Негосударственное общеобразовательное учреждение Средняя общеобразовательная школа

Примеры для решения 1 класс распечатать: Примеры по математике для 1 класса

alexxlab

Содержание

ПОДГОТОВКА

Задания для подготовки

Учёный малыш

5 лет
6 лет
7 лет

«Эрудит» английский язык

2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

«Эрудит» математика

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

«Эрудит» русский язык

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

«Эрудит» окружающий мир

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

«Юный эрудит»

5 лет
6 лет
7 лет

Эверест Математика

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Эверест Русский язык и литература

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Эверест Окружающий мир

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Литературный марафон

2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

Одаренный ребенок

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Литературное чтение

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Русский язык

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

Математика

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

Английский язык

2-4 классы
5-6 классы

Окружающий мир

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

Математический диктант

1 класс
2 класс
3 класс
4 класс

ИЗО

1 класс
1-4 классы
3 класс
4 класс
Народные промыслы для детей

Учу татарский

< 2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс

Для начальных классов

Олимпиады  по русскому языку 2 класс
Олимпиады  по русскому языку 3 класс
Школьные олимпиады 2-4 классы
Школьные олимпиады для начальных классов
Задания школьных олимпиад 1-4 классы

Окружающий мир

Олимпиады по предмету Окружающий мир 2 кл
Олимпиады по предмету Окружающий мир 3 кл
Олимпиады по предмету Окружающий мир 4 кл

Занимательный русский язык

Занимательный русский язык 1 кл Часть 2
Занимательный русский язык 1 кл Часть 1
Занимательный русский язык 2 кл Часть 1
Занимательный русский язык 2 кл Часть 2
Занимательный русский язык 3 кл Часть 1
Занимательный русский язык 3 кл Часть 2
Занимательный русский язык 4 кл Часть 1
Занимательный русский язык 4 кл Часть 2

36 занятий для будущих отличников

36 занятий для будущих отличников 0 кл Часть 1
36 занятий для будущих отличников 2 кл Часть 1
36 занятий для будущих отличников 2 кл Часть 2
36 занятий для будущих отличников 3 кл Часть 1
36 занятий для будущих отличников 3 кл Часть 2
36 занятий для будущих отличников 5 кл Часть 1
36 занятий для будущих отличников 5 кл Часть 2

Диагностика читательской грамотности

Диагностика читательской грамотности 1 кл
Диагностика читательской грамотности 2 кл
Диагностика читательской грамотности 3 кл
Диагностика читательской грамотности 4 кл

Учимся решать комбинаторные задачи

Учимся решать комбинаторные задачи 1-2 кл
Рабочая тетрадь 1-2 кл Учимся решать комбинаторные задачи (математика и информатика)

Английский язык

2 класс
3 класс
4 класс
5-6 классы

Учимся решать логические задачи

Учимся решать логические задачи (математика и информатика) 1-2 кл

Диагностика для детей 6-7 лет

Готов ли я к школе?

Демонстрационные варианты (демоверсии) ЕГЭ по математике

Начиная с 2015 года, ЕГЭ по математике проводится в виде двух отдельных экзаменов – базового уровня и профильного уровня.

Базовый ЕГЭ организуется для выпускников, изучающих математику для общего развития и успешной жизни в обществе, а также абитуриентов вузов, в которых не требуется высокий уровень владения математикой. Баллы, полученные на базовом ЕГЭ по математике, не переводятся в стобалльную шкалу и не дают возможности участия в конкурсе на поступление в вузы.

Профильный ЕГЭ проводится для выпускников и абитуриентов, планирующих использовать математику и смежные дисциплины в будущей профессиональной деятельности. Результаты профильного ЕГЭ по математике переводятся в стобалльную шкалу и могут быть представлены абитуриентом на конкурс для поступления в вуз.

Демонстрационный вариант для ЕГЭ базового уровня содержит только задания базового уровня сложности с кратким ответом (21 задание). В демонстрационном варианте представлено по несколько примеров заданий на каждую позицию экзаменационной работы. В реальных вариантах экзаменационной работы базового уровня на каждую позицию предлагается только одно задание.

При выполнении заданий экзаменационной работы ЕГЭ по математике базового уровня разрешено использовать справочные материалы, которые выдаются учащемуся вместе с вариантом ЕГЭ.

