Утиная типизация в python

Using TypedDict Types

Here is an example of how the type Movie can be used:

movie: Movie = {'name': 'Blade Runner',
                'year': 1982}

An explicit Movie type annotation is generally needed, as
otherwise an ordinary dictionary type could be assumed by a type
checker, for backwards compatibility. When a type checker can infer
that a constructed dictionary object should be a TypedDict, an
explicit annotation can be omitted. A typical example is a dictionary
object as a function argument. In this example, a type checker is
expected to infer that the dictionary argument should be understood as
a TypedDict:

def record_movie(movie: Movie) -> None: ...

record_movie({'name': 'Blade Runner', 'year': 1982})

Another example where a type checker should treat a dictionary display
as a TypedDict is in an assignment to a variable with a previously
declared TypedDict type:

movie: Movie
...
movie = {'name': 'Blade Runner', 'year': 1982}

Operations on movie can be checked by a static type checker:

movie = 'Ridley Scott'  # Error: invalid key 'director'
movie = '1982'  # Error: invalid value type ("int" expected)

The code below should be rejected, since 'title' is not a valid
key, and the 'name' key is missing:

movie2: Movie = {'title': 'Blade Runner',
                 'year': 1982}

The created TypedDict type object is not a real class object. Here
are the only uses of the type a type checker is expected to allow:

• It can be used in type annotations and in any context where an
  arbitrary type hint is valid, such as in type aliases and as the
  target type of a cast.

• It can be used as a callable object with keyword arguments
  corresponding to the TypedDict items. Non-keyword arguments are not
  allowed. Example:

  m = Movie(name='Blade Runner', year=1982)
  

  When called, the TypedDict type object returns an ordinary
  dictionary object at runtime:

  print(type(m))  # <class 'dict'>
  

• It can be used as a base class, but only when defining a derived
  TypedDict. This is discussed in more detail below.

In particular, TypedDict type objects cannot be used in
isinstance() tests such as isinstance(d, Movie). The reason is
that there is no existing support for checking types of dictionary
item values, since isinstance() does not work with many PEP 484
types, including common ones like List. This would be needed
for cases like this:

class Strings(TypedDict):
    items: List

print(isinstance({'items': }, Strings))    # Should be False
print(isinstance({'items': }, Strings))  # Should be True

Illegal parameters for Literal at type check time

The following parameters are intentionally disallowed by design:

• Arbitrary expressions like Literal or
  Literal.
  • Rationale: Literal types are meant to be a
    minimal extension to the PEP 484 typing ecosystem and requiring type
    checkers to interpret potentially expressions inside types adds too
    much complexity. Also see .
  • As a consequence, complex numbers like Literal and
    Literal are also prohibited. For consistency, literals like
    Literal that contain just a single complex number are also
    prohibited.
  • The only exception to this rule is the unary - (minus) for ints: types
    like Literal are accepted.
• Tuples containing valid literal types like Literal.
  The user could always express this type as
  Tuple, Literal, Literal] instead. Also,
  tuples are likely to be confused with the Literal
  shortcut.
• Mutable literal data structures like dict literals, list literals, or
  set literals: literals are always implicitly final and immutable. So,
  Literal is illegal.
• Any other types: for example, Literal, or
  Literal are illegal. This includes typevars: if
  T is a typevar, Literal is not allowed. Typevars can vary over
  only types, never over values.

The following are provisionally disallowed for simplicity. We can consider
allowing them in future extensions of this PEP.

Type Consistency

Informally speaking, type consistency is a generalization of the
is-subtype-of relation to support the Any type. It is defined
more formally in PEP 483 . This section introduces the
new, non-trivial rules needed to support type consistency for
TypedDict types.

First, any TypedDict type is consistent with Mapping.
Second, a TypedDict type A is consistent with TypedDict B if
A is structurally compatible with B. This is true if and only
if both of these conditions are satisfied:

• For each key in B, A has the corresponding key and the
  corresponding value type in A is consistent with the value type
  in B. For each key in B, the value type in B is also
  consistent with the corresponding value type in A.
• For each required key in B, the corresponding key is required
  in A. For each non-required key in B, the corresponding key
  is not required in A.

