Как создать список в классе python

Python. Создание класса-списка, реализованный на основе массива

День добрый. Я в ооп на Python довольно не продолжительное время нахожусь(если можно так выразиться), и в связи с учебой этому ремеслу появился вопрос. Возможно ли создать класс-список, реализованный на основе массива? Этот класс-список принимает экземпляры других классов, а методы, которые находятся в этом классе — это те же методы, что и у структуры данных на Python(списка). Прошу помощи

class ClassList(): def __init__(self): self.list = [] def __str__(self): return self.list def append(self, ob): self.list.append(ob) a = input("Введите данные: ").split(', ') car = Car(a[0], a[1], a[2], a[3], a[4], a[5], a[6]) array = ClassList() array.append(car) array.append(car_copy) print(array.__str__()) 

А это то, что получается на выходе, хотя метод str класса Car переопределен
Отслеживать
48.6k 17 17 золотых знаков 56 56 серебряных знаков 100 100 бронзовых знаков
задан 18 апр 2020 в 5:25
Олег Барнев Олег Барнев
1 1 1 серебряный знак 2 2 бронзовых знака
А что список это не массив?
18 апр 2020 в 11:23
Вы покажите как вы пытаетесь реализовать задуманное, может всё гораздо проще чем вы думаете
18 апр 2020 в 11:24
Добавьте ваш класс Car
18 апр 2020 в 17:06

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Возможно ли создать класс-список, реализованный на основе массива?

Этот класс-список принимает экземпляры других классов,

тут понятно, что будут проблемы. Если вы решили действительно (например — в учебных целях) реализовывать список на массиве — то массив по определению «последовательность однотипных элементов». Соответственно, экземпляр произвольного (или тем более — разных) классов вы в такой список непосредственно не засунете.

Однако, если вы допускаете возможность работать с массивом указателей, каждый из которых будет указывать на свой объект-экземпляр «другого класса» — то так вполне можно. Более того, в Python список реализован именно по подобной схеме, а не как классический список.

а методы, которые находятся в этом классе — это те же методы, что и у структуры данных на Python(списка).

Ну, какие методы реализуете самостоятельно — такие будут. Хоть те же, хоть подобные, хоть какие-то специфические (если надо).

Класс list() в Python, преобразовывает в список

Создает пустой список или преобразовывает последовательность в список

Синтаксис:

list(iterable) 

Параметры:

• iterable — последовательность или объект, поддерживающий итерирование (включая генераторы).

Возвращаемое значение:

• list , изменяемая последовательность с упорядоченными элементами.

Описание:

Класс list() создает или преобразует переданный объект, поддерживающий итерирование, в список (изменяемую последовательность с упорядоченными элементами). Элементы в списках упорядочены по очередности их добавления.

Если аргумент iterable не указан, будет создан пустой список.

Примеры преобразования последовательности в список.

Создание списка list :

x = list() print(x) # [] x = list([1, 'foo', 2]) print(x) # [1, 'foo', 2] 

Преобразовать кортеж tuple в список:

x = ('apple', 'banana', 'cherry') list(x) # ['apple', 'banana', 'cherry'] 

Преобразовать множество set в список:

x = 'apple', 'banana', 'cherry'> list(x) # ['apple', 'banana', 'cherry'] 

При преобразовании словаря dict в список попадают только ключи.

x = dict(apple='green', banana='yellow', cherry='red') list(x) # ['apple', 'banana', 'cherry'] 

Преобразовать диапазон range в список:

x = range(3) list(x) # [0, 1, 2] 

• ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
• Функция abs(), абсолютное значение числа
• Функция all(), все элементы True
• Функция any(), хотя бы один элемент True
• Функция ascii(), преобразует строку в ASCII
• Функция bin(), число в двоичную строку
• Класс bool(), логическое значение объекта
• Функция breakpoint(), отладчик кода
• Класс bytearray(), преобразует в массив байтов
• Класс bytes(), преобразует в строку байтов
• Функция callable(), проверяет можно ли вызвать объект
• Функция chr(), число в символ Юникода
• Класс classmethod, делает функцию методом класса
• Функция compile() компилирует блок кода Python
• Класс complex(), преобразует в комплексное число
• Функция delattr(), удаляет атрибут объекта
• Класс dict() создает словарь
• Функция dir(), все атрибуты объекта
• Функция divmod(), делит числа с остатком
• Функция enumerate(), счетчик элементов последовательности
• Функция eval(), выполняет строку-выражение с кодом
• Функция exec(), выполняет блок кода
• Функция filter(), фильтрует список по условию
• Класс float(), преобразует в вещественное число
• Функция format(), форматирует значение переменной
• Класс frozenset(), преобразует в неизменяемое множество
• Функция getattr(), значение атрибута по имени
• Функция globals(), переменные глобальной области
• Функция hasattr(), наличие атрибута объекта
• Функция hash(), хэш-значение объекта
• Функция help(), справка по любому объекту
• Функция hex(), число в шестнадцатеричную строку
• Функция id(), идентификатор объекта
• Функция input(), ввод данных с клавиатуры
• Класс int(), преобразует в тип int
• Функция isinstance(), принадлежность экземпляра к классу
• Функция issubclass(), проверяет наследование класса
• Функция iter(), создает итератор
• Функция len(), количество элементов объекта
• Класс list(), преобразовывает в список
• Функция locals(), переменные локальной области
• Функция map(), обработка последовательности без цикла
• Функция max(), максимальное значение элемента
• Класс memoryview(), ссылка на буфер обмена
• Функция min(), минимальное значение элемента
• Функция next(), следующий элемент итератора
• Класс object(), возвращает безликий объект
• Функция oct(), число в восьмеричную строку
• Функция open(), открывает файл на чтение/запись
• Функция ord(), число символа Unicode
• Функция pow(), возводит число в степень
• Функция print(), печатает объект
• Класс property(), метод класса как свойство
• Класс range(), генерирует арифметические последовательности
• Функция repr(), описание объекта
• Функция reversed(), разворачивает последовательность
• Функция round(), округляет число
• Класс set(), создает или преобразовывает в множество
• Функция setattr(), создает атрибут объекта
• Класс slice(), шаблон среза
• Функция sorted(), выполняет сортировку
• Декоратор staticmethod(), метод класса в статический метод
• Класс str(), преобразует объект в строку
• Функция sum(), сумма последовательности
• Функция super(), доступ к унаследованным методам
• Класс tuple(), создает или преобразует в кортеж
• Класс type(), возвращает тип объекта
• Функция vars(), словарь переменных объекта
• Функция zip(), объединить элементы в список кортежей
• Функция __import__(), находит и импортирует модуль
• Функция aiter(), создает асинхронный итератор
• Функция anext(), следующий элемент асинхронного итератора

Список list в Python

Списки представляют собой изменяемые последовательности, обычно используемые для хранения коллекций однородных элементов, где степень сходства зависит от приложения.

Списки поддерживают следующие операции:

• общие операции с последовательностями;
• операции с изменяемыми последовательностями.

В Python списки представлены встроенным классом list() , его можно использовать для преобразования итерируемых объектов в тип list .

Списки могут быть созданы несколькими способами:

1. Используя пару квадратных скобок для обозначения пустого списка: [] .
2. Используя квадратные скобки, разделяя элементы запятыми: [a, b, c] .
3. Используя генератор списка: [x for x in iterable] .
4. Используя конструктор типа list :
   • list() — создаст пустой список,
   • list(iterable) — преобразует в список объект, который поддерживает итерацию.

Конструктор класса list(iterable) создает список, элементы которого совпадают и находятся в том же порядке, что и элементы итератора iterable . Аргумент iterable может быть либо последовательностью, контейнером поддерживающим итерацию, либо объектом итератора. Если аргумент не задан, конструктор создает новый пустой список [] .

