Last modified: March 02, 2022

This article is written in: 🇵🇱

Klasy i obiekty

Programowanie obiektowe (ang. Object-Oriented Programming, OOP) to jeden z najpopularniejszych i najbardziej przemyślanych sposobów tworzenia oprogramowania. Polega na organizowaniu kodu w logiczne jednostki (obiekty), które łączą dane (atrybuty) i funkcje (metody) w jedną spójną całość. Dzięki temu kod staje się łatwiejszy w utrzymaniu, rozbudowie i ponownym wykorzystaniu. Klasy i obiekty są kluczowymi elementami tego paradygmatu: klasa to pewien „przepis” (lub „szablon”), a obiektem nazywamy konkretny egzemplarz stworzony na podstawie takiego przepisu.

Paradygmat obiektowy jest bardzo intuicyjny, ponieważ często odwzorowuje realne sytuacje w kodzie. Można to porównać do planów architektonicznych (klasy), które opisują, jak ma wyglądać i działać budynek, podczas gdy obiekty są już fizycznymi budowlami wzniesionymi według tego planu. Właśnie to rozróżnienie pomiędzy projektem (klasą) a konkretną realizacją (obiektem) stanowi serce OOP.

Klasy pozwalają definiować zarówno dane, które reprezentują stan obiektu (tzw. atrybuty), jak i metody, czyli czynności wykonywane na tych danych. Kiedy tworzony jest obiekt, staje się on instancją danej klasy i „dziedziczy” wszystkie właściwości oraz zachowania zdefiniowane w tej klasie.

Korzyści płynące z tego podejścia to:

1. Modularność kodu: możliwość grupowania logicznie powiązanych elementów w jednym miejscu, co sprawia, że kod staje się bardziej czytelny i prostszy w nawigacji.
2. Możliwość ponownego użycia: klasy można tworzyć raz i używać w wielu miejscach kodu bez powielania logicznych fragmentów.
3. Enkapsulacja: ukrywanie wewnętrznej struktury obiektu przed resztą programu, co pozwala na zmianę implementacji bez wpływu na kod korzystający z obiektów.
4. Dziedziczenie: tworzenie nowych klas na bazie już istniejących, co umożliwia rozszerzanie funkcjonalności w sposób bezpieczny i niewymagający powielania kodu.
5. Polimorfizm: zdolność do zdefiniowania wspólnego interfejsu (zestawu metod) dla klas o różnej implementacji.

Poniżej przedstawione zostały szczegółowe wyjaśnienia związane z klasami, obiektami oraz pojęciami z nimi powiązanymi. Przedstawione przykłady kodu w Pythonie pozwolą łatwiej zrozumieć, jak w praktyce wykorzystuje się programowanie obiektowe.

Struktura klasy

Kiedy tworzymy klasę w Pythonie, zazwyczaj definiujemy w niej:

1. Konstruktor (__init__) – specjalną metodę, która wywoływana jest automatycznie przy tworzeniu nowego obiektu. Służy do inicjowania (nadawania pierwszych wartości) atrybutów.
2. Atrybuty – zmienne przechowujące dane opisujące stan obiektu (np. imię, nazwisko, numer ISBN).
3. Metody – funkcje zawarte w klasie, które mogą korzystać z atrybutów oraz wykonywać określone zadania związane z obiektem.

Dzięki temu programista może zdefiniować, czym jest obiekt (jakie ma dane, co może robić), a także jakie operacje są na nim dozwolone czy typowe.

