Python ооп что такое родительские классы в python
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Наследование в Python
Одним из четырех принципов ООП является наследование (вместе с абстракцией, инкапсуляцией, полиморфизмом).
При создании нового объекта (класса), как в программировании, так и в реальной жизни, мы можем использовать 2 подхода:
Безусловно, второй метод намного эффективнее, проще и требует меньших усилий. Легче вывести новую породу котов скрестив существующие породы, чем пытаться создать животное с нуля.
Возьмем более практический пример. Представим, что перед нами стоит задача запрограммировать класс дерева. Наше дерево имеет следующие атрибуты: вид, возраст и высоту. Так же дерево обладает способностью расти (при этом будет увеличиваться его высота и возраст) и способностью выводить информацию о себе.
Для проверки создадим экземпляр класса дерево и немного поиграем с ним.
Теперь представим, что наша задача усложняется: нам необходимо добавить класс фруктового дерева, у которого будут те же атрибуты и методы, но в дополнение появится метод сбора урожая фруктов. Конечно, мы можем создать с нуля класс FruitTree и переписать наново весь код, который будет практически идентичен тому что мы уже написали, но это будет неэффективно, кроме того, нарушается принцип DRY (Don’t Repeat Yourself). Вместо этого мы можем воспользоваться наследованием, то есть создать класс FruitTree и указать ему в качестве родителя класс Tree. Таким образом, FruitTree получит доступ ко всем атрибутам и методам, которыми обладает класс Tree.
Как указать родительский класс в Python.
Родительский класс помещается в скобки после имени класса.
Таким образом, наш код для класса фруктового дерева будет следующим:
Создадим экземпляр класса FruitTree:
Зачем использовать наследование.
Концепция наследования в программировании позволяет сократить время разработки, упростить процесс написания программы как сейчас, так и в будущем, когда заказчик захочет внести «небольшие правки» в проект. Правильно спроектированный класс это, кроме прочего, гибкая структура, которую вы свободно сможете изменять, дополнять в будущем. Важно помнить, что иногда проще создать дополнительный базовый класс, наследовать от него и расширять по мере необходимости, чем сразу написать готовый класс.
Основы наследования в Python
Наследование в Python – важный аспект объектно-ориентированной парадигмы. Наследование обеспечивает возможность повторного использования кода в программе, потому что мы можем использовать существующий класс для создания нового класса вместо того, чтобы создавать его с нуля.
При наследовании дочерний класс получает свойства и может получить доступ ко всем элементам данных и функциям, определенным в родительском классе. Дочерний класс также может предоставлять свою конкретную реализацию функциям родительского класса. В этом разделе руководства мы подробно обсудим основы наследования в Python.
В python производный класс может наследовать базовый класс, просто указав базу в скобках после имени производного класса. Рассмотрим следующий синтаксис, чтобы наследовать базовый класс в производный класс.
Класс может наследовать несколько классов, указав их все внутри скобок. Рассмотрим следующий синтаксис.
Многоуровневое наследование Python
Многоуровневое наследование возможно в Python, как и в других объектно-ориентированных языках. Архивируется, когда производный класс наследует другой производный класс. Нет ограничений на количество уровней, до которых многоуровневое наследование архивируется в python.
Синтаксис многоуровневого наследования приведен ниже.
Множественное наследование в Python
Python предоставляет нам маневренность для наследования нескольких базовых классов в дочернем классе.
Синтаксис для выполнения множественного наследования приведен ниже.
Метод issubclass(sub, sup)
Метод issubclass(sub, sup) используется для проверки отношений между указанными классами. Он возвращает true, если первый класс является подклассом второго класса, и false в противном случае.
Рассмотрим следующий пример:
Метод isinstance(obj, class)
Метод isinstance() используется для проверки взаимосвязи между объектами и классами. Он возвращает true, если это первый параметр, а Obj является экземпляром второго параметра, т. е. классом.
Рассмотрим следующий пример.
Переопределение метода
Мы можем предоставить некоторую конкретную реализацию метода родительского класса в нашем дочернем классе. Когда метод родительского класса определен в дочернем классе с некоторой конкретной реализацией, эта концепция называется переопределением метода. Нам может потребоваться выполнить переопределение метода в сценарии, когда в дочернем классе требуется другое определение метода родительского класса.