Демонстрационный вариант профильного экзамена ЕГЭ состоит из 2 частей и содержит 18 заданий. Задания 1 – 11 из части 1 являются заданиями с кратким числовым ответом и относятся к базовому и повышенному уровням сложности. 7 заданий из части 2 относятся к повышенному и высокому уровням сложностии требуют развернутого ответа. Последние 3 задания части 2 являются заданиями высокого уровня сложности и предназначены для конкурсного отбора в ВУЗы с повышенными требованиями с математической подготовке абитуриентов.

На выполнение экзаменационной работы отводится 3 часа 55 минут (235 минут). Необходимые справочные материалы выдаются вместе текстом экзаменационной работы. Максимальный первичный балл за всю работу – 31. Первичные баллы переводятся в итоговые по 100-балльной шкале.

Все демонстрационные варианты ЕГЭ по математике содержат ответы ко всем заданиям, а также критерии оценивания для заданий с развернутым ответом.

В демонстрационном варианте ЕГЭ по математике 2022 года базового уровня по сравнению с демонстрационным вариантом ЕГЭ по математике 2021 года базового уровня произошли следующие изменения:

  • Удалено задание 2, проверяющее умение выполнять вычисления и преобразования (данное требование внесено в позицию задачи 7 в новой нумерации).
  • Добавлены задание 5, проверяющее умение выполнять действия с геометрическими фигурами, и задание 20, проверяющее умение строить и исследовать простейшие математические модели.
  • Количество заданий увеличилось с 20 до 21, максимальный балл за выполнение всей работы стал равным 21.

В демонстрационном варианте ЕГЭ по математике 2022 года профильного уровня по сравнению с демонстрационным вариантом ЕГЭ по математике 2021 года профильного уровня произошли следующие изменения:

  • Удалены задания 1 и 2, проверяющие умение использовать приобретённые знания и умения в практической и повседневной жизни, и задание 3, проверяющее умение выполнять действия с геометрическими фигурами, координатами и векторами.
  • Добавлены задание 9, проверяющее умение выполнять действия с функциями, и задание 10, проверяющее умение моделировать реальные ситуации на языке теории вероятностей и статистики, вычислять в простейших случаях вероятности событий.
  • Внесены изменения в систему оценивания: максимальный балл за выполнение задания повышенного уровня 13, проверяющего умение выполнять действия с геометрическими фигурами, координатами и векторами, стал равен 3; максимальный балл за выполнение задания повышенного уровня 15, проверяющего умение использовать приобретённые знания и умения в практической деятельности и повседневной жизни, стал равен 2.
  • Количество заданий уменьшилось с 19 до 18, максимальный балл за выполнение всей работы стал равным 31.

Приведенные материалы опубликованы на официальном информационном портале Единого Государственного Экзамена.

Демонстрационные варианты ЕГЭ по математике

Отметим, что демонстрационные варианты ЕГЭ по математике представлены в формате pdf, и для их просмотра необходимо, чтобы на Вашем компьютере был установлен, например, свободно распространяемый программный пакет Adobe Reader.

Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2002 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2003 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2004 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2005 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2006 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2007 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2008 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2009 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2010 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2011 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2012 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2013 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2014 год
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2015 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2015 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2016 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2016 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2017 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2017 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2018 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2018 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2019 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2019 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2020 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2020 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2021 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2021 год (профильный уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2022 год (базовый уровень)
Демонстрационный вариант ЕГЭ по математике за 2022 год (профильный уровень)
Справочные материалы для ЕГЭ по математике базового уровня

Объектно-ориентированное программирование Python

В этом руководстве вы узнаете об объектно-ориентированном программировании (ООП) в Python и его фундаментальной концепции с помощью примеров.

Объектно-ориентированное программирование

Python — мультипарадигмальный язык программирования. Он поддерживает различные подходы к программированию.

Одним из популярных подходов к решению задачи программирования является создание объектов. Это известно как объектно-ориентированное программирование (ООП).

Объект имеет две характеристики:

  • атрибуты
  • поведение

Возьмем пример:

Попугай является объектом, так как имеет следующие свойства:

  • имя, возраст, цвет как атрибуты
  • пение, танцы как поведение

Концепция ООП в Python фокусируется на создании повторно используемого кода. Эта концепция также известна как DRY (не повторяйтесь).

В Python концепция ООП следует некоторым основным принципам:

Класс

Класс — это план объекта.

Мы можем думать о классе как о наброске попугая с ярлыками. Он содержит все подробности об имени, цветах, размерах и т.

д. На основе этих описаний мы можем узнать о попугае. Здесь попугай — это объект.

