Beskrivning
Getters och setters är väsentliga för objektorienterad programmering (OOP) i Python. De tillhandahåller ett sätt att kapsla in data och kontrollera åtkomsten till den. I den här artikeln kommer vi att utforska vad getters och setters är, deras fördelar, och hur man implementerar dem i Python. Vi kommer också att diskutera bästa praxis, ge exempel, jämföra dem med direkt tillgång till attribut och lyfta fram vanliga fallgropar och misstag.
Innehållsförteckning
Vad är Getters och Setters?
Getters och seters tillåter oss att hämta och ändra värdena för privata attribut i en klass. De ger en abstraktionsnivå genom att separera den interna representationen av data från dess externa åtkomst. Getters används för att hämta värdet på ett attribut, medan seters används för att ändra eller ställa in värdet på ett attribut.
Fördelar med att använda Getters och Setters i Python
Använder getters och sättare i Python erbjuder flera fördelar. För det första hjälper de till att kapsla in data och kontrollera åtkomsten till den. Av privata attribut och genom att tillhandahålla getters och seters kan vi säkerställa att data endast nås och modifieras genom de definierade metoderna. Detta hjälper till att upprätthålla dataintegriteten och förhindrar obehörig åtkomst.
För det andra tillåter getters och seters oss att implementera datavalidering och säkerställa att endast giltiga värden tilldelas attribut. Vi kan lägga till villkor och kontroller i sättermetoderna för att validera inmatningen innan vi tilldelar den till attributet. Detta hjälper till att upprätthålla dataintegriteten och förhindra införandet av ogiltiga eller inkonsekventa data.
För det tredje ger getters och seters kompatibilitet och flexibilitet. Om vi bestämmer oss för att ändra den interna representationen av data eller lägga till ytterligare logik i framtiden, kan vi göra det utan att påverka klassens externa gränssnitt. Den externa koden som använder klassen kommer att fortsätta att fungera sömlöst med den uppdaterade implementeringen.
Slutligen, att använda getters och seters hjälper till att dokumentera och kommunicera klassens avsikt. Genom att tillhandahålla meningsfulla namn för getter- och settermetoderna kan vi förmedla syftet och användningen av attributen till andra utvecklare som kan använda vår kod. Detta förbättrar kodens läsbarhet och underhållsbarhet.
Implementera Getters och Setters i Python
Det finns flera sätt att implementera getters och setters i Python. Låt oss utforska några av de vanliga metoderna:
Använda fastighetsdekoratörer
Python tillhandahåller en inbyggd fastighetsdekorator som gör att vi kan definiera getters och setters kortfattat och elegant. Fastighetsdekoratören konverterar en metod till ett skrivskyddat attribut, och vi kan definiera en sättermetod med samma dekorator.
class Person: def __init__(self, name): self._name = name @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): self._name = value
Smakämnen ovanstående exempel definierar en "Person"-klass med ett privat attribut _name.
Vi använder dekoratorn `@property` för att definiera en gettermetod `name` som returnerar värdet på _name.
Vi beskriver också en sättermetod "namn" som använder dekoratorn "@name.setter", som låter oss ändra värdet på _name.
Manuell definition av getter- och settermetoder
En annan metod för att implementera getters och seters är att manuellt definiera metoderna. Detta ger oss mer kontroll över implementeringen och gör att vi kan lägga till ytterligare logik om det behövs.
class Person: def __init__(self, name): self._name = name def get_name(self): return self._name def set_name(self, value): self._name = value
Smakämnen ovanstående exempel definierar en "Person"-klass med ett privat attribut _name.
Vi definierar manuellt en gettermetod `get_name` som returnerar värdet på `_name`, och en settermetod `set_name` som tillåter oss att ändra värdet för `_name`.
Bästa metoder för att använda getters och setters i Python
När du använder getters och setters i Python är det viktigt att följa några bästa praxis för att säkerställa ren och underhållbar kod. Låt oss diskutera några av dessa metoder:
- Kapsla in data och kontrollera åtkomst: Det primära syftet med getters och seters är att kapsla in data och kontrollera åtkomsten till den. Det rekommenderas att göra attribut privata enligt konvention (med ett understreckprefix) och tillhandahålla getters och seters för att komma åt och ändra data. Detta hjälper till att upprätthålla dataintegriteten och förhindrar obehörig åtkomst.