Рассмотрим следующий пример, чтобы выполнить переопределение метода в Python.
Реальный пример переопределения метода –
Абстракция данных в Python
Абстракция – важный аспект объектно-ориентированного программирования. В python мы также можем выполнять скрытие данных, добавляя двойное подчеркивание (___) в качестве префикса к атрибуту, который необходимо скрыть. После этого атрибут не будет виден за пределами класса через объект.
ООП на Python: концепции, принципы и примеры реализации
Программирование на Python допускает различные методологии, но в его основе лежит объектный подход, поэтому работать в стиле ООП на Python очень просто.
Если вам интересно, что думает об этой концепции сам ее создатель Алан Кэй, загляните сюда.
Язык Python – типичный представитель ООП-семейства, обладающий элегантной и мощной объектной моделью. В этом языке от объектов никуда не спрятаться (ведь даже числа являются ими), поэтому давайте разбираться, как это все реализовано.
Основы ООП на Python для начинающих
Классы
Создавать классы в Python очень просто:
Классы-родители перечисляются в скобках через запятую:
С реализацией наследования разберемся чуть позже.
Свойства классов устанавливаются с помощью простого присваивания:
Методы объявляются как простые функции:
Обратите внимание на первый аргумент – self – общепринятое имя для ссылки на объект, в контексте которого вызывается метод. Этот параметр обязателен и отличает метод класса от обычной функции.
Экземпляры классов
Инстанцировать класс в Python тоже очень просто:
Можно создавать разные инстансы одного класса с заранее заданными параметрами с помощью инициализатора (специальный метод __init__ ). Для примера возьмем класс Point (точка пространства), объекты которого должны иметь определенные координаты:
Подробнее о других специальных методах жизненного цикла объектов поговорим чуть ниже.
Динамическое изменение
Можно обойтись даже без определения атрибутов и методов:
Кажется, этот класс совершенно бесполезен? Отнюдь. Классы в Python могут динамически изменяться после определения:
Статические и классовые методы
Еще есть так называемые методы классов. Они аналогичны методам экземпляров, но выполняются не в контексте объекта, а в контексте самого класса (классы – это тоже объекты). Такие методы создаются с помощью декоратора @classmethod и требуют обязательную ссылку на класс ( cls ).
Статические и классовые методы доступны без инстанцирования.
Специальные методы
Жизненный цикл объекта
Это обсуждение на stackoverflow поможет лучше разобраться с инстанцированием классов.
Метод __new__ может быть очень полезен для решения ряда задач, например, создания иммутабельных объектов или реализации паттерна Синглтон:
На практике деструктор используется редко, в основном для тех ресурсов, которые требуют явного освобождения памяти при удалении объекта. Не следует совершать в нем сложные вычисления.
Объект как функция
Объект класса может имитировать стандартную функцию, то есть при желании его можно «вызвать» с параметрами. За эту возможность отвечает специальный метод __call__ :
Имитация контейнеров
Но для объектов вашего пользовательского класса это не пройдет:
Решить эту проблему поможет специальный метод __len__ :
Можно работать с объектом как с коллекцией значений, определив для него интерфейс классического списка с помощью специальных методов:
Имитация числовых типов
Ваши объекты могут участвовать в математических операциях, если у них определены специальные методы. Например, __mul__ позволяет умножать объект на число по определенной программистом логике:
Другие специальные методы
В Python существует огромное количество специальных методов, расширяющих возможности пользовательских классов. Например, можно определить вид объекта на печати, его «официальное» строковое представление или поведение при сравнениях. Узнать о них подробнее вы можете в официальной документации языка.
Принципы ООП на Python
Рассмотрим «большую тройку» объектно-ориентированной концепции: инкапсуляцию, полиморфизм и наследование.
Инкапсуляция
Все объекты в Python инкапсулируют внутри себя данные и методы работы с ними, предоставляя публичные интерфейсы для взаимодействия.
Атрибут может быть объявлен приватным (внутренним) с помощью нижнего подчеркивания перед именем, но настоящего скрытия на самом деле не происходит – все на уровне соглашений.
Если поставить перед именем атрибута два подчеркивания, к нему нельзя будет обратиться напрямую. Но все равно остается обходной путь:
Специальные свойства и методы класса, некоторые из которых вам уже знакомы, имеют двойные подчеркивания до и после имени.