Discussion:

Making isinstance(obj, list[str]) perform a check ignoring generics

An earlier version of this PEP suggested treating parameterized generics
like list as equivalent to their non-parameterized variants
like list for purposes of isinstance() and issubclass().
This would be symmetrical to how list() creates a regular list.

This design was rejected because isinstance() and issubclass()
checks with parameterized generics would read like element-by-element
runtime type checks. The result of those checks would be surprising,
for example:

>>> isinstance(, list)
True

Note the object doesn’t match the provided generic type but
isinstance() still returns True because it only checks whether
the object is a list.

UserString objects¶

The class, acts as a wrapper around string objects.
The need for this class has been partially supplanted by the ability to
subclass directly from ; however, this class can be easier
to work with because the underlying string is accessible as an
attribute.

class (seq)

Class that simulates a string object. The instance’s
content is kept in a regular string object, which is accessible via the
attribute of instances. The instance’s
contents are initially set to a copy of seq. The seq argument can
be any object which can be converted into a string using the built-in
function.

In addition to supporting the methods and operations of strings,
instances provide the following attribute:

A real object used to store the contents of the
class.

Changed in version 3.5: New methods , , ,
, , and .

Inheritance

It is possible for a TypedDict type to inherit from one or more
TypedDict types using the class-based syntax. In this case the
TypedDict base class should not be included. Example:

class BookBasedMovie(Movie):
    based_on: str

Now BookBasedMovie has keys name, year, and based_on.
It is equivalent to this definition, since TypedDict types use
structural compatibility:

class BookBasedMovie(TypedDict):
    name: str
    year: int
    based_on: str

Here is an example of multiple inheritance:

class X(TypedDict):
    x: int

class Y(TypedDict):
    y: str

class XYZ(X, Y):
    z: bool

The TypedDict XYZ has three items: x (type int), y
(type str), and z (type bool).

A TypedDict cannot inherit from both a TypedDict type and a
non-TypedDict base class.

Additional notes on TypedDict class inheritance:

Параллелизм и конкурентность

Питон предоставляет широкие возможности как для параллельного, так и для конкурентного программирования, однако не обходиться без особенностей.

Если вам нужен параллелизм, а это бывает когда ваши задачи требуют вычислений, то вам стоит обратить внимание на модуль. А если в ваших задачах много ожидания IO, то питон предоставляет массу вариантов на выбор, от тредов и gevent, до asyncio.
Все эти варианты выглядят вполне пригодными для использования (хотя треды значительно больше ресурсов требуют), но есть ощущение, что asyncio потихоньку выдавливает остальных, в том числе благодаря всяким плюшками типа uvloop

А если в ваших задачах много ожидания IO, то питон предоставляет массу вариантов на выбор, от тредов и gevent, до asyncio.
Все эти варианты выглядят вполне пригодными для использования (хотя треды значительно больше ресурсов требуют), но есть ощущение, что asyncio потихоньку выдавливает остальных, в том числе благодаря всяким плюшками типа uvloop.

Если кто не заметил — в питоне треды это не про параллельность, я недостаточно компетентен, чтобы хорошо рассказать про GIL, но по это теме достаточно материалов, поэтому и нет такой необходимости, главное, что нужно запомнить это то, что треды в питоне (точнее в CPython) ведут себя не так как это принято в других языках программирования — они исполняются только на одном ядре, а значит не подходят для случаев когда вам нужна настоящая параллельность, однако, выполнение тредов приостанавливается при ожидании ввода-вывода, поэтому их можно использовать для конкурентности.

5.7. More on Conditions¶

The conditions used in and statements can contain any
operators, not just comparisons.

The comparison operators and check whether a value occurs
(does not occur) in a sequence. The operators and compare
whether two objects are really the same object; this only matters for mutable
objects like lists. All comparison operators have the same priority, which is
lower than that of all numerical operators.