- Säkerställa dataintegritet och validering: Getters och seters ger en möjlighet att validera indata innan du tilldelar den till ett attribut. Att lägga till valideringskontroller i sättermetoderna är god praxis för att säkerställa att endast giltiga värden tilldelas. Detta hjälper till att upprätthålla dataintegriteten och förhindrar införandet av ogiltiga eller inkonsekventa data.
- Ger kompatibilitet och flexibilitet: Genom att använda getters och seters kan vi ändra den interna representationen av data eller lägga till ytterligare logik utan att påverka klassens externa gränssnitt. Det rekommenderas att använda getters och setters även om de verkar onödiga. Detta ger kompatibilitet och flexibilitet för framtida förändringar.
- Dokumentera och kommunicera avsikter: Mmeningsfulla namn för getter- och settermetoder hjälper till att fastställa och kommunicera syftet med klassen. Det är god praxis att använda beskrivande namn som förmedlar syftet och användningen av attributen. Detta förbättrar kodens läsbarhet och gör det lättare för andra utvecklare att förstå och använda vår kod.
Exempel på användning av getters och setters i Python
Låt oss utforska några exempel för att förstå hur man använder getters och setters i Python.
Grundläggande getter- och settermetoder
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius def get_radius(self): return self._radius def set_radius(self, radius): if radius > 0: self._radius = radius else: raise ValueError("Radius must be greater than 0") circle = Circle(5) print(circle.get_radius()) # Output: 5 circle.set_radius(10) print(circle.get_radius()) # Output: 10 circle.set_radius(-5) # Raises ValueError
I exemplet ovan definierar vi en `Circle`-klass med ett privat attribut `_radius`. Vi tillhandahåller getter- och settermetoderna "get_radius" och "set_radius" för att komma åt och ändra värdet på "_radius". Inställningsmetoden inkluderar en valideringskontroll för att säkerställa att radien är större än 0.
Använda getters och setters för beräknade egenskaper
class Rectangle: def __init__(self, length, width): self._length = length self._width = width def get_area(self): return self._length * self._width def set_length(self, length): if length > 0: self._length = length else: raise ValueError("Length must be greater than 0") def set_width(self, width): if width > 0: self._width = width else: raise ValueError("Width must be greater than 0") rectangle = Rectangle(5, 10) print(rectangle.get_area()) # Output: 50 rectangle.set_length(8) rectangle.set_width(12) print(rectangle.get_area()) # Output: 96
Ovanstående exempel definierar en "Rectangle"-klass med privata attribut "_length" och "_width". Vi tillhandahåller en gettermetod, `get_area`, för att beräkna och returnera rektangelns area. Vi tillhandahåller också sättmetoderna "set_length" och "set_width" för att ändra värdena för "_length" och "_width".
Implementera skrivskyddade och skrivbara egenskaper
class BankAccount: def __init__(self, balance): self._balance = balance @property def balance(self): return self._balance @balance.setter def balance(self, value): raise AttributeError("Cannot modify balance directly") @property def is_overdrawn(self): return self._balance < 0 account = BankAccount(1000) print(account.balance) # Output: 1000 account.balance = 2000 # Raises AttributeError print(account.is_overdrawn) # Output: False account._balance = -500 print(account.is_overdrawn) # Output: True
Ovanstående exempel definierar en "BankAccount"-klass med ett privat attribut "_balance". Vi använder dekoratorn `@property` för att definiera en gettermetod `balans` som returnerar värdet av `_balans`. Vi definierar också en sättermetod, "balans", som väcker ett "AttributeError" för att förhindra direkt balansändring. Dessutom definierar vi en skrivskyddad egenskap "is_overdrawn" som returnerar "True" om saldot är negativt.