Кроме прямого доступа к атрибутам ( obj.attrName ), могут быть использованы специальные методы доступа (геттеры, сеттеры и деструкторы):
Такой подход очень удобен, если получение или установка значения атрибута требует сложной логики.
__getattribute__ перехватывает все обращения (в том числе и к существующим атрибутам):
Таким образом, можно организовать динамический доступ к методам и свойствам объекта, как действуют, например, RPC-системы.
Наследование
Язык программирования Python реализует как стандартное одиночное наследование:
так и множественное:
Используя множественное наследования можно создавать классы-миксины (примеси), представляющие собой определенную особенность поведения. Такой микси можно «примешать» к любому классу.
Ассоциация
Кроме наследования, существует и другой способ организации межклассового взаимодействия – ассоциация (агрегация или композиция), при которой один класс является полем другого.
Ассоциированные объекты могут циклически ссылаться друг на друга, что ломает стандартный механизм сборки мусора. Избежать подобных проблем при ассоциации помогают слабые ссылки (модуль weakref ).
Полиморфизм
Концепция полиморфизма – важная часть ООП на Python. Все методы в языке изначально виртуальные. Это значит, что дочерние классы могут их переопределять и решать одну и ту же задачу разными путями, а конкретная реализация будет выбрана только во время исполнения программы. Такие классы называют полиморфными.
Впрочем, можно получить и доступ к методам класса-предка либо по прямому обращению, либо с помощью функции super :
Это возможно благодаря утиной типизации.
Множественная диспетчеризация
Виртуальные методы обеспечивают одиночную диспетчеризацию, при которой выбор конкретного метода зависит от объекта, в контексте которого произошел вызов. Мультиметоды позволяют выбирать нужную функциональность в зависимости от количества, типов или значений аргументов.
Программирование на Python не поддерживает мультиметоды из коробки, поэтому для их реализации необходимо подключать сторонние Python библиотеки, например, multimethods.py.
Подробнее о множественной диспетчеризации читайте в этой статье из серии «Очаровательный Python».
Порядок разрешения доступа к атрибутам
Каким же образом интерпретатор разрешает сложные запросы к свойствам и методам? Рассмотрим последовательность поиска на примере запроса obj.field :
Все эти проверки совершаются только для пользовательских атрибутов.
Метаклассы
Метаклассы – это классы, инстансы которых тоже являются классами.
Узнайте больше о метаклассах в Python из нашего материала.
ООП на Python
Подведем краткий итог всему вышесказанному и выделим основные особенности реализации ООП на Python:
Хотите лучше разобраться в объектно-ориентированном программировании? Смотрите понятный видеокурс по основам ООП.
Объектно-ориентированное Программирование в Python
Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма программирования, где различные компоненты компьютерной программы моделируются на основе реальных объектов. Объект — это что-либо, у чего есть какие-либо характеристики и то, что может выполнить какую-либо функцию.
Содержание
Представьте сценарий, где вам нужно разработать болид Формулы-1 используя подход объектно-ориентированного программирования. Первое, что вам нужно сделать — это определить реальные объекты в настоящей гонке Формула-1. Какие аспекты в Формуле-1 обладают определенными характеристиками и могут выполнять ту или иную функцию?
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Один из очевидных ответов на этот вопрос — гоночный болид. Условный болид может обладать такими характеристиками как:
Соответственно, болид можно запустить, остановить, ускорить, и так далее. Гонщик может быть еще одним объектом в Формуле-1. Гонщик имеет национальность, возраст, пол, и так далее, кроме этого, он обладает таким функционалом, как управление болидом, рулевое управление, переключение передач.
Как и в этом примере, в объектно-ориентированном программировании мы создадим объекты, которые будут соответствовать реальным аспектам.
Стоит обратить внимание на то, что объектно-ориентированное программирование — не зависящая от языка программирования концепция. Это общая концепция программирования и большинство современных языков, такие как Java, C#, C++ и Python поддерживают объектно-ориентированное программирование.
В этой статье мы разберем подробную инструкцию объектно-ориентированного программирования в Python, но перед этим, рассмотрим некоторые преимущества и недостатки объектно-ориентированного программирования.