Пример класса попугаев:

класс Попугай:
    pass

Здесь мы используем ключевое слово class для определения пустого класса Parrot . Из класса мы создаем экземпляры. Экземпляр — это конкретный объект, созданный из определенного класса.

Объект

Объект (экземпляр) является воплощением класса. Когда класс определен, определяется только описание объекта. Таким образом, память или хранилище не выделяются.

Примером объекта класса попугай может быть:

obj = Parrot()

Здесь obj является объектом класса Parrot .

Предположим, у нас есть данные о попугаях. Теперь мы собираемся показать, как построить класс и объекты попугаев.

Пример 1: Создание класса и объекта в Python 

  class Parrot:
    # атрибут класса
    вид = "птица"
    # атрибут экземпляра
    def __init__(я, имя, возраст):
        self. name = имя
        возраст = возраст
# создать экземпляр класса Parrot
синий = попугай ("Синий", 10)
Ву = Попугай ("Ву", 15)
# доступ к атрибутам класса
print("Blu — это {}".format(blu.__class__.species))
print("Woo также {}".format(woo.__class__.species))
# доступ к атрибутам экземпляра
print("{} {} лет".format( blu.name, blu.age))
print("{} {} лет".format( woo.name, woo.age))

Выход 

  Голубчик — птица
Ву тоже птица
Блу 10 лет
Ву 15 лет

В приведенной выше программе мы создали класс с именем Parrot . Затем мы определяем атрибуты. Атрибуты являются характеристикой объекта.

Эти атрибуты определены внутри метода __init__ класса. Это метод инициализации, который запускается сразу после создания объекта.

Затем мы создаем экземпляры Попугай класс. Здесь blu и woo являются ссылками (значением) на наши новые объекты.

Мы можем получить доступ к атрибуту класса, используя __class__. species . Атрибуты класса одинаковы для всех экземпляров класса. Точно так же мы получаем доступ к атрибутам экземпляра, используя blu.name и blu.age . Однако атрибуты экземпляра различны для каждого экземпляра класса.

Дополнительные сведения о классах и объектах см. в разделе Классы и объекты Python 9.0003

Методы

Методы — это функции, определенные внутри тела класса. Они используются для определения поведения объекта.

Пример 2: Создание методов в Python 

 class Parrot:
    
    # атрибуты экземпляра
    def __init__(я, имя, возраст):
        self.name = имя
        возраст = возраст
    
    # метод экземпляра
    def петь (я, песня):
        return "{} поет {}".format(self.name, песня)
    Танец защиты (я):
        return "{} сейчас танцует".format(self.name)
# создать экземпляр объекта
синий = попугай ("Синий", 10)
# вызываем методы нашего экземпляра
print(blu.sing("'Счастливый'"))
печать (blu.dance())

Выход 

  Голубчик поет "Happy"
Blu теперь танцует

В приведенной выше программе мы определяем два метода: sing() и dance() . Они называются методами экземпляра, потому что они вызываются для объекта экземпляра, например blu .

Наследование

Наследование — это способ создания нового класса для использования деталей существующего класса без его изменения. Вновь сформированный класс является производным классом (или дочерним классом). Точно так же существующий класс является базовым классом (или родительским классом).

Пример 3. Использование наследования в Python 

 # родительский класс
класс Птица:
    
    защита __init__(сам):
        print("Птичка готова")
    определение whoisThis(я):
        печать("птица")
    деф плавать(я):
        print("Плыви быстрее")
# дочерний класс
класс Пингвин(Птица):
    защита __init__(сам):
        # вызов функции super()
        супер().__инит__()
        print("Пингвин готов")
    определение whoisThis(я):
        печать("Пингвин")
    деф запустить (самостоятельно):
        print("Бежать быстрее")
пегги = пингвин()
пегги.
 
 whoisThis()
пегги.плавать()
пегги.run()

Выход 

  Птица готова
Пингвин готов
Пингвин
Плывите быстрее
Беги быстрее

В приведенной выше программе мы создали два класса: Птица (родительский класс) и Пингвин (дочерний класс). Дочерний класс наследует функции родительского класса. Мы можем видеть это из метода swim() .

Опять же, дочерний класс изменил поведение родительского класса. Это видно из метода whoisThis() . Кроме того, мы расширяем функции родительского класса, создавая новый метод run() .

Кроме того, мы используем функцию

super() внутри метода __init__() . Это позволяет нам запускать метод __init__() родительского класса внутри дочернего класса.