Tillämpa getters och setters i arv och polymorfism
class Animal: def __init__(self, name): self._name = name def get_name(self): return self._name def set_name(self, name): self._name = name class Dog(Animal): def __init__(self, name, breed): super().__init__(name) self._breed = breed def get_breed(self): return self._breed def set_breed(self, breed): self._breed = breed dog = Dog("Buddy", "Labrador") print(dog.get_name()) # Output: Buddy print(dog.get_breed()) # Output: Labrador dog.set_name("Max") dog.set_breed("Golden Retriever") print(dog.get_name()) # Output: Max print(dog.get_breed()) # Output: Golden Retriever
Exemplet ovan definierar en `Animal`-klass med ett privat attribut `_name` och getter- och setter-metoder. Vi definierar sedan en `Dog`-klass som ärver från `Animal` och lägger till ett privat attribut `_breed` tillsammans med getter- och setter-metoder för den. Vi skapar en instans av `Dog` och visar hur man använder getter- och settermetoderna för ärvda och tillagda attribut.
Jämförelse med Direct Attribute Access i Python
Direkt attributåtkomst hänvisar till att komma åt och ändra attribut direkt utan att använda getters och seters. Medan direkt attributåtkomst är enklare och mer koncis, erbjuder användningen av getters och seters flera fördelar.
För- och nackdelar med direkt attributåtkomst
Direkt åtkomst till attribut är enkel och kräver mindre kod. Den är lämplig för enkla klasser där dataintegritet och validering inte är kritiska. Direkt attributåtkomst saknar dock inkapsling och kontroll över dataåtkomst. Det kan leda till otillåten modifiering av attribut och införande av ogiltiga eller inkonsekventa data.
När ska man använda getters och setters kontra direkt attributåtkomst
Getters och seters bör användas när man kapslar in data, kontrollerar åtkomst och säkerställer dataintegritet. De är särskilt användbara när validering och ytterligare logik krävs under attributtilldelning. Direkt attributåtkomst kan användas i enkla fall där dataintegritet och validering inte är kritiska.
Vanliga fallgropar och misstag med getters och setters
Medan getters och setters är kraftfulla verktyg, finns det några vanliga fallgropar och misstag att undvika.
- Överanvändning eller missbruk av getters och setters: Det är viktigt att balansera och undvika att överanvända eller missbruka dem. Inte alla attribut behöver en getter och setter, särskilt om det är ett enkelt attribut utan ytterligare logik eller valideringskrav. Överanvändning av getters och seters kan leda till onödig komplexitet och minskad kodläsbarhet.
- Implementerar inte korrekt validering eller felhantering: Det är avgörande att implementera korrekt validering och felhantering när man använder sättare. Att inte göra det kan resultera i ogiltiga eller inkonsekventa data. Det är god praxis att ta fram lämpliga undantag eller fel när man tilldelar ogiltiga värden till attribut.
- Skapa komplexa eller ineffektiva getter- och settermetoder: Getter- och sättermetoder bör hållas enkla och effektiva. Undvik att lägga till onödig komplexitet eller utföra dyra operationer inom dessa metoder. Komplexa eller ineffektiva getter- och settermetoder kan påverka kodens prestanda och göra den svårare att förstå och underhålla.
- Att inte dokumentera eller kommunicera användningen av getters och setters: Det är viktigt att dokumentera och kommunicera användningen av getters och setters i koden. Att inte göra det kan göra det svårt för andra utvecklare att förstå och använda koden korrekt. Använd meningsfulla namn för getter- och settermetoder och dokumentera deras syfte och användning.