• Если код программы многократно использует операцию вхождения в список list , то для этой цели лучше использовать множество set . Множества set / frozenset специально заточены для этой цели.
• Когда код программы часто добавляет элементы списка с одной стороны и удаляет с другой стороны (методы с изменяемыми последовательностями это делать позволяют). В этом случае следует использовать класс deque который представляет собой двустороннюю очередь, которая предназначена для быстрого добавления и удаления элементов с обоих концов последовательности.

Список list способен хранить в себе разные типы данных.

Примеры использования создания списка и преобразования объектов к типу list :

>>> list() # Создание списка # [] >>> [] # [] >>> [1, 'a', 10, 'b', '105'] # [1, 'a', 10, 'b', '105'] # Преобразование строки str в список тип list >>> list('abc') # ['a',' b',' c'] # Преобразование кортежа tuple в список тип list >>> list((1, 2, 3)) # [1, 2, 3] # Преобразование множества set в список тип list >>> list(1, 2, 3>) # [1, 2, 3] # Преобразование генератора в список тип list >>> list(range(5)) # [0, 1, 2, 3, 4] # Преобразуем список строк в список чисел x = ['55', '11', '25', '15', '9'] int_list = [int(i) for i in x] print(int_list) # [11, 15, 25, 55, 9] 

Если объект iterable уже является списком, создается и возвращается копия, аналогичная iterable[:] . Многие другие операции также создают списки, в том числе встроенная функция sorted() .

Списки имеют дополнительный метод:

list.sort(*, key=None, reverse=False) :

Метод list.sort() принимает два аргумента, которые могут передаваться только по ключевому слову:

• key определяет функцию с одним аргументом, которая используется для извлечения ключа сравнения из каждого элемента списка, например, key=str.lower . Ключ, соответствующий каждому элементу в списке, вычисляется один раз и затем используется для всего процесса сортировки. Значение по умолчанию None означает, что элементы списка сортируются напрямую без вычисления отдельного значения ключа.
• reverse это логическое значение. Если установлено значение True , то элементы списка сортируются так, как если бы каждое сравнение было обратным.

Метод изменяет последовательность на месте для экономии памяти при сортировке большой последовательности. Чтобы напомнить пользователям, что он работает с таким эффектом, он не возвращает отсортированную последовательность. Для того, что бы получить копию отсортированного списка используйте встроенную функцию сортировки sorted() .

Метод list.sort() гарантированно будет стабильным. Сортировка является стабильной, если она гарантирует отсутствие изменения относительного порядка элементов, которые будут равными в сортируемом списке. Это полезно для сортировки за несколько проходов, например сортировка по отделу, а затем по уровню зарплаты.

Примеры использования сортировки списка методом sort() :

>>> x = [5, 2, 3, 1, 4] >>> x.sort() >>> x # [1, 2, 3, 4, 5] # Обратная сортировка - reverse=True >>> x = [5, 2, 3, 1, 4] >>> x.sort(reverse=True) >>> x # [5, 4, 3, 2, 1] 

Сортировка по длине строки, в качестве функции сортировки выступает встроенная len() :

>>> x = ['a', 'dddd', 'сс', 'bbb'] >>> x.sort(key=len) >>> x # ['a', 'сс', 'bbb', 'dddd'] 

В следующем примере, в списке x представлена последовательность чисел в качестве строк. При простой сортировке будет использоваться лексикографическое сравнение.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9'] >>> x.sort() >>> x # ['11', '15', '25', '55', '9'] 

Применим в качестве ключевой функции для сравнения класс int() , для преобразования строк в целые числа, что бы упорядочить последовательность строк как будто это список чисел.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9'] >>> x.sort(key=int) >>> x # ['9', '11', '15', '25', '55'] 

• КРАТКИЙ ОБЗОР МАТЕРИАЛА.
• Утиная типизация ‘Duck Typing’
• Что такое вызываемый объект callable?
• Как проверить тип переменной/объекта
• Логический тип данных bool
• Целые числа int
• Ограничение длины преобразования целочисленной строки
• Вещественные числа float
• Комплексные числа complex
• Типы последовательностей
• Список list
• Кортеж tuple
• Диапазон range
• Текстовые строки str
• Словарь dict
• Множество set и frozenset
• Итератор Iterator, протокол итератора
• Генератор generator и выражение yield
• Контекстный менеджер with
• Байтовые строки bytes
• Байтовый массив bytearray
• Тип memoryview, буфер обмена
• Файловый объект file object
• Универсальный псевдоним GenericAlias
• Объект объединения Union

