-
Какво е namespace?
- Пространство, в което са дефинирани обекти
- Видове:
- Built-In
- Global
- Local
-
Какво е scope?
- Поле на действие, в което един обект е достъпен
- Видове:
- Built-In
- Global
- Enclosing
- Local
-
Обекти
- Всичко в Python е обект
- Обектите се състоят от две основни части:
- Характеристики (State)
- Поведение (Behavior)
class MyObject:
def __init__(self, property1):
self.property1 = property1 # State
def doSomething(): # Behavior
...-
Атрибути
- Data Attributes
- Instance Attributes -
- Закачени на инстанцията(self)
- Уникални за всяка инстанция
- Class Attributes
- Закачени на класа
- Споделени между всички инстанции
- Instance Attributes -
- Methods
- Функции принадлежящи на класа
- Data Attributes
-
Магически методи
- init - използваме за инстанциране на класа
- str - използваме за стрингова репрезентация на класа (т.е. вместо <object in memory ...>); извиква се, когато се опитаме да кастнем инстанция към стринг
- repr - използваме, за да представим класа като стринг дори при дебъгване (машинна репрезентация)
- dict - репрезентира стейта на класа като dictionary
- doc - връща документацията на обекта
-
Какво е наследяване?
- Наследяването е един от четирите основни стълба на обектно ориентираното програмиране
- Използваме го, за по-добра абстракция и преизползване на код
- DRY - Don't Repeat Yourself
-
super()
- super представлява първия бащин клас
-
Видове наследяване
- Single
- Multiple
- Multilevel
- Hierarchical
- Single
-
What is MRO (Method Resolution Order)
- Depth First Resolve
- Подрежда наследяваните класове в определен ред.
-
Mixins
- Миксините са класове, които използваме, за да наследим някаква функционалност в множество класове.
- Пример:
- Имаме клас кола и клас фурна
- Колата и фурната имат часовник, които работи както всички други часовници по света
- Съответно правим миксин клас часовник, който да наследим в другите 2 класа.
- Какво е енкапсулация
- Пакетирането на данни и методи
- Да скрием данни или методи от 'външния свят' или да валидираме стойностите, които се опитват да бъдат присвоени
Енкапуслацията в Python е слаба => нищо не остава скрито
-
Нива на достъп
- private
- Създаваме слагайки __ пред името на атрибута
- Подсказва на човека, който чете кода, че този атрибут може да бъде достъпван само в класа
- Поради слабата енкапслация в Python, можем да го достъпим и извън класа чрез name mangling -> _ИметоНаКласа__ИметоНаАтрибута
- protected
- Създаваме слагайки _ пред името на атрибута
- Подсказва на човека, който чете кода, че този атрибут може да бъде достъпван само в класа и наследяващите го класове
- Поради слабата енкапсулация, можем да го достъпим навсякъде
- public
- По подразбиране, всичко е достъпно навсякъде
- private
-
Getters and Setters
- Гетърите и сетърите ни позволяват да валидираме какви стойности се присвпяват на нашите атрибути и да конторлираме стойнностите, които се връщат.
@property def name(self): # Getter return self.name @name.setter def name(self, value: str): # Setter if value != "": print("Name cannot be empty") return self.name = value
-
Static Methods
- Методи, които не използват инстанцията, съответно не я получават като параметър
- Не знаят нищо за класа и не могат да променят неговия стейт
- Използваме ги за неща, които бихме написали като функции извън класа
- Единствената причина да са в класа е, защото по някакъв начин са обвързани с неговата логика или се ползват там
- Създаваме ги с декоратора @staticmethod
@staticmethod def is_adult(age): return age >= 18
-
Class Methods
- Закачени са към самия клас, а не към инстанциите(подобно на class data attributes)
- Вместо инстанцията, като първи параметър получават класа като обект
- Създаваме ги с декоратора @classmethod
@classmethod def create_new_instance(cls, *args): return cls(*args)
-
Полиморфизъм
- Poly(много) - morphism(форми)
- Пример в програмирането, когато два производни класа имат един и същи метод реализиран по различен начин
class Eagle(Bird): def fly(self): print("I fly only forward") class Hummingbird(Bird): def fly(self): print("I fly in all directions")
-
Method Overloading
- Когато променяме поведението на методи и оператори използвайки магически методи
- len
- add
- mul
- truediv
- floordiv
- pow
- eq
- ne
- and so on...