Comparisons can be chained. For example, tests whether is
less than and moreover equals .

Comparisons may be combined using the Boolean operators and , and
the outcome of a comparison (or of any other Boolean expression) may be negated
with . These have lower priorities than comparison operators; between
them, has the highest priority and the lowest, so that is equivalent to . As always, parentheses
can be used to express the desired composition.

The Boolean operators and are so-called short-circuit
operators: their arguments are evaluated from left to right, and evaluation
stops as soon as the outcome is determined. For example, if and are
true but is false, does not evaluate the expression
. When used as a general value and not as a Boolean, the return value of a
short-circuit operator is the last evaluated argument.

It is possible to assign the result of a comparison or other Boolean expression
to a variable. For example,

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'

Виды‌ ‌типизации‌

Языки‌ ‌программирования‌ ‌бывают‌ ‌типизированными‌ ‌и‌ ‌нетипизированными‌ ‌(бестиповыми).‌ ‌

Бестиповая‌ ‌типизация‌ ‌в‌ ‌основном‌ ‌присуща‌ ‌старым‌ ‌и‌ ‌низкоуровневым‌ ‌языкам‌ ‌программирования,‌ ‌например‌ ‌‌Forth.‌ ‌‌Все‌ ‌данные‌ ‌в‌ ‌таких‌ ‌языках‌ ‌считаются‌ ‌цепочками‌ ‌бит‌ ‌произвольной‌ ‌длины‌ ‌и,‌ ‌как‌ ‌следует‌ ‌из‌ ‌названия,‌ ‌не‌ ‌делятся‌ ‌на‌ ‌типы.‌ ‌Работа‌ ‌с‌ ‌ними‌ ‌труднее,‌ ‌и‌ ‌при‌ ‌чтении‌ ‌кода‌ ‌не‌ ‌всегда‌ ‌ясно,‌ ‌о‌ ‌каком‌ ‌типе‌ ‌переменной‌ ‌идет‌ ‌речь.‌ ‌Это‌ ‌можно‌ ‌исправить,‌ ‌написав‌ ‌комментарии‌ ‌к‌ ‌коду.‌

При‌ ‌этом‌ ‌у‌ ‌нетипизированных‌ ‌языков‌ ‌немало‌ ‌плюсов.‌ ‌В‌ ‌них‌ ‌можно‌ ‌совершать‌ ‌операции‌ ‌с‌ ‌любыми‌ ‌данными,‌ ‌и‌ ‌код‌ ‌получается‌ ‌более‌ ‌эффективным.‌ ‌

Перейдём‌ ‌к‌ ‌типизированным языкам.‌ ‌

Статическая‌ ‌и‌ ‌динамическая‌ ‌типизация‌ ‌

Особенность‌ ‌языков‌ ‌программирования‌ ‌со‌ ‌статической‌ ‌типизацией‌ ‌в‌ ‌том,‌ ‌что‌ ‌проверка‌ типов‌ ‌начинается‌ ‌на‌ ‌стадии‌ ‌компиляции.‌ ‌Компиляторы‌ ‌ищут‌ ‌ошибки‌ ‌ещё‌ ‌до‌ ‌запуска‌ программы,‌ ‌и‌ ‌вам‌ ‌не‌ ‌нужно‌ ‌раз‌ ‌за‌ ‌разом‌ ‌запускать‌ ‌её,‌ ‌чтобы‌ выяснить,‌ ‌что‌ ‌пошло‌ ‌не‌ ‌так.‌ ‌Благодаря‌ ‌этому‌ ‌статически‌ ‌типизированные языки программирования ‌зачастую‌ ‌быстрее.‌ ‌Кроме‌ ‌того,‌ ‌тип‌ ‌для‌ ‌переменной‌ ‌можно‌ ‌назначить‌ ‌только‌ ‌один‌ ‌раз.‌ ‌Например‌ ‌‌в‌ ‌Java‌ ‌такая‌ ‌запись‌ ‌вызовет‌ ‌ошибку‌ ‌на‌ ‌этапе‌ ‌компиляции:‌ ‌