Преимущества и недостатки ООП Python
Рассмотрим несколько основных преимуществ объектно-ориентированного программирования:
Хотя объектно-ориентированное программирование обладает рядом преимуществ, оно также содержит определенные недостатки, некоторые из них находятся в списке ниже:
В следующем разделе мы рассмотрим ряд самых важных концепций объектно-ориентированного программирования.
Как и следует из названия, объектно-ориентированное программирование — это речь об объектах. Однако, перед тем как создать объект, нам нужно определить его класс.
Класс
Класс в объектно-ориентированном программировании выступает в роли чертежа для объекта. Класс можно рассматривать как карту дома. Вы можете понять, как выглядит дом, просто взглянув на его карту.
Cам по себе класс не представляет ничего. К примеру, нельзя сказать что карта является домом, она только объясняет как настоящий дом должен выглядеть.
Отношение между классом и объектом можно представить более наглядно, взглянув на отношение между машиной и Audi. Да, Audi – это машина. Однако, нет такой вещи, как просто машина. Машина — это абстрактная концепция, которую также реализуют в Toyota, Honda, Ferrari, и других компаниях.
Давайте рассмотрим, как мы можем создать самый простой класс в Python. Взглянем на следующий код:
Python. Урок 14. Классы и объекты
Данный урок посвящен объектно-ориентированному программированию в Python. Разобраны такие темы как создание объектов и классов, работа с конструктором, наследование и полиморфизм в Python.
Основные понятия объектно-ориентированного программирования
Объектно-ориентированное программирование (ООП) является методологией разработки программного обеспечения, в основе которой лежит понятие класса и объекта, при этом сама программа создается как некоторая совокупность объектов, которые взаимодействую друг с другом и с внешним миром. Каждый объект является экземпляром некоторого класса. Классы образуют иерархии. Более подробно о понятии ООП можно прочитать на википедии.
Выделяют три основных “столпа” ООП- это инкапсуляция, наследование и полиморфизм.
Инкапсуляция
Наследование
Под наследованием понимается возможность создания нового класса на базе существующего. Наследование предполагает наличие отношения “является” между классом наследником и классом родителем. При этом класс потомок будет содержать те же атрибуты и методы, что и базовый класс, но при этом его можно (и нужно) расширять через добавление новых методов и атрибутов.
Примером базового класса, демонстрирующего наследование, можно определить класс “автомобиль”, имеющий атрибуты: масса, мощность двигателя, объем топливного бака и методы: завести и заглушить. У такого класса может быть потомок – “грузовой автомобиль”, он будет содержать те же атрибуты и методы, что и класс “автомобиль”, и дополнительные свойства: количество осей, мощность компрессора и т.п..
Полиморфизм
Полиморфизм позволяет одинаково обращаться с объектами, имеющими однотипный интерфейс, независимо от внутренней реализации объекта. Например, с объектом класса “грузовой автомобиль” можно производить те же операции, что и с объектом класса “автомобиль”, т.к. первый является наследником второго, при этом обратное утверждение неверно (во всяком случае не всегда). Другими словами полиморфизм предполагает разную реализацию методов с одинаковыми именами. Это очень полезно при наследовании, когда в классе наследнике можно переопределить методы класса родителя.
Классы в Python
Создание классов и объектов
Создание класса в Python начинается с инструкции class. Вот так будет выглядеть минимальный класс.
Класс состоит из объявления (инструкция class), имени класса (нашем случае это имя C) и тела класса, которое содержит атрибуты и методы (в нашем минимальном классе есть только одна инструкция pass).
Для того чтобы создать объект класса необходимо воспользоваться следующим синтаксисом:
имя_объекта = имя_класса()
Статические и динамические атрибуты класса
Как уже было сказано выше, класс может содержать атрибуты и методы. Атрибут может быть статическим и динамическим (уровня объекта класса). Суть в том, что для работы со статическим атрибутом, вам не нужно создавать экземпляр класса, а для работы с динамическим – нужно. Пример:
В представленном выше классе, атрибут default_color – это статический атрибут, и доступ к нему, как было сказано выше, можно получить не создавая объект класса Rectangle.
width и height – это динамические атрибуты, при их создании было использовано ключевое слово self. Пока просто примите это как должное, более подробно про self будет рассказано ниже. Для доступа к width и height предварительно нужно создать объект класса Rectangle:
Если обратиться через класс, то получим ошибку:
При этом, если вы обратитесь к статическому атрибуту через экземпляр класса, то все будет ОК, до тех пор, пока вы не попытаетесь его поменять.