-
Duck Typing
- Когато не се интересуваме от типа на обекта, а от това дали той има методите, които искаме
-
Abstraction
- Да кажем какво прави нещо, без да казваме как го прави
- В ООП това често се отнася към това да изнесем оща логика в бащини или mixin класове
-
Абстрактни класове
- Класове, които не се инстанцират и служат като шаблон за наследяващите ги класове
from abc import ABC, abstractmethod class Shape(ABC): @abstractmethod # задължава наследяващите класове да имплементират този метод def area(self): pass @abstractmethod # задължава наследяващите класове да имплементират този метод def perimeter(self): pass
S - Single Responsibility O - Open/Closed L - Liskov Substitution I - Interface Segregation D - Dependency Inversion
-
Single Responsibility
- Всеки метод/функция трябва да прави точно едно нещо
-
Open Closed
- Трябва така да пишем кода си, че той да бъде заторен за модифициране, но отворен за разширение
- Тоест, когато имаме нова логика, да не трябва да променяме старата, а просто да я добавим
-
Liskov Substitution
- "Децата трябва да бъдат подходящи за родителите"
from abc import ABC, abstractmethod class Notification(ABC): @abstractmethod def notify(self, message, email): pass class Email(Notification): def notify(self, message, email): print(f'Send {message} to {email}') class SMS(Notification): def notify(self, message, phone): # notify метода получава параметър телефон, вместо имейл, което прави класа неподходящ наследник print(f'Send {message} to {phone}')
Решението:
class Notification(ABC): @abstractmethod def notify(self, message): pass class Email(Notification): def __init__(self, email): self.email = email def notify(self, message): print(f'Send "{message}" to {self.email}') class SMS(Notification): def __init__(self, phone): self.phone = phone def notify(self, message): print(f'Send "{message}" to {self.phone}')
-
Interface segregation
- Не трябва да задължаваме класовете ни да имплементират методи, които не ползваме
-
Dependency Inversion
- Разчитаме на абстракция, а не на конкретна имплементация
from abc import ABC, abstractmethod class LoggerInterface(ABC): @abstractmethod def log(self, message): pass class Logger(LoggerInterface): # Наследяваме Абстрактния клас, за да можем да разчитаме на абстракцията да ни задължи да имплементираме нужните методи def log(self, message): with open('log.txt', 'a') as f: f.write(message + '\n') class Calculator: def __init__(self, logger: LoggerInterface): self.logger = logger def add(self, x, y): result = x + y self.logger.log(f"Added {x} and {y}, result = {result}") return result
-
Dependency Injection
- Когато подадем на метод инсанция на обект от друг клас, за да може тя да свърши нужната работа
-
Какво е итератор?
- Обект през, който можем да итерираме
- Връща един елемент на всяка итерация
- Имплементира итератор протокола, а именно да има iter и next методите в себе си.
- В iter метода връщаме обекта, през който ще итерираме; Метода се извиква само веднъж при започване на цикъл.
- В next метода връщаме елемент от обекта, през който итерираме - изпълнява се на всяка итерация.
-
Какво е генератор?
- Функция, която връща итератор
- Съдържа думата yield, която връща стойност както return, но също така запазва стейта на функцията.
- Можем да създаваме генератори чрез фунцкии и чрез компрехеншъни.
(x ** 2 for x in range(10)
-
Какво е декоратор
- Функция, която обгражда друга функция и я получава като параметър
def print_result_in_brackets(func): # Тази функция приема функцията под нея като параметъ и я заменя с wrapper фунцкията ни def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) print(f"({result})") # връщаме резултата обграден от скоби return wrapper # Usage @print_result_in_brackets def get_hi(): return "Hi" get_hi() # (Hi)
-
Декоратор с параметър
def print_result_in_brackets(brackets) # Tази фунцкия приема аргументите на декоратора def decorator(func): # Тази функция приема функцията под нея като параметъ и я заменя с wrapper фунцкията ни def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) print(f"{brackets[0]}{result}{brackets[1]}") # връщаме резултата обграден от скоби return wrapper return decorator @print_result_in_brackets("[]") def get_hi(): return "Hi" get_hi() # [Hi]
-
Class decorator
class func_logger: _logfile = 'out.log' def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args): log_string = self.func.__name__ + " was called" with open(self._logfile, 'a') as opened_file: opened_file.write(log_string + '\n') return self.func(*args)
-
Видове тестване
- Manual
- Automated
- Unit
- Integration
- E2E ...
-
Какво е unit тестване?
- Тестване на най-малката единица код (част от функция или функция)
- Термини
- Test fixture - среда, в която ще тестваме
- Test case - един тестов случай
- Test suite - колекция от тест кейсове
- Test runner - средството, което използваме за тестване
- Triple A Pattern - Arrange Act Assert
-
Какво е мокване?
- Да симулираме действие, което поради определени причини не изпълняваме
-
Седем принципа на Тестването
- Не можем да тестваме всичко, възможностите са към безкрай
- Ранното тестване е винаги предпочитано
- Defect Clustering - трябва да тестваме кода ни равномерно
- Pesticide paradox - да не тестваме неща, които по някакъв начин вече се тестват
- Тестването само намаля шанса да имаме бъгове, но не го премахва
- Absence-of-errors - тестването е безполезно, ако нямаме работещ по изискванията на клиента продукт
- Тестването е различно при различните видове софтуер