Примеры работы с классами в Python

Python — объектно-ориентированный язык с начала его существования. Поэтому, создание и использование классов и объектов в Python просто и легко. Эта статья поможет разобраться на примерах в области поддержки объектно-ориентированного программирования Python. Если у вас нет опыта работы с объектно-ориентированным программированием (OOП), ознакомьтесь с вводным курсом или учебным пособием, чтобы понять основные понятия.

Создание классов

Оператор class создает новое определение класса. Имя класса сразу следует за ключевым словом class , после которого ставиться двоеточие:

class ClassName: """Необязательная строка документации класса""" class_suite

• У класса есть строка документации, к которой можно получить доступ через ClassName.__doc__ .
• class_suite состоит из частей класса, атрибутов данных и функции.

Пример создания класса на Python:

 
class Employee: """Базовый класс для всех сотрудников""" emp_count = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.emp_count += 1 def display_count(self): print('Всего сотрудников: %d' % Employee.empCount) def display_employee(self): print('Имя: <>. Зарплата: <>'.format(self.name, self.salary))

Переменная emp_count — переменная класса, значение которой разделяется между экземплярами этого класса. Получить доступ к этой переменной можно через Employee.emp_count из класса или за его пределами.
Первый метод __init__() — специальный метод, который называют конструктором класса или методом инициализации. Его вызывает Python при создании нового экземпляра этого класса.
Объявляйте другие методы класса, как обычные функции, за исключением того, что первый аргумент для каждого метода self . Python добавляет аргумент self в список для вас; и тогда вам не нужно включать его при вызове этих методов.

Создание экземпляров класса
Чтобы создать экземпляры классов, нужно вызвать класс с использованием его имени и передать аргументы, которые принимает метод __init__ .
 
# Это создаст первый объект класса Employee emp1 = Employee("Андрей", 2000) # Это создаст второй объект класса Employee emp2 = Employee("Мария", 5000)
Доступ к атрибутам
Получите доступ к атрибутам класса, используя оператор . после объекта класса. Доступ к классу можно получить используя имя переменой класса:
 
emp1.display_employee() emp2.display_employee() print("Всего сотрудников: %d" % Employee.emp_count)
Теперь, систематизируем все.
 
class Employee: """Базовый класс для всех сотрудников""" emp_count = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.emp_count += 1 def display_count(self): print('Всего сотрудников: %d' % Employee.emp_count) def display_employee(self): print('Имя: <>. Зарплата: <>'.format(self.name, self.salary)) # Это создаст первый объект класса Employee emp1 = Employee("Андрей", 2000) # Это создаст второй объект класса Employee emp2 = Employee("Мария", 5000) emp1.display_employee() emp2.display_employee() print("Всего сотрудников: %d" % Employee.emp_count)
При выполнении этого кода, мы получаем следующий результат:
Имя: Андрей. Зарплата: 2000 Имя: Мария. Зарплата: 5000 Всего сотрудников: 2 
Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любой момент.
 
emp1.age = 7 # Добавит атрибут 'age' emp1.age = 8 # Изменит атрибут 'age' del emp1.age # Удалит атрибут 'age'
Вместо использования привычных операторов для доступа к атрибутам вы можете использовать эти функции:

getattr(obj, name [, default]) — для доступа к атрибуту объекта.
hasattr(obj, name) — проверить, есть ли в obj атрибут name .
setattr(obj, name, value) — задать атрибут. Если атрибут не существует, он будет создан.
delattr(obj, name) — удалить атрибут.

 
hasattr(emp1, 'age') # возвращает true если атрибут 'age' существует getattr(emp1, 'age') # возвращает значение атрибута 'age' setattr(emp1, 'age', 8) #устанавливает атрибут 'age' на 8 delattr(empl, 'age') # удаляет атрибут 'age'
Встроенные атрибуты класса
Каждый класс Python хранит встроенные атрибуты, и предоставляет к ним доступ через оператор . , как и любой другой атрибут:

__dict__ — словарь, содержащий пространство имен класса.
__doc__ — строка документации класса. None если, документация отсутствует.
__name__ — имя класса.
__module__ — имя модуля, в котором определяется класс. Этот атрибут __main__ в интерактивном режиме.
__bases__ — могут быть пустые tuple, содержащие базовые классы, в порядке их появления в списке базового класса.