Przykład użycia

Poniżej znajduje się prosty przykład klasy Osoba, która przechowuje imię i nazwisko oraz może się przedstawić:

class Osoba:
    # Konstruktor klasy
    def __init__(self, imie, nazwisko):
        self.imie = imie
        self.nazwisko = nazwisko

    # Metoda klasy
    def przedstaw_sie(self):
        print(f"Cześć, jestem {self.imie} {self.nazwisko}")

# Tworzenie obiektów klasy Osoba
osoba1 = Osoba("Jan", "Kowalski")
osoba2 = Osoba("Adam", "Nowak")

# Wywołanie metody dla obiektów
osoba1.przedstaw_sie()
osoba2.przedstaw_sie()

W tym przykładzie:

• Zdefiniowaliśmy klasę Osoba z dwoma atrybutami (imie i nazwisko) oraz jedną metodą (przedstaw_sie).
• Stworzyliśmy dwa różne obiekty: osoba1 i osoba2. Każdy z nich ma swój własny stan (różne imię i nazwisko).
• Za pomocą metody przedstaw_sie każdy obiekt może wyświetlić swoją unikalną charakterystykę.

Dostęp i modyfikacja atrybutów w obiektach

Atrybuty w obiektach odczytujemy i modyfikujemy za pomocą notacji kropkowej. Oznacza to, że do atrybutu docieramy przez nazwa_obiektu.atrybut. Możemy je także zmieniać, przypisując do nich nową wartość:

osoba = Osoba("Jan", "Kowalski")
print(osoba.imie)  # Wyświetli: Jan
osoba.imie = "Adam"
print(osoba.imie)  # Wyświetli: Adam

W powyższym przykładzie tworzymy obiekt osoba, a następnie uzyskujemy do niego dostęp przez pole imie. Zmieniamy jego wartość na "Adam" i ponownie wyświetlamy, co dowodzi, że atrybut został zaktualizowany. W praktyce jest to niezwykle wygodne, jednak nie zawsze chcemy, aby atrybuty były modyfikowane dowolnie z zewnątrz. Dlatego w Pythonie istnieją mechanizmy takie jak dekoratory @property oraz @setter, które umożliwiają kontrolę nad tym, w jaki sposób atrybut może być zmieniany (lub odczytywany).

Dekoratory @property i @nazwa_atrybutu.setter

W przypadku, gdy chcemy mieć większą kontrolę nad dostępem do atrybutów, możemy skorzystać z tzw. „właściwości” (properties). Dzięki dekoratorom @property oraz @nazwa_atrybutu.setter tworzymy specjalne metody wywoływane przy odczycie i zapisie atrybutu. Jest to elegancki i zalecany sposób, by uniknąć bezpośredniego modyfikowania atrybutów obiektu.

class Osoba:
    def __init__(self, imie, nazwisko):
        self._imie = imie  # Konwencja z podkreślnikiem wskazuje na "chronione" atrybuty
        self._nazwisko = nazwisko

    @property
    def imie(self):
        print('Ktoś próbuje odczytać imię')
        return self._imie

    @imie.setter
    def imie(self, nowa_wartosc):
        print('Ktoś modyfikuje imię')
        self._imie = nowa_wartosc

osoba = Osoba("Jan", "Kowalski")
print(osoba.imie)  # Ktoś próbuje odczytać imię, wyświetli: Jan
osoba.imie = "Adam"  # Ktoś modyfikuje imię
print(osoba.imie)  # Ktoś próbuje odczytać imię, wyświetli: Adam

Dzięki temu mechanizmowi możemy również dodać logikę walidującą czy kontrolną w setterze (np. sprawdzanie, czy nowe imię jest ciągiem znaków i spełnia konkretne warunki). W praktyce pozwala to zabezpieczyć dane obiektu przed niepożądanymi wartościami.

Potrzeba używania klas i obiektów

Klasy i obiekty nie służą wyłącznie do porządkowania kodu. Zastosowanie programowania obiektowego niesie ze sobą szereg zalet w kontekście rozwijania większych projektów, pracy zespołowej czy ponownego wykorzystania już istniejących rozwiązań w przyszłości.

Modularność i organizacja kodu

Klasy umożliwiają sensowne grupowanie atrybutów i metod w jednym miejscu, co sprzyja organizacji kodu i ułatwia odnalezienie potrzebnych fragmentów. Dzięki temu, gdy chcemy np. dodać nowe funkcjonalności lub naprawić błąd, szybko zlokalizujemy odpowiednią sekcję kodu.

