes testing and debugging easier. Objects can be tested individually, making it easier to isolate and fix issues. Additionally, OOP encourages the use of modular and loosely coupled code, which makes it easier to write unit tests.
Given all the benefits of OOP in Python in the previous section that contributes to writing more organized, maintainable, and scalable code, which can improve productivity and code quality.
以上がPython によるオブジェクト指向プログラミングの概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。