Rheinwerk Computing < openbook >

 
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Die Programmiersprache Python
Teil I Einstieg in Python
3 Erste Schritte im interaktiven Modus
4 Der Weg zum ersten Programm
5 Kontrollstrukturen
6 Dateien
7 Das Laufzeitmodell
8 Funktionen, Methoden und Attribute
9 Informationsquellen zu Python
Teil II Datentypen
10 Das Nichts – NoneType
11 Operatoren
12 Numerische Datentypen
13 Sequenzielle Datentypen
14 Zuordnungen
15 Mengen
16 Collections
17 Datum und Zeit
18 Aufzählungstypen – Enum
Teil III Fortgeschrittene Programmiertechniken
19 Funktionen
20 Modularisierung
21 Objektorientierung
22 Ausnahmebehandlung
23 Iteratoren
24 Kontextobjekte
25 Manipulation von Funktionen und Methoden
Teil IV Die Standardbibliothek
26 Mathematik
27 Kryptografie
28 Reguläre Ausdrücke
29 Schnittstelle zu Betriebssystem und Laufzeitumgebung
30 Kommandozeilenparameter
31 Dateisystem
32 Parallele Programmierung
33 Datenspeicherung
34 Netzwerkkommunikation
35 Debugging und Qualitätssicherung
36 Dokumentation
Teil V Weiterführende Themen
37 Anbindung an andere Programmiersprachen
38 Distribution von Python-Projekten
39 Grafische Benutzeroberflächen
40 Python als serverseitige Programmiersprache im WWW – ein Einstieg in Django
41 Wissenschaftliches Rechnen
42 Insiderwissen
43 Von Python 2 nach Python 3
A Anhang
Stichwortverzeichnis

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Python 3 von Johannes Ernesti, Peter Kaiser
Das umfassende Handbuch
Buch: Python 3

Python 3
Pfeil 21 Objektorientierung
Pfeil 21.1 Klassen
Pfeil 21.1.1 Definieren von Methoden
Pfeil 21.1.2 Der Konstruktor und die Erzeugung von Attributen
Pfeil 21.2 Vererbung
Pfeil 21.2.1 Technische Grundlagen
Pfeil 21.2.2 Die Klasse GirokontoMitTagesumsatz
Pfeil 21.2.3 Mögliche Erweiterungen der Klasse Konto
Pfeil 21.2.4 Ausblick
Pfeil 21.2.5 Mehrfachvererbung
Pfeil 21.3 Setter und Getter und Property Attributes
Pfeil 21.3.1 Setter und Getter
Pfeil 21.3.2 Property-Attribute
Pfeil 21.4 Klassenattribute und Klassenmethoden sowie statische Methoden
Pfeil 21.4.1 Statische Methoden
Pfeil 21.4.2 Klassenmethoden
Pfeil 21.4.3 Klassenattribute
Pfeil 21.5 Built-in Functions für Objektorientierung
Pfeil 21.5.1 Funktionen für die Verwaltung der Attribute einer Instanz
Pfeil 21.5.2 Funktionen für Informationen über die Klassenhierarchie
Pfeil 21.6 Objektphilosophie
Pfeil 21.7 Magic Methods und Magic Attributes
Pfeil 21.7.1 Allgemeine Magic Methods
Pfeil 21.7.2 Operatoren überladen
Pfeil 21.7.3 Datentypen emulieren
 
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21.6    Objektphilosophie Zur vorigen ÜberschriftZur nächsten Überschrift

Seitdem in Python 2.3 Datentypen und Klassen vereinigt wurden, ist Python von Grund auf objektorientiert. Das bedeutet, dass im Prinzip alles, womit Sie bei der Arbeit mit Python in Berührung kommen, eine Instanz irgendeiner Klasse ist. Von der einfachen Zahl bis zu den Klassen[ 93 ](Der Datentyp von Klasseninstanzen sind sogenannte Metaklassen, deren Verwendung in diesem Buch nicht behandelt wird. ) selbst hat dabei jedes Objekt seine eigenen Attribute und Methoden.

Insbesondere ist es möglich, von eingebauten Datentypen wie list oder dict zu erben.

Das folgende Beispiel implementiert eine Subklasse von list, die automatisch ihre Elemente nach jeder Veränderung sortiert. Dazu werden alle Methoden von list, die Elemente in die Liste einfügen, so überschrieben, dass im Anschluss an die jeweilige Operation die Liste sortiert wird. Da die Liste sortiert ist, soll ihre Reihenfolge nicht umgekehrt werden können, weshalb der Methode reverse ihre Funktionalität genommen wird.

Für die Realisierung der Methoden wird natürlich weiterhin auf die Implementation von list zurückgegriffen.

class SortierteListe(list):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.sort()
def __setitem__(self, key, value):
super().__setitem__(key, value)
self.sort()
def append(self, value):
super().append(value)
self.sort()
def extend(self, sequence):
super().extend(sequence)
self.sort()
def insert(self, i, x):
super().insert(i, x)
self.sort()
def reverse(self):
pass
def __iadd__(self, s):
erg = super().__iadd__(s)
self.sort()
return erg
def __imul__(self, n):
erg = super().__imul__(n)
self.sort()
return erg

Das nächste Beispielprogramm illustriert die Verwendung der neuen Klasse.

l = SortierteListe([6,4,3])
print(l)
l.append(2)
print(l)
l.extend([67,0,-56])
print(l)
l += [100,5]
print(l)
l *= 2
print(l)

Wie Sie sehen, kann die neue Klasse genauso wie list verwendet werden.[ 94 ](Wir nehmen dabei an, dass eine Ordnungsrelation für die Elemente der Liste existiert. Wenn Sie Elemente einfügen, die sich nicht sortieren lassen, führt dies zu einem Fehler. ) Erst die Ausgaben verdeutlichen den Unterschied in der Funktionsweise.

[3, 4, 6]
[2, 3, 4, 6]
[-56, 0, 2, 3, 4, 6, 67]
[-56, 0, 2, 3, 4, 5, 6, 67, 100]
[-56, -56, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 67, 67, 100, 100]

Obwohl in willkürlicher Reihenfolge eingefügt wurde, sind die Elemente der Liste nach jeder Operation sortiert.

 


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