Przykład: W aplikacji do zarządzania biblioteką możemy mieć klasę Ksiazka, która łączy atrybuty (tytuł, autor, ISBN) z metodami (wypożycz, zwróć). Dzięki temu dokładnie wiadomo, gdzie szukać logiki związanej z obsługą książek.

class Ksiazka:
    def __init__(self, tytul, autor, isbn):
        self.tytul = tytul
        self.autor = autor
        self.isbn = isbn

    def wypozycz(self):
        print(f'Książka "{self.tytul}" została wypożyczona.')

    def zwroc(self):
        print(f'Książka "{self.tytul}" została zwrócona.')

Możliwość ponownego użycia kodu

Klasy można traktować jak uniwersalne „matryce”. Raz zdefiniowaną klasę da się wykorzystać wielokrotnie, tworząc dowolną liczbę obiektów o podobnym wzorcu, ale różniących się konkretnymi wartościami atrybutów. Minimalizuje to duplikację kodu i ułatwia jego konserwację.

ksiazka1 = Ksiazka("Pan Tadeusz", "Adam Mickiewicz", "1234567890")
ksiazka2 = Ksiazka("Lalka", "Bolesław Prus", "0987654321")
ksiazka1.wypozycz()
ksiazka2.zwroc()

Enkapsulacja (ukrywanie szczegółów implementacji)

Klasy dają możliwość ukrywania wewnętrznych szczegółów implementacji, tzn. to, jak dokładnie coś jest zrobione w środku, może być niedostępne lub niewidoczne dla zewnętrznego kodu. Dzięki temu możemy modyfikować wnętrze klasy, nie narażając istniejącego kodu na błędy z powodu zmian. Użytkownicy klasy nadal będą się nią posługiwać w taki sam sposób (ten sam interfejs).

class Ksiazka:
    def __init__(self, tytul, autor, isbn):
        self.tytul = tytul
        self.autor = autor
        self.isbn = isbn
        self._wypozyczona = False

    def wypozycz(self):
        if not self._wypozyczona:
            self._wypozyczona = True
            print(f'Książka "{self.tytul}" została wypożyczona.')
        else:
            print(f'Książka "{self.tytul}" jest już wypożyczona.')

    def zwroc(self):
        if self._wypozyczona:
            self._wypozyczona = False
            print(f'Książka "{self.tytul}" została zwrócona.')
        else:
            print(f'Książka "{self.tytul}" nie była wypożyczona.')

W tym kodzie klasa sama decyduje, jaką logikę zastosować przy wypożyczeniu lub zwróceniu książki. Zewnętrzny kod jedynie wywołuje odpowiednie metody, nie martwiąc się o status wewnętrznych pól obiektu.

Dziedziczenie

Dziedziczenie pozwala tworzyć nowe klasy na podstawie już istniejących. Nowa klasa (klasa pochodna) „dziedziczy” atrybuty i metody po klasie bazowej, co pozwala uniknąć dublowania kodu. Można wtedy dodawać nowe funkcjonalności lub nadpisywać już istniejące.

class Ebook(Ksiazka):
    def __init__(self, tytul, autor, isbn, rozmiar_pliku):
        super().__init__(tytul, autor, isbn)
        self.rozmiar_pliku = rozmiar_pliku

    def pobierz(self):
        print(f'Pobieranie e-booka "{self.tytul}". Rozmiar pliku: {self.rozmiar_pliku}MB')

Dzięki temu klasa Ebook przejmuje już istniejącą logikę z klasy Ksiazka (jak np. metody wypozycz czy zwroc), a oprócz tego wprowadza nowe metody i atrybuty specyficzne dla e-booków (np. rozmiar pliku, metoda pobierania).