Для вышеуказанного класса давайте попробуем получить доступ ко всем этим атрибутам:
 
class Employee: """Базовый класс для всех сотрудников""" emp_count = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def display_count(self): print('Всего сотрудников: %d' % Employee.empCount) def display_employee(self): print('Имя: <>. Зарплата: <>'.format(self.name, self.salary)) print("Employee.__doc__:", Employee.__doc__) print("Employee.__name__:", Employee.__name__) print("Employee.__module__:", Employee.__module__) print("Employee.__bases__:", Employee.__bases__) print("Employee.__dict__:", Employee.__dict__)
Когда этот код выполняется, он возвращает такой результат:
Employee.__doc__: Базовый класс для всех сотрудников Employee.__name__: Employee Employee.__module__: __main__ Employee.__bases__: (,) Employee.__dict__: , 'display_count': , 'display_employee': , '__dict__': , '__weakref__': > 
Удаление объектов (сбор мусора)
Python автоматически удаляет ненужные объекты (встроенные типы или экземпляры классов), чтобы освободить пространство памяти. С помощью процесса ‘Garbage Collection’ Python периодически восстанавливает блоки памяти, которые больше не используются.
Сборщик мусора Python запускается во время выполнения программы и тогда, когда количество ссылок на объект достигает нуля. С изменением количества обращений к нему, меняется количество ссылок.
Когда объект присваивают новой переменной или добавляют в контейнер (список, кортеж, словарь), количество ссылок объекта увеличивается. Количество ссылок на объект уменьшается, когда он удаляется с помощью del , или его ссылка выходит за пределы видимости. Когда количество ссылок достигает нуля, Python автоматически собирает его.
 a = 40 # создали объект b = a # увеличивает количество ссылок c = [b] # увеличивает количество ссылок del a # уменьшает количество ссылок b = 100 # уменьшает количество ссылок c[0] = -1 # уменьшает количество ссылок
Обычно вы не заметите, когда сборщик мусора уничтожает экземпляр и очищает свое пространство. Но классом можно реализовать специальный метод __del__() , называемый деструктором. Он вызывается, перед уничтожением экземпляра. Этот метод может использоваться для очистки любых ресурсов памяти.
Пример работы __del__()
Деструктор __del__() выводит имя класса того экземпляра, который должен быть уничтожен:
 
class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def __del__(self): class_name = self.__class__.__name__ print('<> уничтожен'.format(class_name)) pt1 = Point() pt2 = pt1 pt3 = pt1 print(id(pt1), id(pt2), id(pt3)) # выведите id объектов del pt1 del pt2 del pt3
Когда вышеуказанный код выполняется и выводит следующее:
17692784 17692784 17692784 Point уничтожен

В идеале вы должны создавать свои классы в отдельном модуле. Затем импортировать их в основной модуль программы с помощью import SomeClass .

Наследование класса в python
Наследование — это процесс, когда один класс наследует атрибуты и методы другого. Класс, чьи свойства и методы наследуются, называют Родителем или Суперклассом. А класс, свойства которого наследуются — класс-потомок или Подкласс.
Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, на основе уже существующего. Укажите родительский класс в круглых скобках после имени нового класса.
Класс наследник наследует атрибуты своего родительского класса. Вы можете использовать эти атрибуты так, как будто они определены в классе наследнике. Он может переопределять элементы данных и методы родителя.
Синтаксис наследования класса
Классы наследники объявляются так, как и родительские классы. Только, список наследуемых классов, указан после имени класса.
class SubClassName(ParentClass1[, ParentClass2, . ]): """Необязательная строка документации класса""" class_suite
Пример наследования класса в Python
 