Проверим ещё раз значение атрибута default_color:
Присвоим ему новое значение:
Создадим два объекта класса Rectangle и проверим, что default_color у них совпадает:
Если поменять значение default_color через имя класса Rectangle, то все будет ожидаемо: у объектов r1 и r2 это значение изменится, но если поменять его через экземпляр класса, то у экземпляра будет создан атрибут с таким же именем как статический, а доступ к последнему будет потерян:
Меняем default_color через r1:
При этом у r2 остается значение статического атрибута:
Вообще напрямую работать с атрибутами – не очень хорошая идея, лучше для этого использовать свойства.
Методы класса
Добавим к нашему классу метод. Метод – это функция, находящаяся внутри класса и выполняющая определенную работу.
Методы бывают статическими, классовыми (среднее между статическими и обычными) и уровня класса (будем их называть просто словом метод). Статический метод создается с декоратором @staticmethod, классовый – с декоратором @classmethod, первым аргументом в него передается cls, обычный метод создается без специального декоратора, ему первым аргументом передается self:
Статический и классовый метод можно вызвать, не создавая экземпляр класса, для вызова ex_method() нужен объект:
Конструктор класса и инициализация экземпляра класса
В Python разделяют конструктор класса и метод для инициализации экземпляра класса. Конструктор класса это метод __new__(cls, *args, **kwargs) для инициализации экземпляра класса используется метод __init__(self). При этом, как вы могли заметить __new__ – это классовый метод, а __init__ таким не является. Метод __new__ редко переопределяется, чаще используется реализация от базового класса object (см. раздел Наследование), __init__ же наоборот является очень удобным способом задать параметры объекта при его создании.
Создадим реализацию класса Rectangle с измененным конструктором и инициализатором, через который задается ширина и высота прямоугольника:
Что такое self?
До этого момента вы уже успели познакомиться с ключевым словом self. self – это ссылка на текущий экземпляр класса, в таких языках как Java, C# аналогом является ключевое слово this. Через self вы получаете доступ к атрибутам и методам класса внутри него:
В приведенной реализации метод area получает доступ к атрибутам width и height для расчета площади. Если бы в качестве первого параметра не было указано self, то при попытке вызвать area программа была бы остановлена с ошибкой.
Уровни доступа атрибута и метода
Если вы знакомы с языками программирования Java, C#, C++ то, наверное, уже задались вопросом: “а как управлять уровнем доступа?”. В перечисленных языка вы можете явно указать для переменной, что доступ к ней снаружи класса запрещен, это делается с помощью ключевых слов (private, protected и т.д.). В Python таких возможностей нет, и любой может обратиться к атрибутам и методам вашего класса, если возникнет такая необходимость. Это существенный недостаток этого языка, т.к. нарушается один из ключевых принципов ООП – инкапсуляция. Хорошим тоном считается, что для чтения/изменения какого-то атрибута должны использоваться специальные методы, которые называются getter/setter, их можно реализовать, но ничего не помешает изменить атрибут напрямую. При этом есть соглашение, что метод или атрибут, который начинается с нижнего подчеркивания, является скрытым, и снаружи класса трогать его не нужно (хотя сделать это можно).
Внесем соответствующие изменения в класс Rectangle:
В приведенном примере для доступа к _width и _height используются специальные методы, но ничего не мешает вам обратиться к ним (атрибутам) напрямую.
Если же атрибут или метод начинается с двух подчеркиваний, то тут напрямую вы к нему уже не обратитесь (простым образом). Модифицируем наш класс Rectangle:
Попытка обратиться к __width напрямую вызовет ошибку, нужно работать только через get_width():
Но на самом деле это сделать можно, просто этот атрибут теперь для внешнего использования носит название: _Rectangle__width:
Свойства
Свойством называется такой метод класса, работа с которым подобна работе с атрибутом. Для объявления метода свойством необходимо использовать декоратор @property.
Важным преимуществом работы через свойства является то, что вы можете осуществлять проверку входных значений, перед тем как присвоить их атрибутам.