Polimorfizm

Polimorfizm oznacza, że różne obiekty mogą udostępniać wspólny interfejs, ale realizować go na swój własny sposób. Możemy wyobrazić sobie dwie klasy: Ksiazka i Ebook. Obie mogą mieć metodę wypozycz, która zachowuje się podobnie z punktu widzenia wywołującego kod, ale w praktyce może wykonywać nieco inne operacje (np. weryfikować dostępność egzemplarza fizycznego lub cyfrowego pliku).

ksiazka = Ksiazka("Pan Tadeusz", "Adam Mickiewicz", "1234567890")
ebook = Ebook("Lalka", "Bolesław Prus", "0987654321", 5)
ksiazka.wypozycz()
ebook.wypozycz()
ebook.pobierz()

W przykładzie widać, że z punktu widzenia zewnętrznego kodu obiekty ksiazka i ebook zachowują się w podobny sposób przy wypożyczaniu, choć wewnętrznie mogą funkcjonować inaczej.

Pola i metody statyczne oraz klasowe

W programowaniu obiektowym, oprócz typowych metod instancyjnych, mamy też metody i pola statyczne oraz klasowe. Podstawowa różnica polega na tym, że:

• Metody/pola instancyjne są przypisane do konkretnego obiektu i mogą odnosić się do jego stanu.
• Metody/pola klasowe przynależą do samej klasy i współdzielą dane pomiędzy wszystkie instancje (lub nie potrzebują odwoływać się do żadnej konkretnej instancji).
• Metody statyczne nie odwołują się ani do stanu instancji, ani do stanu klasy – są w pewnym sensie „zwykłymi funkcjami” zdefiniowanymi w obrębie klasy.

Pola i metody statyczne

W Pythonie metody statyczne oznaczamy dekoratorem @staticmethod. Takie metody nie przyjmują jako pierwszego parametru self ani cls. Mogą być wywoływane zarówno poprzez nazwę klasy, jak i poprzez instancję:

class Czlowiek:
    liczba_glow = 1

    @staticmethod
    def wyswietl_glowy():
        print(f'Liczba głów: {Czlowiek.liczba_glow}')

Czlowiek.wyswietl_glowy()  # Liczba głów: 1

przykladowy_czlowiek = Czlowiek()
przykladowy_czlowiek.wyswietl_glowy()  # Liczba głów: 1

W tym przykładzie:

• liczba_glow jest polem klasowym (jest przypisane do klasy Czlowiek, a nie do konkretnego obiektu).
• wyswietl_glowy jest metodą statyczną, która bezpośrednio sięga do Czlowiek.liczba_glow.

Metody klasowe

Metody klasowe wykorzystują dekorator @classmethod i otrzymują jako pierwszy argument cls, czyli referencję do samej klasy (odpowiednik self dla instancji). Metody klasowe mogą zatem modyfikować pola klasowe i wywoływać inne metody klasowe:

class Czlowiek:
    liczba_glow = 1

    @classmethod
    def wyswietl_glowy(cls):
        print(f'Liczba głów: {cls.liczba_glow}')  # Używamy cls, zamiast nazwy klasy

    def zwykla_funkcja(self):
        self.wyswietl_glowy()

Czlowiek.wyswietl_glowy()             # Liczba głów: 1
przykladowy_czlowiek = Czlowiek()
przykladowy_czlowiek.wyswietl_glowy() # Liczba głów: 1
przykladowy_czlowiek.zwykla_funkcja() # Liczba głów: 1

Jak widać, metoda klasowa może być wywoływana zarówno poprzez klasę, jak i przez obiekt. W praktyce najczęściej używa się jej bezpośrednio z poziomu klasy.

Różnice między metodami instancyjnymi, klasowymi i statycznymi

Metody instancyjne

• Powiązane z daną instancją klasy.
• Mają dostęp do jej atrybutów za pomocą self.
• Mogą korzystać z atrybutów klasowych, np. przez self.__class__.

Przykład:

class Samochod:
    def __init__(self, marka, model):
        self.marka = marka
        self.model = model

    def przedstaw_sie(self):
        print(f"Samochód: {self.marka} {self.model}")

auto = Samochod("Toyota", "Corolla")
auto.przedstaw_sie()  # Samochód: Toyota Corolla

Metody klasowe

• Związane z klasą, a nie z konkretną instancją.
• Pierwszy argument to cls, będący referencją do klasy.
• Mogą odwoływać się do pól i metod klasowych.