В‌ ‌свою‌ ‌очередь,‌ ‌языки‌ ‌с‌ ‌динамической‌ ‌типизацией‌ ‌ищут‌ ‌ошибки‌ ‌на‌ ‌стадии‌ ‌исполнения.‌ ‌В‌ ‌них‌ ‌можно‌ ‌задать‌ ‌разные‌ ‌типы‌ ‌для‌ ‌одной‌ ‌и‌ ‌той‌ ‌же‌ ‌переменной,‌ ‌и‌ ‌они‌ ‌более‌ ‌гибкие.‌ ‌Например, в‌ ‌Python‌ ‌возможна‌ ‌такая‌ ‌запись,‌ ‌и‌ ‌ошибки‌ ‌не‌ ‌будет:‌ ‌

К‌ ‌тому‌ ‌же‌ ‌их‌ ‌проще‌ ‌освоить.‌ ‌Почитайте‌ ‌больше‌ ‌о‌ ‌том,‌ ‌чем‌ ‌хороши‌ ‌‌динамически‌ ‌типизированные‌ ‌языки‌.‌ ‌

Сильная‌ ‌и‌ ‌слабая‌ ‌типизация‌ ‌

В‌ ‌слабо‌ ‌типизированных‌ ‌языках‌ ‌программирования‌ ‌можно‌ ‌смешивать‌ ‌разные‌ ‌типы‌ ‌данных. Так‌ ‌код‌ ‌получается‌ ‌короче‌ ‌—‌ ‌язык‌ ‌«старается‌»‌ ‌сам‌ ‌выполнять‌ ‌операции‌ ‌преобразования‌ ‌с‌ ‌разными‌ ‌типами.‌ ‌Впрочем,‌ ‌в‌ ‌таком‌ ‌случае‌ ‌не‌ ‌всегда‌ ‌ясно,‌ ‌как‌ ‌поведёт‌ ‌себя‌ ‌программа.‌ ‌Например,‌ ‌в‌ ‌JavaScript‌ ‌возможна‌ ‌такая‌ ‌запись:‌ ‌

При‌ ‌сильной‌ ‌или‌ ‌строгой‌ ‌типизации,‌ ‌как‌ ‌в‌ ‌Python,‌ ‌язык‌ ‌не‌ ‌позволяет‌ ‌смешивать‌ ‌разные‌ ‌типы‌ ‌—‌ ‌то‌ ‌есть,‌ ‌если‌ ‌вы‌ ‌обозначили‌ ‌переменную‌ ‌как‌ ‌число,‌ ‌то‌ ‌добавить‌ ‌к‌ ‌ней‌ ‌строку‌ ‌уже‌ ‌не‌ ‌получится:‌ ‌ ‌

Языки‌ ‌с‌ ‌сильной‌ ‌типизацией‌ ‌надёжнее.‌ ‌Да и‌ ‌программист,‌ ‌прописывая‌ ‌все‌ ‌преобразования‌ ‌вручную,‌ ‌лучше‌ ‌понимает,‌ ‌как‌ ‌работает‌ ‌его‌ ‌код.‌ ‌

Явная‌ ‌и‌ ‌неявная‌ ‌типизация‌ ‌

В‌ ‌языках‌ ‌программирования‌ ‌с‌ ‌явной‌ ‌типизацией‌ ‌типы‌ ‌переменных‌ ‌и‌ ‌возвращаемых‌ ‌значений‌ ‌функций‌ ‌нужно‌ ‌задавать.‌ ‌Это‌ ‌дольше,‌ ‌но‌ ‌так‌ ‌проще‌ ‌определять,‌ ‌что‌ ‌значат‌ ‌все‌ ‌данные,‌ ‌а‌ ‌программисту‌ ‌не‌ ‌придётся‌ ‌запоминать‌ ‌или‌ ‌записывать‌ ‌отдельно‌ ‌каждое‌ ‌значение.‌ ‌В‌ ‌языке‌ ‌С‌ ‌переменную‌ ‌нужно‌ ‌записывать‌ ‌так:‌ ‌