class Parent: # объявляем родительский класс parent_attr = 100 def __init__(self): print('Вызов родительского конструктора') def parent_method(self): print('Вызов родительского метода') def set_attr(self, attr): Parent.parent_attr = attr def get_attr(self): print('Атрибут родителя: <>'.format(Parent.parent_attr)) class Child(Parent): # объявляем класс наследник def __init__(self): print('Вызов конструктора класса наследника') def child_method(self): print('Вызов метода класса наследника') c = Child() # экземпляр класса Child c.child_method() # вызов метода child_method c.parent_method() # вызов родительского метода parent_method c.set_attr(200) # еще раз вызов родительского метода c.get_attr() # снова вызов родительского метода
Когда этот код выполняется, он выводит следующий результат:
Вызов конструктора класса наследника Вызов метода класса наследника Вызов родительского метода Атрибут родителя: 200
Аналогичным образом вы можете управлять классом с помощью нескольких родительских классов:
class A: # объявите класс A . class B: # объявите класс B . class C(A, B): # C наследуется от A и B . 
Вы можете использовать функции issubclass() или isinstance() для проверки отношений двух классов и экземпляров.

Логическая функция issubclass(sub, sup) возвращает значение True , если данный подкласс sub действительно является подклассом sup .
Логическая функция isinstance(obj, Class) возвращает True , если obj является экземпляром класса Class или является экземпляром подкласса класса.

Переопределение методов
Вы всегда можете переопределить методы родительского класса. В вашем подклассе могут понадобиться специальные функции. Это одна из причин переопределения родительских методов.
Пример переопределения методов:
 
class Parent: # объявите родительский класс def my_method(self): print('Вызов родительского метода') class Child(Parent): # объявите класс наследник def my_method(self): print('Вызов метода наследника') c = Child() # экземпляр класса Child c.my_method() # метод переопределен классом наследником
Когда этот код выполняется, он производит следующий результат:
Вызов метода наследника
Популярные базовые методы
В данной таблице перечислены некоторые общие функции. Вы можете переопределить их в своих собственных классах.


№
Метод, описание и пример вызова




1
__init__(self [, args. ]) — конструктор (с любыми необязательными аргументами) 
obj = className(args)


2
__del__(self) — деструктор, удаляет объект 
del obj


3
__repr__(self) — программное представление объекта 
repr(obj)


4
__str__(self) — строковое представление объекта 
str(obj)



Пример использования __add__
Предположим, вы создали класс Vector для представления двумерных векторов. Что происходит, когда вы используете дополнительный оператор для их добавления? Скорее всего, Python будет против.
Однако вы можете определить метод __add__ в своем классе для добавления векторов и оператор + будет вести себя так как нужно.
 
class Vector: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __str__(self): return 'Vector (<>, <>)'.format(self.a, self.b) def __add__(self, other): return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b) v1 = Vector(2, 10) v2 = Vector(5, -2) print(v1 + v2)
При выполнении этого кода, мы получим:
Vector(7, 8)
Приватные методы и атрибуты
Атрибуты класса могут быть не видимыми вне определения класса. Вам нужно указать атрибуты с __ вначале, и эти атрибуты не будут вызваны вне класса.
Пример приватного атрибута:
 
class JustCounter: __secret_count = 0 def count(self): self.__secret_count += 1 print(self.__secret_count) counter = JustCounter() counter.count() counter.count() print(counter.__secret_count)
При выполнении данного кода, имеем следующий результат:
1 2 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 12, in print(counter.__secret_count) AttributeError: 'JustCounter' object has no attribute '__secret_count'
Вы можете получить доступ к таким атрибутам, так object._className__attrName . Если вы замените свою последнюю строку следующим образом, то она будет работать.


Похожие публикации:

Idle cash что это
Как вставить текст в shortcut
Как разрешить редактирование в excel
Когда мы говорим сохранить документ где он сохраняется