Przykład:

class Samochod:
    liczba_kol = 4

    @classmethod
    def wyswietl_liczbe_kol(cls):
        print(f"Samochody mają {cls.liczba_kol} koła")

Samochod.wyswietl_liczbe_kol()  # Samochody mają 4 koła

Metody statyczne

• Umiejscowione wewnątrz klasy, ale nie posiadają dostępu do self czy cls.
• Są wywoływane jak zwykłe funkcje (ale w obrębie klasy).
• Przydają się np. do grupowania funkcji logicznie powiązanych z daną klasą, ale nieoperujących bezpośrednio na stanie klasy lub obiektów.

Przykład:

class Samochod:
    @staticmethod
    def informacje_o_samochodach():
        print("Samochody to pojazdy mechaniczne służące do transportu")

Samochod.informacje_o_samochodach()  # Samochody to pojazdy mechaniczne służące do transportu

Zastosowanie w praktyce

Wykorzystanie pól i metod statycznych/klasowych jest szczególnie przydatne, gdy chcemy:

• Utrzymywać pewne globalne informacje w obrębie klasy (np. licznik tworzonych obiektów).
• Zapewnić wspólny dostęp do pewnych zasobów dla wszystkich instancji (np. do jednego połączenia z bazą danych).
• Implementować wzorce projektowe, w których logika inicjalizacji obiektu (lub jego brak) leży po stronie klasy.

Zliczanie liczby instancji

Poniższy przykład pokazuje, jak używając metody klasowej, można zliczać liczbę utworzonych instancji:

class Osoba:
    liczba_instancji = 0

    def __init__(self, imie):
        self.imie = imie
        Osoba.liczba_instancji += 1

    @classmethod
    def ile_instancji(cls):
        return cls.liczba_instancji

osoba1 = Osoba("Jan")
osoba2 = Osoba("Anna")

print(Osoba.ile_instancji())  # 2

Tutaj każdorazowe stworzenie nowej osoby zwiększa licznik instancji. Metoda ile_instancji jest metodą klasową i pozwala w prosty sposób odczytać, ile obiektów powstało.

Zarządzanie wspólnymi zasobami

Przykładem może być klasa zarządzająca dostępem do bazy danych. Zamiast za każdym razem tworzyć nowe połączenie, klasa może mieć jedną statyczną lub klasową zmienną, z której będą korzystać wszystkie instancje. Dzięki temu unika się wielokrotnych, kosztownych operacji na zasobach.

class BazaDanych:
    polaczenie = None

    @classmethod
    def polacz(cls):
        if cls.polaczenie is None:
            cls.polaczenie = "Połączenie do bazy danych"
        return cls.polaczenie

polaczenie1 = BazaDanych.polacz()
polaczenie2 = BazaDanych.polacz()

print(polaczenie1)  # Połączenie do bazy danych
print(polaczenie1 is polaczenie2)  # True

W tym kodzie metoda klasowa polacz sprawdza, czy połączenie już istnieje. Jeśli nie, tworzy je. W przeciwnym wypadku zwraca istniejące połączenie. Dzięki temu zaoszczędzamy zasoby i zapobiegamy niekontrolowanemu namnażaniu połączeń.

Wzorce projektowe

Wzorce projektowe, takie jak Singleton, często korzystają z cech języka obiektowego (w tym pól lub metod statycznych i klasowych), by kontrolować powstawanie nowych instancji klas. Poniższy przykład pokazuje klasyczną implementację wzorca Singleton w Pythonie:

class Singleton:
    _instancja = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instancja:
            cls._instancja = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instancja

s1 = Singleton()
s2 = Singleton()

print(s1 is s2)  # True

W momencie tworzenia nowego obiektu Singleton sprawdza, czy _instancja już istnieje. Jeśli nie, tworzy ją, a jeśli tak, zwraca referencję do istniejącego obiektu. W efekcie w całym programie istnieje tylko jeden obiekt tej klasy.