При‌ ‌неявной‌ ‌типизации‌ ‌тип‌ ‌переменной‌ ‌определяется‌ ‌интерпретатором‌ ‌или‌ ‌компилятором,‌ ‌поэтому‌ ‌записи‌ ‌в‌ ‌таких‌ ‌языках‌ ‌короче.‌ ‌Иногда‌ ‌они‌ ‌позволяют‌ ‌вручную‌ ‌указывать‌ ‌типы‌ ‌значений,‌ ‌как‌ ‌в‌ ‌Haskell‌ ‌или‌ ‌Python.‌ ‌В‌ ‌Python‌ ‌возможна‌ ‌такая‌ ‌запись,‌ ‌ведь‌ ‌язык‌ ‌сам‌ ‌определит,‌ ‌что‌ ‌это‌ ‌целое‌ ‌число:‌ ‌

Список (список)

Список (список) является наиболее часто используемые типы данных Python.

Вы можете заполнить структуру данных списка для достижения большей части класса коллекции. Введите элементы в списке не могут быть одинаковыми, он поддерживает цифровой, строка может даже содержать список (так называемый вложенности).

Список записывается между ([]) в квадратных скобках, разделенный запятыми список элементов.

И строки, списки могут также быть проиндексированы и перехват, перехват и возврат после списка новый список, содержащий элементы, необходимые.

Список перехвачены синтаксис выглядит следующим образом:

变量

Значения индекса как начального значения до 0, -1 для начальной позиции в конце.

Знак плюс (+) является списком оператора конкатенации, звездочка (*) повторяется операции. Ниже приведены примеры:

#!/usr/bin/python3

list = 
tinylist = 

print (list)            # 输出完整列表
print (list)         # 输出列表第一个元素
print (list)       # 从第二个开始输出到第三个元素
print (list)        # 输出从第三个元素开始的所有元素
print (tinylist * 2)    # 输出两次列表
print (list + tinylist) # 连接列表

Примеры вышеуказанного вывода:

abcd

И строки Python не совпадают, элементы списка могут быть изменены:

>>> a = 
>>> a = 9
>>> a = 
>>> a

>>> a = []   # 删除
>>> a

Список встроенный Есть много способов, таких как Append (), поп () и т.д., которые будут упомянуты позже.

Примечание:

• 1, Список написано в скобках, через запятую элементов.
• 2, и та же строка, список может быть проиндексированы и кружочками.
• 3, список Вы можете использовать сплайсинг оператор +.
• 4, Список элементов может быть изменен.

Вызываемые

Помимо встроенного типа данных , другим важным словарным типом является , доступный в модуле . Этот словарный тип данных имеет следующий конструктор: . В частности, аргумент — это тип вызываемой, например, функции или лямбда-функции.

Мы можем реализовать , передавая лямбда-функцию. Вот пример её использования:

>>> from collections import defaultdict>>> letter_counts = defaultdict(lambda: 0)>>> for i in 'abcddddeeeee':...     letter_counts += 1... >>> letter_counts.items()dict_items()

Причём мы получим лучшую гибкость в использовании типа данных , если создадим собственную фабрику по умолчанию. С философией “утиной типизации” пользовательский класс должен реализовать метод , который делает что-то вызываемым. Давайте посмотрим, как это работает:

>>> from collections import defaultdict>>> class Duckling:...     pass... >>> class DucklingFactory:...     def __call__(self):...         return ... >>> duckling_factory = DucklingFactory()>>> ducklings = defaultdict(duckling_factory)>>> for i in (1,2,3):...     ducklings = ducklings * i... >>> ducklings.items()dict_items(), (2, ), (3, )])

Мы создаём класс , чья функция возвращает список экземпляра . Используя эту фабричную функцию, мы имеем возможность создавать желаемое количество утят, умножая список по умолчанию.