Инкапсуляция

Используя ООП в Python, мы можем ограничить доступ к методам и переменным. Это предотвращает прямую модификацию данных, которая называется инкапсуляцией. В Python мы обозначаем частные атрибуты, используя подчеркивание в качестве префикса, т.е. одиночные _ или двойной __ .

Пример 4. Инкапсуляция данных в Python 

 class Компьютер:
    защита __init__(сам):
        self.__maxprice = 900
    деф продать (я):
        print("Цена продажи: {}".format(self.__maxprice))
    def setMaxPrice (я, цена):
        self.__maxprice = цена
с = Компьютер()
c.sell()
# изменить цену
c.__maxprice = 1000
c.sell()
# использование функции установки
c.setMaxPrice(1000)
c.sell()

Вывод 

  Цена продажи: 900
Цена продажи: 900
Цена продажи: 1000

В приведенной выше программе мы определили класс Компьютер .

Мы использовали метод __init__() для сохранения максимальной цены продажи Computer . Здесь обратите внимание на код

 c.__maxprice = 1000

Здесь мы попытались изменить значение __maxprice

вне класса. Однако, поскольку __maxprice является закрытой переменной, эта модификация не отображается на выходе.

Как показано, чтобы изменить значение, мы должны использовать функцию установки, то есть setMaxPrice() , которая принимает цену в качестве параметра.

Полиморфизм

Полиморфизм — это способность (в ООП) использовать общий интерфейс для нескольких форм (типов данных).

Допустим, нам нужно раскрасить фигуру, есть несколько вариантов формы (прямоугольник, квадрат, круг). Однако мы могли бы использовать тот же метод, чтобы раскрасить любую фигуру. Эта концепция называется полиморфизмом.

Пример 5. Использование полиморфизма в Python 

 класс Попугай:
    деф летать(я):
        print("Попугай умеет летать")
    
    деф плавать(я):
        print("Попугай не умеет плавать")
класс Пингвин:
    деф летать(я):
        print("Пингвин не умеет летать")
    
    деф плавать(я):
        print("Пингвин умеет плавать")
# Общий интерфейс
def fly_test (птица):
    птица. летать()
#создавать экземпляры объектов
синий = попугай ()
пегги = пингвин()
# передача объекта
fly_test (синий)
fly_test(peggy)

Вывод 

  Попугай умеет летать
Пингвин не умеет летать

В приведенной выше программе мы определили два класса Parrot и Penguin . Каждый из них имеет общий метод fly() . Однако функции у них разные.

Чтобы использовать полиморфизм, мы создали общий интерфейс, то есть функцию fly_test() , которая принимает любой объект и вызывает метод fly() объекта. Таким образом, когда мы передали объекты blu и peggy в функцию fly_test() , она работала эффективно.

Ключевые моменты, которые следует помнить:

  • Объектно-ориентированное программирование делает программу простой для понимания и эффективной.
  • Поскольку класс доступен для совместного использования, код можно использовать повторно.
  • Данные в безопасности благодаря абстракции данных.
  • Полиморфизм позволяет использовать один и тот же интерфейс для разных объектов, поэтому программисты могут писать эффективный код.

Атрибуты класса Python: примеры переменных

Недавно у меня было собеседование по программированию, экран телефона, в котором мы использовали совместный текстовый редактор.

Меня попросили реализовать определенный API, и я решил сделать это на Python. Абстрагируя формулировку задачи, скажем, мне нужен класс, экземпляры которого хранят данных и других_данных .

Я глубоко вздохнул и начал печатать. Через несколько строк у меня было что-то вроде этого:

 class Service(object):
    данные = []
    def __init__(я, другие_данные):
        self.other_data = другие_данные
    ...

Мой интервьюер остановил меня:

  • Интервьюер: «Эта строка: data = [] . Я не думаю, что это допустимый Python?»
  • Я: «Я почти уверен, что да.
    Это просто установка значения по умолчанию для атрибута экземпляра».
  • Опрашивающий: «Когда выполняется этот код?»
  • Я: «Я не совсем уверен. Я просто исправлю это, чтобы избежать путаницы».

Для справки и чтобы дать вам представление о том, к чему я стремился, вот как я изменил код:

 class Service(object):
    def __init__(я, другие_данные):
        self.data = []
        self.other_data = другие_данные
    ...

Как оказалось, мы оба ошибались. Реальный ответ заключается в понимании различия между атрибутами класса Python и атрибутами экземпляра Python.

