Что такое идентификаторы доступа в Python

machine learning курсы, python machine learning уроки, курсы по машинному обучению, предобработка данных python, курс машинное обучение на python, открытый курс машинного обучения, бесплатный курс по питон, nlp python, курс машинное обучение на python, курс по подготовке данных, курс машинное обучение на python, открытый курс машинного обучения, бесплатный курс по питон, nlp python, курс машинное обучение на python, курс по подготовке данных

Идентификаторы доступа в Python — это специальные элементы, которые определяют, какие части кода могут обращаться к определенным атрибутам и методам объекта. Это важная концепция для обеспечения безопасности и структурированности кода, а также для предотвращения несанкционированного доступа к данным. Python предоставляет три основных идентификатора доступа: public, protected и private. В данной статье мы рассмотрим каждый из них.

Идентификаторы доступа: особенности в нескольких практических примерах

Публичные идентификаторы в Python не имеют ограничений на доступ. Это означает, что атрибуты и методы, объявленные с публичным идентификатором, могут быть свободно доступны из любого места вашего кода. Они обычно объявляются без каких-либо специальных символов или ключевых слов. Давайте рассмотрим пример:

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.public_var = 10


    def public_method(self):
        return "Этот метод публичный и доступен из любого места."



obj = MyClass()
print(obj.public_var)          # Вывод: 10
print(obj.public_method())     # Вывод: Этот метод публичный и доступен из любого места.

Защищенные идентификаторы в Python обозначаются одним нижним подчеркиванием перед именем атрибута или метода (например, _protected_var или _protected_method). Хотя они не являются строго закрытыми от доступа, разработчики должны считать их внутренними и использовать с осторожностью. Обычно они предназначены для внутренней реализации класса и не должны вызываться извне:

class MyClass:
def __init__(self):
self._protected_var = 20

def _protected_method(self):
return "Этот метод защищенный и предназначен для внутреннего использования."


obj = MyClass()
print(obj._protected_var)          # Вывод: 20
print(obj._protected_method())     # Вывод: Этот метод защищенный и предназначен для внутреннего использования.

Приватные идентификаторы в Python обозначаются двумя нижними подчеркиваниями перед именем атрибута или метода (например, __private_var или __private_method). Они являются самыми закрытыми идентификаторами и не могут быть доступны извне класса. Однако Python выполняет их «именование манглингом», что делает их немного менее приватными. Рассмотрим пример:

class MyClass:
def __init__(self):
self.__private_var = 30

def __private_method(self):
return "Этот метод приватный и не доступен извне класса."


obj = MyClass()
# Ни следующие строки не сработают, и вы получите ошибку AttributeError
# print(obj.__private_var)
# print(obj.__private_method())

Однако, хотя эти идентификаторы могут быть доступными, если вы знаете их «переименованные» имена, рекомендуется считать их абсолютно приватными и не использовать извне класса. В Python приватные атрибуты и методы классов, обозначенные двойным подчеркиванием перед именем (например, __private_var или __private_method), не могут быть напрямую доступны извне класса. Однако есть способы обойти это ограничение. Python выполняет «именование манглингом» (name mangling) для таких идентификаторов, что позволяет косвенно получить доступ к ним. Допустим, у нас есть класс с приватным атрибутом:

class MyClass:
def __init__(self):
self.__private_var = 42

Попытка напрямую обратиться к __private_var извне класса вызовет ошибку AttributeError. Однако вы можете получить к нему доступ следующим образом:

obj = MyClass()

# Используйте манглинг имени атрибута
print(obj._MyClass__private_var)  # Вывод: 42

Здесь MyClass — это имя класса, к которому привязан приватный атрибут __private_var. Python автоматически добавляет имя класса к имени атрибута с двойным подчеркиванием.

Таким образом, идентификаторы доступа в Python позволяют разработчикам управлять доступом к атрибутам и методам классов, обеспечивая безопасность и структурированность кода. Правильное использование этих идентификаторов поможет вам создать более надежные и понятные программы.

Computer vision на Python

Код курса
VISI
Ближайшая дата курса
1 апреля, 2024
Продолжительность
40 ак.часов
Стоимость обучения
90 000 руб.

Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

  1. https://docs.python.org/3/

Добавить комментарий

Поиск по сайту