Преобразование типов данных

Мы можем преобразовывать значения из одного типа в другой с помощью таких функций, как int(), str(), float() и других:

>>> float(5)
5.0

Когда происходит преобразование числа с плавающей запятой в целое, то теряется часть после запятой:

>>> int(10.6)
10
>>> int(-10.6)
-10

Преобразование в словарь требует, чтобы каждый элемент последовательности был парой:

>>> dict(,])
{1 2, 3 4}
>>> dict()
{3 26, 4 44}

Подробнее о преобразовании типов данных в Python смотрите в таблице ниже:

Материал «Типизация в Python. Типы данных, переменные» подготовлен специально для OTUS на основании статьи «Python Data Types».

Типы данных и полиморфизм

Каждый класс и каждый интерфейс в Java имеет тип. Следовательно, если два Java-объекта реализуют один и тот же интерфейс, считается, что они имеют один и тот же тип по отношению к этому интерфейсу. С помощью этого механизма можно взаимозаменяемо использовать различные классы, в чем и заключается полиморфизм.

Реализуем зарядку устройства для наших Java-объектов при помощи создания метода charge(), который принимает в качестве параметра переменную типа Device. Любой объект, реализующий интерфейс Device, может быть передан методу charge().

Создадим следующий класс в файле под названием Rhino.java:

Теперь создадим файл Main.java с методом charge() и посмотрим, чем отличаются объекты классов Car и Rhino.

Поскольку в классе Rhino не реализован интерфейс Device, его нельзя передать в качестве параметра в charge().

В отличие от статической типизации (в оригинале — strict variable typing, то есть строгая типизация, но Python тоже относится к языкам со строгой типизацией) переменных, принятой в Java, в Python используется концепция утиной типизации, которая в общем виде звучит так: если переменная «ходит как утка и крякает как утка, то это и есть утка» (на самом деле звучит немного иначе: «если нечто выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, вероятно, и есть утка» – прим. переводчика). Вместо идентификации объектов по типу, Python проверяет их поведение.

Лучше понять утиную типизацию поможет следующий аналогичный пример зарядки устройства на Python:

charge() проверяет существование в объекте атрибута _voltage. Поскольку в классе Device имеется такой атрибут, то и в любом его классе-наследнике (Car и Phone) тоже будет этот атрибут, и, следовательно, этот класс выведет сообщение о зарядке. У классов, которые не унаследовались от Device (как Rhino), не будет этого атрибута, и они не будут заряжаться, что хорошо, поскольку для жизни носорога (rhino) электрическая зарядка смертельно опасна.

Setting the Specific Data Type

If you want to specify the data type, you can use the following
constructor functions:

Example	Data Type	Try it
x = str(«Hello World»)	str	Try it »
x = int(20)	int	Try it »
x = float(20.5)	float	Try it »
x = complex(1j)	complex	Try it »
x = list((«apple», «banana», «cherry»))	list	Try it »
x = tuple((«apple», «banana», «cherry»))	tuple	Try it »
x = range(6)	range	Try it »
x = dict(name=»John», age=36)	dict	Try it »
x = set((«apple», «banana», «cherry»))	set	Try it »
x = frozenset((«apple», «banana», «cherry»))	frozenset	Try it »
x = bool(5)	bool	Try it »
x = bytes(5)	bytes	Try it »
x = bytearray(5)	bytearray	Try it »
x = memoryview(bytes(5))	memoryview	Try it »

❮ Previous
Next ❯

Константы

Как и в случае с модификаторами доступа питон не пытается ограничить разработчика, поэтому задачать скалярную переменную защищённую от модификации стандартным способом нельзя, просто есть соглашение, что переменные с именем в верхнем регистре нужно считать константами.
С другой стороны в питоне есть неизменяемые структуры данных такие как tuple, поэтому если вы хотите сделать неизменяемой какую-то глобальную структуру вроде конфига и не хотите дополнительных зависимостей, то namedtuple, вполне хороший выбор, хотя он потребует немного больше усилий для описания типов, поэтому мне нравится альтернативная реализация неизменяемой структуры с dot-notation — Box (см. параметр frozen_box).
Ну а если вам хочется скалярных констант, то можно реализовать проверку доступа к ним на стадии «компиляции» т.е. проверки через mypy, пример и .