Примечание. Если вы хорошо разбираетесь в атрибутах класса, вы можете пропустить варианты использования.

Атрибуты класса Python

Мой интервьюер ошибся в том, что приведенный выше код синтаксически верен .

Я тоже был неправ в том, что он не устанавливает «значение по умолчанию» для атрибута экземпляра. Вместо этого он определяет данные как атрибут класса со значением [] .

По моему опыту, атрибуты классов Python — это тема, в которой многие люди знают что-то , но лишь немногие понимают ее полностью.

Переменная класса Python и переменная экземпляра: в чем разница?

Атрибут класса Python — это атрибут класса (круговой, я знаю), а не атрибут экземпляра класса.

Давайте используем пример класса Python, чтобы проиллюстрировать разницу. Здесь,

class_var — атрибут класса, а i_var — атрибут экземпляра:

 class MyClass(object):
    class_var = 1
    защита __init__(я, i_var):
        self.i_var = i_var

Обратите внимание, что все экземпляры класса имеют доступ к class_var , и что к нему также можно получить доступ как к свойству самого класса :

 foo = MyClass(2)
бар = МойКласс(3)
foo.class_var, foo.i_var
## 1, 2
bar.class_var, bar.i_var
№№ 1, 3
MyClass.class_var ## <— Это ключ
## 1

Для программистов на Java или C++ атрибут класса подобен, но не идентичен статическому члену. Мы увидим, как они отличаются позже.

Пространства имен классов и экземпляров

Чтобы понять, что здесь происходит, давайте кратко поговорим о пространствах имен Python .

Пространство имен — это сопоставление имен с объектами со свойством нулевой связи между именами в разных пространствах имен. Обычно они реализуются как словари Python, хотя это и абстрагируется.

В зависимости от контекста вам может потребоваться доступ к пространству имен с использованием точечного синтаксиса (например, object.name_from_objects_namespace ) или в виде локальной переменной (например, object_from_namespace ). В качестве конкретного примера:

 класс MyClass (объект):
    ## Нет необходимости в точечном синтаксисе
    class_var = 1
    защита __init__(я, i_var):
        self.i_var = i_var
## Нужен точечный синтаксис, так как мы оставили пространство имен классов
MyClass.class_var
## 1

Python классы и экземпляры классов имеют свои собственные отдельные пространства имен, представленные предопределенными атрибутами MyClass. __dict__ и instance_of_MyClass.__dict__ соответственно.

Когда вы пытаетесь получить доступ к атрибуту из экземпляра класса, он сначала просматривает его пространство имен экземпляра . Если он находит атрибут, он возвращает связанное значение. Если нет, то , то ищет в пространстве имен класса и возвращает атрибут (если он присутствует, иначе выдает ошибку). Например:

 foo = МойКласс(2)
## Находит i_var в пространстве имен экземпляра foo
foo.i_var
## 2
## Не находит class_var в пространстве имен экземпляра…
## Итак, смотрим в пространстве имен классов (MyClass.__dict__)
foo.class_var
## 1

Пространство имен экземпляра имеет приоритет над пространством имен класса: если в обоих есть атрибут с одинаковым именем, первым будет проверено пространство имен экземпляра и возвращено его значение. Вот упрощенная версия кода (исходный код) поиска атрибутов:

 def instlookup(inst, name):
    ## упрощенный алгоритм. ..
    если inst.__dict__.has_key(имя):
        вернуть инст.__dict__[имя]
    еще:
        вернуть inst.__class__.__dict__[имя]

И, в визуальной форме:

Как атрибуты класса обрабатывают назначение

Имея это в виду, мы можем понять, как атрибуты класса Python обрабатывают назначение:

  • Если атрибут класса установлен путем доступа к классу, он переопределит значение для всех экземпляров . Например:

     foo = МойКласс(2)
foo.class_var
## 1
МойКласс.class_var = 2
foo.class_var
## 2

    На уровне пространства имен… мы устанавливаем MyClass.__dict__['class_var'] = 2 . (Примечание: это не точный код (который будет setattr(MyClass, 'class_var', 2) ), поскольку __dict__ возвращает dictproxy, неизменяемую оболочку, которая предотвращает прямое присвоение, но помогает для демонстрации) . Затем, когда мы обращаемся к foo.class_var , class_var имеет новое значение в пространстве имен класса и, таким образом, возвращается 2.