Slutsats
Getters och seters är kraftfulla verktyg i Python som låter oss kapsla in data, kontrollera åtkomsten till den och säkerställa dataintegritet. De ger abstraktion och flexibilitet som förbättrar kodunderhållbarhet och läsbarhet. Genom att följa bästa praxis och undvika vanliga fallgropar kan vi dra nytta av fördelarna med getters och seters i vår Python-kod.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/getter-and-setter-in-python/
- :är
- :inte
- :var
- 10
- 12
- 360
- 5
- 50
- 8
- a
- ovan
- abstraktion
- tillgång
- Accessed
- åtkomst
- Konto
- lägga till
- lagt till
- tillsats
- Annat
- Dessutom
- Lägger
- fördelar
- påverkar
- tillåter
- tillåter
- längs
- också
- an
- och
- djur
- tillvägagångssätt
- tillvägagångssätt
- lämpligt
- ÄR
- OMRÅDE
- Artikeln
- delad
- Uppdraget
- attribut
- undvika
- undvika
- Balansera
- BE
- innan
- Fördelarna
- BÄST
- bästa praxis
- RAS
- inbyggd
- by
- beräkna
- beräknat
- KAN
- kan inte
- fall
- byta
- Förändringar
- ta
- Kontroller
- Circle
- klass
- klasser
- rena
- koda
- Gemensam
- kommunicera
- kommunicera
- jämföra
- jämförelse
- kompatibilitet
- komplex
- Komplexiteten
- koncis
- villkor
- Nackdelar
- fortsätta
- kontroll
- styrning
- Konventionen
- korrekt
- skapa
- kritisk
- avgörande
- datum
- datatillgång
- beslutar
- minskade
- def
- definiera
- definierade
- definierar
- definierande
- demonstrera
- beskriva
- utvecklare
- svårt
- rikta
- direkt
- diskutera
- do
- dokumentera
- Dog
- under
- lättare
- effektiv
- annars
- säkerställa
- säkerställa
- fel
- fel
- speciellt
- väsentlig
- upprättandet
- Även
- Varje
- exempel
- exempel
- dyra
- utforska
- extern
- inte
- falsk
- för det första
- Flexibilitet
- följer
- efter
- För
- från
- framtida
- ger
- Golden
- god
- större
- Arbetsmiljö
- hårdare
- hjälpa
- hjälper
- Hög
- Markera
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- HTTPS
- if
- Inverkan
- genomföra
- genomförande
- genomföra
- med Esport
- förbättra
- förbättrar
- in
- innefattar
- inkonsekvent
- ineffektiv
- arv
- ingång
- exempel
- integritet
- uppsåt
- Gränssnitt
- inre
- in
- Beskrivning
- IT
- DESS
- hålls
- saknar
- leda
- Längd
- mindre
- Nivå
- Hävstång
- Logiken
- bibehålla
- underhållbarhet
- Underhållbar
- upprätthålla
- göra
- GÖR
- Framställning
- manuellt
- max
- max-bredd
- meningsfull
- metod
- metoder
- kanske
- misstag
- modifierad
- modifiera
- mer
- multipel
- måste
- namn
- namn
- behövs
- behov
- negativ
- Nej
- of
- Erbjudanden
- endast
- Verksamhet
- Möjlighet
- or
- Övriga
- vår
- produktion
- över
- särskilt
- prestanda
- utför
- personen
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- den mäktigaste
- kraftfulla verktyg
- praktiken
- praxis
- förhindra
- förhindrar
- primär
- privat
- Programmering
- rätt
- egenskapen
- ge
- ger
- tillhandahålla
- Syftet
- Python
- höja
- höjer
- rekommenderas
- hänvisar
- representation
- Obligatorisk
- Krav
- Kräver
- resultera
- avkastning
- återgår
- Samma
- sömlöst
- verka
- SJÄLV
- separerande
- in
- flera
- skall
- Enkelt
- enklare
- So
- några
- okomplicerad
- lämplig
- än
- den där
- Smakämnen
- Området
- Framtiden
- deras
- Dem
- sedan
- Där.
- Dessa
- de
- detta
- Genom
- till
- verktyg
- obehörig
- understreck
- förstå
- onödig
- uppdaterad
- us
- Användning
- användning
- Begagnade
- användbara
- användningar
- med hjälp av
- giltigt
- BEKRÄFTA
- godkännande
- värde
- Värden
- vs
- Sätt..
- sätt
- we
- Vad
- när
- som
- medan
- VEM
- kommer
- med
- inom
- utan
- Arbete
- zephyrnet