Последовательности

Ещё одно понятие из математики. Там, последовательность – есть нумерованный набор элементов, в котором возможны их повторения, а порядок имеет значение. Определение Питона схоже с математическим: здесь последовательностью зовётся упорядоченная коллекция объектов.

str (строка)

Строки, пожалуй, единственный объект, который может сравниться по степени своей используемости с числовым типом данных. Тавтологическое, но полное определение, справедливое для Python звучит так:

Важность строк велика в первую очередь для людей, ведь понятно, что вся письменная речь может рассматриваться, как множество строк. А так как человеку свойственно обмениваться информацией именно в виде набора слов, то можно говорить о практически неограниченном количестве областей применения строкового типа данных

Строки, строки everywhere!

list (список)

Список – это ещё один вид последовательностей… Здесь стоит остановиться и отметить, что последовательности в Python бывают изменяемыми и неизменяемыми. Список – изменяемая последовательность, а строки и кортежи – нет. Таким образом, список можно определить, как упорядоченную и изменяемую коллекцию, состоящую из объектов произвольных типов.

Само название списков говорит об их предназначении быть объектами для хранения наборов данных. Список покупок, подарков, результатов матчей, ip клиентов или объектов типа Student. Списки в Python – это эдакие массивы из прочих языков «на максималках».

tuple (кортеж)

Кортежи в языке Python можно рассматривать, как неизменяемые списки со всеми вытекающими:

Использование кортежей оправдано, когда разработчику важна скорость работы или неизменяемость элементов последовательности.

Изучение атрибутов объекта

В Python при помощи dir() мы видим все атрибуты и функции, содержащиеся в объекте (включая магические методы). Чтобы получить конкретные сведения о данном атрибуте или функции, используем getattr():

В Java имеются аналогичные возможности, однако контроль доступа и типобезопасность, заложенные в языке, усложняют дело.

getFields() извлекает список всех общедоступных атрибутов. Однако, поскольку ни один из атрибутов класса Car не является публичным, этот код возвращает пустой массив:

Java рассматривает атрибуты и методы как отдельные сущности, поэтому публичные методы извлекаются при помощи getDeclaredMethods(). Поскольку публичные атрибуты будут иметь соответствующий get-метод, один из способов обнаружить, что класс содержит определенное свойство, может выглядеть таким образом:

1) использовать getDeclaredMethods() для генерации массива всех методов
2) перебрать все эти методы:

• для каждого обнаруженного метода вернуть true, если метод:
• в противном случае вернуть false.

Вот пример на скорую руку:

getProperty() – это точка входа. Вызовем ее с именем атрибута и объекта. Она вернет true, если свойство будет найдено, иначе вернет false.

Заключение

В этой статье были рассмотрены некоторые неочевидные вопросы представления
типов данных в Python, необычные для программиста, использующего
«классические» языки программирования. К этим деталям мы будем
неоднократно возвращаться в ходе дальнейшего рассмотрения, но уже при
поверхностном рассмотрении становится видной особая гибкость подобного
подхода, в чём-то напоминающая возможности языка Lisp. Из этой же гибкости
проистекает высокая скорость разработки программного обеспечения на
подобных языках. Но эта же гибкость может стать причиной тяжёлых ошибок
вследствие неправильно понятой семантики языка.

Похожие темы

• Программирование на Python: Часть 1. Возможности языка и основы
  синтаксиса
• Тонкости использования языка Python: Часть 1. Версии и
  совместимость.
• Тонкости использования языка Python: Часть 3. Типы
  данных.