  • Если переменная класса Paython установлена ​​путем доступа к экземпляру, она переопределит значение только для этого экземпляра . Это существенно переопределяет переменную класса и превращает ее в переменную экземпляра, интуитивно доступную только для этого экземпляра . Например:

     foo = МойКласс(2)
foo.class_var
## 1
foo.class_var = 2
foo.class_var
## 2
MyClass.class_var
## 1

    На уровне пространства имен… мы добавляем атрибут class_var к foo.__dict__ , поэтому, когда мы ищем foo.class_var , мы возвращаем 2. Между тем, другие экземпляры MyClass будет , а не иметь class_var в своих пространствах имен экземпляров, поэтому они продолжают находить class_var в MyClass.__dict__ и, таким образом, возвращают 1.

Изменяемость

Вопрос викторины: Что делать, если ваш атрибут класса имеет изменяемый тип ? Вы можете манипулировать (искажать?) атрибутом класса, обращаясь к нему через конкретный экземпляр и, в свою очередь, манипулируя объектом, на который ссылаются, к которому обращаются все экземпляры (как указал Тимоти Уайзман).

Лучше всего это можно продемонстрировать на примере. Давайте вернемся к Service , который я определил ранее, и посмотрим, как мое использование переменной класса могло привести к проблемам в будущем.

 класс Услуги(объект):
    данные = []
    def __init__(я, другие_данные):
        self.other_data = другие_данные
    ...

Моя цель состояла в том, чтобы иметь пустой список ( [] ) в качестве значения по умолчанию для данных и для каждого экземпляра Служба должна иметь собственные данные , которые будут изменяться с течением времени для каждого экземпляра. Но в этом случае мы получаем следующее поведение (напомним, что Service принимает некоторый аргумент other_data , который в данном примере произвольный):

 s1 = Service(['a', 'b'])
s2 = Служба (['c', 'd'])
s1.data.append(1)
s1.данные
## [1]
s2.данные
## [1]
s2.data.append(2)
s1.данные
## [1, 2]
s2.данные
## [1, 2]

Это нехорошо — изменение переменной класса через один экземпляр изменяет ее для всех остальных!

На уровне пространства имен… все экземпляры Service получают доступ и изменяют один и тот же список в Service. __dict__ без создания собственных атрибутов data в своих пространствах имен экземпляров.

Это можно обойти, используя присваивание; то есть вместо того, чтобы использовать изменчивость списка, мы могли бы назначить нашим объектам Service собственные списки, как показано ниже:

 s1 = Service(['a', 'b'])
s2 = Служба (['c', 'd'])
s1.данные = [1]
s2.данные = [2]
s1.данные
## [1]
s2.данные
## [2]

В этом случае мы добавляем s1.__dict__['data'] = [1] , поэтому исходный Service.__dict__['data'] остается неизменным.

К сожалению, для этого требуется, чтобы пользователи Service хорошо знали ее переменные, и, безусловно, подвержены ошибкам. В каком-то смысле мы будем бороться с симптомами, а не с причиной. Мы бы предпочли что-то правильное по конструкции.

Мое личное решение: если вы просто используете переменную класса для присвоения значения по умолчанию потенциальной переменной экземпляра Python, не используйте изменяемые значения . В этом случае каждый экземпляр Service в конечном итоге должен был переопределить Service.data своим собственным атрибутом экземпляра, поэтому использование пустого списка по умолчанию привело к крошечной ошибке, которую легко не заметить. Вместо вышеперечисленного мы могли бы:

  1. Полностью придерживаться атрибутов экземпляра, как показано во введении.

  2. Не использовать пустой список (изменяемое значение) в качестве «по умолчанию»:

     класс Сервис(объект):
    данные = нет
    def __init__(я, другие_данные):
        self.other_data = другие_данные
    ...

    Конечно, нам пришлось бы обращаться со случаем None соответствующим образом, но это небольшая цена.

Итак, когда следует использовать атрибуты класса Python?

