Изучение классов Python через практические задания

Расширенные примеры и нестандартные задачи

Использование классов-декораторов для логирования

Класс с методом __call__ может выступать в роли декоратора. Пример: логгер, записывающий вызовы функций.

class Logger:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.calls += 1
        print(f'Вызов {self.func.__name__}, номер {self.calls}')
        return self.func(*args, **kwargs)

@Logger
def add(a, b):
    return a + b

print(add(1,2))
print(add(3,4))

Вызов add, номер 1
3
Вызов add, номер 2
7

Дескрипторы для автоматической валидации и кэширования

Дескриптор, кэширующий результат вычисления.

class CachedProperty:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.name = func.__name__

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:
            return self
        value = self.func(obj)
        obj.__dict__[self.name] = value  # кешируем
        return value

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius

    @CachedProperty
    def area(self):
        print('Вычисляю площадь...')
        return 3.14159 * self.radius ** 2

c = Circle(3)
print(c.area)
print(c.area)

Вычисляю площадь...
28.27431
28.27431

Слоты для оптимизации памяти при большом количестве объектов

Использование __slots__ в классах, где заранее известны все атрибуты, позволяет снизить потребление памяти.

class Point:
    __slots__ = ('x', 'y')
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p = Point(1,2)
print(p.__slots__)  # доступно
# p.z = 3  # AttributeError

Этот подход экономит до 40% памяти по сравнению с обычным классом за счет отказа от __dict__.

Метаклассы и автоматическая регистрация подклассов

Метакласс, который собирает все подклассы в реестр.

class RegistryMeta(type):
    def __init__(cls, name, bases, attrs):
        super().__init__(name, bases, attrs)
        if not hasattr(cls, 'registry'):
            cls.registry = {}
        cls.registry[name] = cls

class Base(metaclass=RegistryMeta):
    pass

class A(Base):
    pass

class B(Base):
    pass

print(Base.registry)

{'Base': <class '__main__.Base'>, 'A': <class '__main__.A'>, 'B': <class '__main__.B'>}

Абстрактные базовые классы (ABC) с примесью (mixin)

Создание миксина для добавления функциональности сравнения объектов.

class ComparableMixin:
    def __lt__(self, other):
        return self.value < other.value if hasattr(self, 'value') else NotImplemented

    def __eq__(self, other):
        return self.value == other.value if hasattr(self, 'value') else NotImplemented

class Data(ComparableMixin):
    def __init__(self, value):
        self.value = value

d1 = Data(5)
d2 = Data(10)
print(d1 < d2)  # True
print(d1 == d2) # False

True
False

Использование миксинов позволяет избежать дублирования кода в разных классах.

Декоратор класса для проверки типов аргументов

Декоратор, который автоматически добавляет проверки в методы.

import functools

def type_check(*types):
    def decorator(cls):
        original_init = cls.__init__
        @functools.wraps(original_init)
        def new_init(self, *args, **kwargs):
            for i, (arg, t) in enumerate(zip(args, types)):
                if not isinstance(arg, t):
                    raise TypeError(f'Аргумент {i} должен быть {t.__name__}, получен {type(arg).__name__}')
            original_init(self, *args, **kwargs)
        cls.__init__ = new_init
        return cls
    return decorator

@type_check(str, int)
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# Person('Alice', 'young')  # TypeError

Такой подход удобен для отладки и гарантии корректности входных данных.

Контекстный менеджер через класс (__enter__ и __exit__)

class FileManager:
    def __init__(self, filename, mode):
        self.filename = filename
        self.mode = mode

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filename, self.mode)
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.file.close()
        if exc_type:
            print(f'Ошибка: {exc_val}')
        return True  # подавляем исключение

with FileManager('test.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello')

with FileManager('test.txt', 'r') as f:
    print(f.read())

Hello

Реализация контекстного менеджера в классе даёт полный контроль над ресурсами.