Сделаем реализацию класса Rectangle с использованием свойств:
Теперь работать с width и height можно так, как будто они являются атрибутами:
Можно не только читать, но и задавать новые значения свойствам:
Если вы обратили внимание: в setter’ах этих свойств осуществляется проверка входных значений, если значение меньше нуля, то будет выброшено исключение ValueError:
Наследование
В организации наследования участвуют как минимум два класса: класс родитель и класс потомок. При этом возможно множественное наследование, в этом случае у класса потомка может быть несколько родителей. Не все языки программирования поддерживают множественное наследование, но в Python можно его использовать. По умолчанию все классы в Python являются наследниками от object, явно этот факт указывать не нужно.
Синтаксически создание класса с указанием его родителя выглядит так:
class имя_класса(имя_родителя1, [имя_родителя2,…, имя_родителя_n])
Переработаем наш пример так, чтобы в нем присутствовало наследование:
Родительским классом является Figure, который при инициализации принимает цвет фигуры и предоставляет его через свойства. Rectangle – класс наследник от Figure. Обратите внимание на его метод __init__: в нем первым делом вызывается конструктор (хотя это не совсем верно, но будем говорить так) его родительского класса:
super – это ключевое слово, которое используется для обращения к родительскому классу.
Теперь у объекта класса Rectangle помимо уже знакомых свойств width и height появилось свойство color:
Полиморфизм
Как уже было сказано во введении в рамках ООП полиморфизм, как правило, используется с позиции переопределения методов базового класса в классе наследнике. Проще всего это рассмотреть на примере. Добавим в наш базовый класс метод info(), который печатает сводную информацию по объекту класса Figure и переопределим этот метод в классе Rectangle, добавим в него дополнительные данные:
Посмотрим, как это работает
Таким образом, класс наследник может расширять функционал класса родителя.
P.S.
Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”. 
Python. Урок 14. Классы и объекты : 18 комментариев
А вот если Вы добавите вот это
.entry-title a:last-child <
float:right;
>
в свой css будет намного удобнее, нежели вы будите использовать 2-ную табуляцию в HTML. Спасибо.
Класс, о методе super() вообще ни слова
Спасибо за замечание! Добавим!
Про self ничего не сказано. Похоже на ссылку на текущий обьект.
Да, это действительно ссылка на текущий объект. Нужно будет вообще этот урок переработать, в нем плохо раскрыты многие вопросы! Спасибо за комментарий!
О методе __new__(cls) тоже нет ни слова, а он так же участвует в конструировании экземпляра класса.
ОК, спасибо! Добавим!
Наконец-то всё стало понятно. Огромное спасибо за разъяснение на уровне 1 класса 2 четверти!
Определение инкапсуляции неверное. Приведенное определение скорее присуще самому понятию “класс”. А инкапсуляция – это сокрытие деталей реализации.
> Атрибут может быть статическим и не статическим (уровня объекта класса)
В других языках принято “не статические атрибуты” называть динамическими. Предлагаю использовать, чтобы язык не ломать 🙂
Пытаюсь разобраться с декораторами.
@property
def width(self):
return self.__width
@width.setter
def width(self, w):
if w > 0:
self.__width = w
else:
raise ValueError
Понял назначение методов уровня Класс. Но не понятно назначение классовых и статических методов (@classmethod, @staticmethod)
Столкнулся с проблемой
есть класс
class Users(): #класс списка пользователей
def __init__(self):
self.item=[]
self.num=0
есть класс пользователя
class Aduser(): #класс пользователь домена
def __init__(self):
self.fio=”” # ФИО
self.login=”” # login
self.email=”” # e-mail
self.list=[] # принадлежность к спискам
self.spec=”” # должность
self.dept=”” # отдел
self.stage=True # состояние активности учетной записи
self.desc=”” # примечание
usrs = Users()
usr = Aduser()
…
не мону понять почему не срабатывает конструкция
usrs.item.append[usr]
точнее срабатывает но в usrs.item[] приходит пустой объект Adusers()
Ссылки на предыдущие уроки не нашел, причем тут декораторы и вообще, что это (хотя бы ссылкой) тоже не нашел.
Работаю с питоном уже больше года. Долго пытался понять что такое @property и @setter, А тут автор за 10 строчек объяснил, браво!
Класно описано. Только вот про сеттеры ни слова объяснения, из кода приходится догадыватся.