Атрибуты класса сложны, но давайте рассмотрим несколько случаев, когда они могут пригодиться:

  1. Сохранение констант . Поскольку доступ к атрибутам класса можно получить как к атрибутам самого класса, часто бывает удобно использовать их для хранения констант, специфичных для всего класса. Например:

     класс Круг(объект):
    пи = 3,14159
    def __init__(я, радиус):
        self.radius = радиус
    область защиты (я):
        вернуть Circle.pi * self.radius * self.radius
Circle.pi
## 3.14159
с = круг (10)
c.pi
## 3.14159
c.площадь()
## 314.159

  2. Определение значений по умолчанию . В качестве тривиального примера мы можем создать ограниченный список (то есть список, который может содержать только определенное количество элементов или меньше) и выбрать ограничение по умолчанию из 10 элементов:

    .
     класс MyClass(объект):
    предел = 10
    защита __init__(сам):
        self.data = []
    элемент защиты (я, я):
        вернуть self.data[i]
    определение добавить (я, е):
        если len(self.data) >= self.limit:
            вызвать исключение ("Слишком много элементов")
        self. data.append(e)
MyClass.limit
## 10

    Затем мы могли бы также создавать экземпляры с их собственными ограничениями, назначая экземпляру атрибут limit .

     foo = МойКласс()
foo.limit = 50
## foo теперь может содержать 50 элементов — другие экземпляры могут содержать 10

    Это имеет смысл только в том случае, если вы хотите, чтобы ваш типичный экземпляр MyClass содержал всего 10 элементов или меньше — если вы даете всем своим экземплярам разные ограничения, тогда limit должен быть переменной экземпляра. (Помните, однако: будьте осторожны при использовании изменяемых значений по умолчанию.)

  3. Отслеживание всех данных по всем экземплярам данного класса . Это немного специфично, но я мог видеть сценарий, в котором вы могли бы захотеть получить доступ к фрагменту данных, относящемуся к каждому существующему экземпляру данного класса.

    Чтобы сделать сценарий более конкретным, предположим, что у нас есть класс Person , и у каждого человека есть имя . Мы хотим отслеживать все имена, которые были использованы. Один из подходов может заключаться в переборе списка объектов сборщика мусора, но проще использовать переменные класса.

    Обратите внимание, что в этом случае имен будут доступны только как переменная класса, поэтому допустимо изменяемое значение по умолчанию. 

     класс Человек (объект):
    все_имена = []
    def __init__(я, имя):
        self.name = имя
        Person.all_names.append(имя)
Джо = Человек('Джо')
Боб = Человек('Боб')
распечатать Person.all_names
## ['Джо', 'Боб']

    Мы могли бы даже использовать этот шаблон проектирования для отслеживания всех существующих экземпляров данного класса, а не только некоторых связанных данных.

     класс Человек (объект):
    все_люди = []
    def __init__(я, имя):
        self.name = имя
        Person.all_people.append(я)
Джо = Человек('Джо')
Боб = Человек('Боб')
распечатать Person.all_people
## [<__main__. Объект Person по адресу 0x10e428c50>, <__main__.Объект Person по адресу 0x10e428c90>]

  4. Производительность (вроде… см. ниже).

Связано: Лучшие практики и советы Python от Toptal Developers

Под капотом

Примечание: Если вы беспокоитесь о производительности на этом уровне, возможно, вы вообще не захотите использовать Python, так как различия будут порядка десятых долей миллисекунды, но все равно интересно немного поковыряться и помогает для иллюстрации.

Напомним, что пространство имен класса создается и заполняется во время определения класса. Это означает, что мы делаем только одно присваивание — или — для данной переменной класса, в то время как переменные экземпляра должны присваиваться каждый раз при создании нового экземпляра. Возьмем пример.

 по определению call_class():
    распечатать "Назначение класса"
    вернуть 2
класс Бар (объект):
    у = call_class()
    защита __init__(я, х):
        я. х = х
## "Назначение класса"
определение call_instance():
    print "Назначение экземпляра"
    вернуть 2
класс Foo (объект):
    защита __init__(я, х):
        self.y = call_instance()
        я.х = х
Бар(1)
Бар(2)
Фу(1)
## "Присвоение экземпляра"
Фу(2)
## "Присвоение экземпляра"

Мы присваиваем Bar.y только один раз, но instance_of_Foo.y при каждом вызове __init__ .

В качестве дополнительного доказательства воспользуемся дизассемблером Python:

 import dis
класс Бар (объект):
    у = 2
    защита __init__(я, х):
        я.х = х
класс Foo (объект):
    защита __init__(я, х):
        селф.у = 2
        я.х = х
дис.дис(Бар)
## Разборка __init__:
## 7 0 LOAD_FAST 1 (x)
## 3 LOAD_FAST 0 (самостоятельно)
## 6 STORE_ATTR 0 (x)
## 9LOAD_CONST 0 (Нет)
## 12 ВОЗВРАТ_ЗНАЧЕНИЕ
дис.дис(фу)
## Разборка __init__:
## 11 0 LOAD_CONST 1 (2)
## 3 LOAD_FAST 0 (самостоятельно)
## 6 STORE_ATTR 0 (у)
## 12 9 LOAD_FAST 1 (x)
## 12 LOAD_FAST 0 (самостоятельно)
## 15 STORE_ATTR 1 (x)
## 18 LOAD_CONST 0 (Нет)
## 21 ВОЗВРАТ_ЗНАЧЕНИЕ

Когда мы смотрим на байтовый код, снова очевидно, что Foo. __init__ должен выполнить два назначения, а Bar.__init__ — только одно.

Как на практике выглядит это усиление? Я буду первым, кто признает, что временные тесты сильно зависят от часто неконтролируемых факторов, и различия между ними часто трудно точно объяснить.

Однако я думаю, что эти небольшие фрагменты (выполняемые с модулем timeit Python) помогают проиллюстрировать различия между переменными класса и экземпляра, поэтому я все равно включил их.

Примечание. У меня MacBook Pro с OS X 10.8.5 и Python 2.7.2.

Инициализация 

 10000000 вызовов `Bar(2)`: 4,940 с
10000000 вызовов `Foo(2)`: 6.043 с

Инициализация Bar выполняется быстрее более чем на секунду, поэтому разница здесь кажется статистически значимой.

Так почему же это так? Одно спекулятивное объяснение : мы делаем два присваивания в Foo.__init__ , но только одно из Бар.__инициализация__ .

Назначение 

 10000000 вызовов `Bar(2).y = 15`: 6,232 с
10000000 вызовов `Foo(2).y = 15`: 6,855 с
10000000 назначений «Bar»: 6,232 с - 4,940 с = 1,292 с
10000000 назначений `Foo`: 6,855 с - 6,043 с = 0,812 с

Примечание. Повторно запускать код установки в каждой пробной версии с помощью timeit невозможно, поэтому нам необходимо повторно инициализировать нашу переменную в нашей пробной версии. Вторая строка времени представляет указанное выше время за вычетом ранее рассчитанного времени инициализации.

Из приведенного выше видно, что Foo занимает всего около 60% времени, пока Bar обрабатывает задания.

Почему это так? Одно спекулятивное объяснение : когда мы присваиваем Bar(2).y , мы сначала смотрим в пространство имен экземпляра ( Bar(2).__dict__[y] ), не можем найти y , а затем смотрим в пространстве имен класса ( Bar.__dict__[y] ), затем выполните правильное назначение. Когда мы присваиваем Foo(2).y , мы делаем вдвое меньше запросов, чем сразу присваиваем пространству имен экземпляра ( Foo(2).__dict__[y] ).

Подводя итог, можно сказать, что хотя на самом деле эти приросты производительности не будут иметь значения, эти тесты интересны на концептуальном уровне. Во всяком случае, я надеюсь, что эти различия помогут проиллюстрировать механические различия между переменными класса и экземпляра.

В заключение

Атрибуты класса, похоже, недостаточно используются в Python; у многих программистов разные представления о том, как они работают и почему они могут быть полезны.

Мое мнение: переменные класса Python занимают свое место в школе хорошего кода. При осторожном использовании они могут упростить вещи и улучшить читаемость. Но когда их небрежно бросают в данный класс, они обязательно сбивают вас с толку.

Приложение : Переменные частного экземпляра

Одна вещь, которую я хотел включить, но не имел естественной точки входа…

В Python нет частных переменных , так сказать, но есть еще одна интересная связь между классом и экземпляром именование идет с искажением имени.

В руководстве по стилю Python сказано, что псевдоприватные переменные должны начинаться с двойного подчеркивания: «__». Это не только знак для других, что ваша переменная предназначена для частной обработки, но и своего рода способ предотвратить доступ к ней. Вот что я имею в виду:

 класс Бар (объект):
    защита __init__(сам):
    сам.__зап = 1
а = Бар()
а.__зап
## Трассировка (самый последний вызов последним):
## Файл "", строка 1, в 
## AttributeError: объект 'Bar' не имеет атрибута '__baz'
## Хм. Так что же находится в пространстве имен?
а.__дикт__
{'_Bar__zap': 1}
a._Bar__zap
## 1

Посмотрите на это: к атрибуту экземпляра __zap автоматически добавляется префикс имени класса, что дает _Bar__zap .

Хотя по-прежнему можно установить и получить с помощью a._Bar__zap , это изменение имени является средством создания «частной» переменной, поскольку оно предотвращает и других доступ к ней случайно или по незнанию.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *