Objetos y Clases

Hasta ahora hemos estado usando objetos de forma totalmente transparente, casi sin ser conscientes de ello. Pero, en realidad, todo en Python es un objeto, desde números a funciones. El lenguaje provee ciertos mecanismos para no tener que usar explícitamente técnicas de orientación a objetos.

Llegados a este punto, investigaremos en profundidad sobre la creación y manipulación de clases y objetos, y todas las operaciones que engloban este paradigma. 1

Programación orientada a objetos

La programación orientada a objetos (POO) o en sus siglas inglesas OOP es una manera de programar que permite llevar al código mecanismos usados con entidades de la vida real.

Sus beneficios son los siguientes:

Encapsulamiento

Permite empaquetar el código dentro de una unidad (objeto) donde se puede determinar el ámbito de actuación.

Abstracción

Permite generalizar los tipos de objetos a través de las clases y simplificar el programa.

Herencia

Permite reutilizar código al poder heredar atributos y comportamientos de una clase a otra.

Polimorfismo

Permite crear múltiples objetos a partir de una misma pieza flexible de código.

Beneficios de la Programación Orientada a Objetos

¿Qué es un objeto?

Un objeto es una estructura de datos personalizada que contiene datos y código:

Elementos	¿Qué son?	¿Cómo se llaman?	¿Cómo se identifican?
Datos	Variables	Atributos	Nombres
Código	Funciones	Métodos	Verbos

Un objeto representa una instancia única de alguna entidad a través de los valores de sus atributos e interactuan con otros objetos (o consigo mismos) a través de sus métodos.

Analogía de atributos y métodos en un objeto «bicicleta»

¿Qué es una clase?

Para crear un objeto primero debemos definir la clase que lo contiene. Podemos pensar en la clase como el molde con el que crear nuevos objetos de ese tipo.

Ejemplificación de creación de objetos a partir de una clase

En el proceso de diseño de una clase hay que tener en cuenta – entre otros – el principio de responsabilidad única 7, intentando que los atributos y los métodos que contenga estén enfocados a un objetivo único y bien definido.

Creando objetos

Empecemos por crear nuestra primera clase. En este caso vamos a modelar algunos de los droides de la saga StarWars:

Droides de la saga StarWars 2

Para ello usaremos la palabra reservada class seguido del nombre de la clase:

>>> class StarWarsDroid:
...     pass
...

Consejo

Los nombres de clases se suelen escribir en formato CamelCase y en singular 3.

Existen multitud de droides en el universo StarWars. Una vez que hemos definido la clase genérica podemos crear instancias/objetos (droides) concretos:

>>> c3po = StarWarsDroid()
>>> r2d2 = StarWarsDroid()
>>> bb8 = StarWarsDroid()

>>> type(c3po)
__main__.StarWarsDroid
>>> type(r2d2)
__main__.StarWarsDroid
>>> type(bb8)
__main__.StarWarsDroid

Añadiendo atributos

Un atributo no es más que una variable, un nombre al que asignamos un valor, con la particularidad de vivir dentro de una clase o de un objeto.

Los atributos – por lo general – se suelen asignar durante la creación de un objeto, pero también es posible añadirlos a posteriori:

>>> blue_droid = StarWarsDroid()
>>> golden_droid = StarWarsDroid()

>>> golden_droid.name = 'C-3PO'

>>> blue_droid.name = 'R2-D2'
>>> blue_droid.height = 1.09
>>> blue_droid.num_feet = 3
>>> blue_droid.partner_droid = golden_droid  # otro droide como atributo

Una vez creados, es muy sencillo acceder a los atributos:

>>> golden_droid.name
'C-3PO'

>>> blue_droid.num_feet
3

Hemos definido un droide «socio». Veremos a continuación que podemos trabajar con él de una manera totalmente natural:

>>> type(blue_droid.partner_droid)
__main__.StarWarsDroid

>>> blue_droid.partner_droid.name  # acceso al nombre del droide socio
'C-3PO'

>>> blue_droid.partner_droid.num_feet  # aún sin definir!
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'StarWarsDroid' object has no attribute 'num_feet'

>>> blue_droid.partner_droid.num_feet = 2

Añadiendo métodos

Un método es una función que forma parte de una clase o de un objeto. En su ámbito tiene acceso a otros métodos y atributos de la clase o del objeto al que pertenece.

La definición de un método (de instancia) es análoga a la de una función ordinaria, pero incorporando un primer parámetro self que hace referencia a la instancia actual del objeto.

Una de las acciones más sencillas que se pueden hacer sobre un droide es encenderlo o apagarlo. Vamos a implementar estos dos métodos en nuestra clase:

>>> class Droid:
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a droid. Can I help you?")
...
...     def switch_off(self):
...         print("Bye! I'm going to sleep")
...

>>> k2so = Droid()

>>> k2so.switch_on()
Hi! I'm a droid. Can I help you?

>>> k2so.switch_off()
Bye! I'm going to sleep

Inicialización

Existe un método especial que se ejecuta cuando creamos una instancia de un objeto. Este método es __init__ y nos permite asignar atributos y realizar operaciones con el objeto en el momento de su creación. También es ampliamente conocido como el constructor.

Veamos un ejemplo de este método con nuestros droides en el que únicamente guardaremos el nombre del droide como un atributo del objeto:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...

>>> droid = Droid('BB-8')

>>> droid.name
'BB-8'

Línea 2

Definición del constructor.

Línea 7

Creación del objeto (y llamada implícita al constructor)

Línea 9

Acceso al atributo name creado previamente en el constructor.

Ejercicio

Escriba una clase MobilePhone que represente un teléfono móvil.

Atributos:

• manufacturer (cadena de texto)

• screen_size (flotante)

• num_cores (entero)

• apps (lista de cadenas de texto)

• status (0: apagado, 1: encendido)

Métodos:

• __init__(self, manufacturer, screen_size, num_cores)

• power_on(self)

• power_off(self)

• install_app(self, app)

• uninstall_app(self, app)

Crear al menos una instancia (móvil) a partir de la clase creada y «jugar» con los métodos, visualizando cómo cambian sus atributos.

¿Serías capaz de extender el método install_app() para instalar varias aplicaciones a la vez?

Solución: mobile.py

Atributos

Acceso directo

En el siguiente ejemplo vemos que, aunque el atributo name se ha creado en el constructor de la clase, también podemos modificarlo desde «fuera» con un acceso directo:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...

>>> droid = Droid('C-3PO')

>>> droid.name
'C-3PO'

>>> droid.name = 'waka-waka'  # esto sería válido!

Propiedades

Como hemos visto previamente, los atributos definidos en un objeto son accesibles públicamente. Esto puede parecer extraño a personas desarrolladoras de otros lenguajes. En Python existe un cierto «sentido de responsabilidad» a la hora de programar y manejar este tipo de situaciones.

Una posible solución «pitónica» para la privacidad de los atributos es el uso de propiedades. La forma más común de aplicar propiedades es mediante el uso de decoradores:

• @property para leer el valor de un atributo.

• @name.setter para escribir el valor de un atributo.

Veamos un ejemplo en el que estamos ofuscando el nombre del droide a través de propiedades:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):
...         self.hidden_name = name
...
...     @property
...     def name(self):
...         print('inside the getter')
...         return self.hidden_name
...
...     @name.setter
...     def name(self, name):
...         print('inside the setter')
...         self.hidden_name = name
...

>>> droid = Droid('N1-G3L')

>>> droid.name
inside the getter
'N1-G3L'

>>> droid.name = 'Nigel'
inside the setter

>>> droid.name
inside the getter
'Nigel'

En cualquier caso, seguimos pudiendo acceder directamente a .hidden_name:

>>> droid.hidden_name
'Nigel'

Valores calculados

Una propiedad también se puede usar para devolver un valor calculado (o computado).

A modo de ejemplo, supongamos que la altura del periscopio de los droides astromecánicos se calcula siempre como un porcentaje de su altura. Veamos cómo implementarlo:

>>> class AstromechDroid:
...     def __init__(self, name, height):
...         self.name = name
...         self.height = height
...
...     @property
...     def periscope_height(self):
...         return 0.3 * self.height
...

>>> droid = AstromechDroid('R2-D2', 1.05)

>>> droid.periscope_height  # podemos acceder como atributo
0.315

>>> droid.periscope_height = 10  # no podemos modificarlo
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute

Consejo

La ventaja de usar valores calculados sobre simples atributos es que el cambio de valor en un atributo no asegura que actualicemos otro atributo, y además siempre podremos modificar directamente el valor del atributo, con lo que podríamos obtener efectos colaterales indeseados.

Ocultando atributos

Python tiene una convención sobre aquellos atributos que queremos hacer «privados» (u ocultos): comenzar el nombre con doble subguión __

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):
...         self.__name = name
...

>>> droid = Droid('BC-44')

>>> droid.__name  # efectivamente no aparece como atributo
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Droid' object has no attribute '__name'

Lo que realmente ocurre tras el telón se conoce como «name mangling» y consiste en modificar el nombre del atributo incorporado la clase como un prefijo. Sabiendo esto podemos acceder al valor del atributo supuestamente privado:

>>> droid._Droid__name
'BC-44'

Atributos de clase

Podemos asignar atributos a las clases y serán heredados por todos los objetos instanciados de esa clase.

A modo de ejemplo, en un principio, todos los droides están diseñados para que obedezcan a su dueño. Esto lo conseguiremos a nivel de clase, salvo que ese comportamiento se sobreescriba:

>>> class Droid:
...     obeys_owner = True  # obedece a su dueño
...

>>> good_droid = Droid()
>>> good_droid.obeys_owner
True

>>> t1000 = Droid()
>>> t1000.obeys_owner = False  # T-1000 (Terminator)
>>> t1000.obeys_owner
False

>>> Droid.obeys_owner  # el cambio no afecta a nivel de clase
True

Métodos

Métodos de instancia

Un método de instancia es un método que modifica el comportamiento del objeto al que hace referencia. Recibe self como primer parámetro, el cual se convierte en el propio objeto sobre el que estamos trabajando. Python envía este argumento de forma transparente.

Veamos un ejemplo en el que, además del constructor, creamos un método de instancia para desplazar un droide:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):  # método de instancia -> constructor
...         self.name = name
...         self.covered_distance = 0
...
...     def move_up(self, steps):  # método de instancia
...         self.covered_distance += steps
...         print(f'Moving {steps} steps')
...

>>> droid = Droid('C1-10P')

>>> droid.move_up(10)
Moving 10 steps

Métodos de clase

Un método de clase es un método que modifica el comportamiento de la clase a la que hace referencia. Recibe cls como primer parámetro, el cual se convierte en la propia clase sobre la que estamos trabajando. Python envía este argumento de forma transparente. La identificación de estos métodos se completa aplicando el decorador @classmethod a la función.

Veamos un ejemplo en el que implementaremos un método de clase que lleva la cuenta de los droides que hemos creado:

>>> class Droid:
...     count = 0
...
...     def __init__(self):
...         Droid.count += 1
...
...     @classmethod
...     def total_droids(cls):
...         print(f'{cls.count} droids built so far!')
...

>>> droid1 = Droid()
>>> droid2 = Droid()
>>> droid3 = Droid()

>>> Droid.total_droids()
3 droids built so far!

Métodos estáticos

Un método estático es un método que no modifica el comportamiento del objeto ni de la clase. No recibe ningún parámetro especial. La identificación de estos métodos se completa aplicando el decorador @staticmethod a la función.

Veamos un ejemplo en el que creamos un método estático para devolver las categorías de droides que existen en StarWars:

>>> class Droid:
...     def __init__(self):
...         pass
...
...     @staticmethod
...     def get_droids_categories():
...         return ['Messeger', 'Astromech', 'Power', 'Protocol']
...

>>> Droid.get_droids_categories()
['Messeger', 'Astromech', 'Power', 'Protocol']

Métodos mágicos

Nivel avanzado

Cuando escribimos 'hello world' * 3 ¿cómo sabe el objeto 'hello world' lo que debe hacer para multiplicarse con el objeto entero 3? O dicho de otra forma, ¿cuál es la implementación del operador * para «strings» y enteros? En valores numéricos puede parecer evidente (siguiendo los operadores matemáticos), pero no es así para otros objetos. La solución que proporciona Python para estas (y otras) situaciones son los métodos mágicos.

Los métodos mágicos empiezan y terminan por doble subguión __ (es por ello que también se les conoce como «dunder-methods»). Uno de los «dunder-methods» más famosos es el constructor de una clase: __init__().

Importante

Digamos que los métodos mágicos se «disparan» de manera transparente cuando utilizamos ciertas estructuras y expresiones del lenguaje.

Para el caso de los operadores, existe un método mágico asociado (que podemos personalizar). Por ejemplo la comparación de dos objetos se realiza con el método __eq__():

Equivalencia entre operador y método mágico

Extrapolando esta idea a nuestro universo StarWars, podríamos establecer que dos droides son iguales si su nombre es igual, independientemente de que tengan distintos números de serie:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name, serial_number):
...         self.serial_number = serial_number
...         self.name = name
...
...     def __eq__(self, droid):
...         return self.name == droid.name
...

>>> droid1 = Droid('C-3PO', 43974973242)
>>> droid2 = Droid('C-3PO', 85094905984)

>>> droid1 == droid2  # llamada implícita a __eq__
True

>>> droid1.__eq__(droid2)
True

Métodos mágicos para comparaciones y operaciones matemáticas

Nota

Los métodos mágicos no sólo están restringidos a operadores de comparación o matemáticos. Existen muchos otros en la documentación oficial de Python, donde son llamados métodos especiales.

Veamos un ejemplo en el que «sumamos» dos droides. Esto se podría ver como una fusión. Supongamos que la suma de dos droides implica: a) que el nombre del droide resultante es la concatenación de los nombres de los droides; b) que la energía del droide resultante es la suma de la energía de los droides:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name, power):
...         self.name = name
...         self.power = power
...
...     def __add__(self, droid):
...         new_name = self.name + '-' + droid.name
...         new_power = self.power + droid.power
...         return Droid(new_name, new_power)  # Hay que devolver un objeto de tipo Droid
...

>>> droid1 = Droid('C3PO', 45)
>>> droid2 = Droid('R2D2', 91)

>>> droid3 = droid1 + droid2

>>> print(f'Fusion droid:\n{droid3.name} with power {droid3.power}')
Fusion droid:
C3PO-R2D2 with power 136

__str__

Uno de los métodos mágicos más utilizados es __str__ que permite establecer la forma en la que un objeto es representado como cadena de texto:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name, serial_number):
...         self.serial_number = serial_number
...         self.name = name
...
...     def __str__(self):
...         return f'🤖 Droid "{self.name}" serial-no {self.serial_number}'
...

>>> droid = Droid('K-2SO', 8403898409432)

>>> print(droid)  # llamada a droid.__str__()
🤖 Droid "K-2SO" serial-no 8403898409432

>>> str(droid)
'🤖 Droid "K-2SO" serial-no 8403898409432'

>>> f'Droid -> {droid}'
'Droid -> 🤖 Droid "K-2SO" serial-no 8403898409432'

Ejercicio

Defina una clase Fraction que represente una fracción con numerador y denominador enteros y utilice los métodos mágicos para poder sumar, restar, multiplicar y dividir estas fracciones.

Además de esto, necesitaremos:

• gcd(a, b) como método estático siguiendo el algoritmo de Euclides para calcular el máximo común divisor entre a y b.

• __init__(self, num, den) para construir una fracción (incluyendo simplificación de sus términos mediante el método gcd().

• __str__(self) para representar una fracción.

Compruebe que se cumplen las siguientes igualdades:

\[\bigg[ \frac{25}{30} + \frac{40}{45} = \frac{31}{18} \bigg] \hspace{5mm} \bigg[ \frac{25}{30} - \frac{40}{45} = \frac{-1}{18} \bigg] \hspace{5mm} \bigg[ \frac{25}{30} * \frac{40}{45} = \frac{20}{27} \bigg] \hspace{5mm} \bigg[ \frac{25}{30} / \frac{40}{45} = \frac{15}{16} \bigg]\]

Solución: fraction.py

Gestores de contexto

Otra de las aplicaciones de los métodos mágicos (especiales) que puede ser interesante es la de gestores de contexto. Se trata de un bloque de código en Python que engloba una serie de acciones a la entrada y a la salida del mismo.

Hay dos métodos que son utilizados para implementar los gestores de contexto:

__enter__()

Acciones que se llevan a cabo al entrar al contexto.

__exit__()

Acciones que se llevan a cabo al salir del contexto.

Veamos un ejemplo en el que implementamos un gestor de contexto que mide tiempos de ejecución:

>>> from time import time

>>> class Timer():
...     def __enter__(self):
...         self.start = time()
...
...     def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
...         # Omit exception handling
...         self.end = time()
...         exec_time = self.end - self.start
...         print(f'Execution time (seconds): {exec_time:.5f}')
...

Ahora podemos probar nuestro gestor de contexto con un ejemplo concreto. La forma de «activar» el contexto es usar la sentencia with seguida del símbolo que lo gestiona:

>>> with Timer():
...     for _ in range(1_000_000):
...         x = 2 ** 20
...
Execution time (seconds): 0.05283

>>> with Timer():
...     x = 0
...     for _ in range(1_000_000):
...         x += 2 ** 20
...
Execution time (seconds): 0.08749

Herencia

Nivel intermedio

La herencia consiste en crear una nueva clase partiendo de una clase existente, pero que añade o modifica ciertos aspectos. Se considera una buena práctica tanto para reutilizar código como para realizar generalizaciones.

Nomenclatura de clases en la herencia 6

Nota

Cuando se utiliza herencia, la clase derivada, de forma automática, puede usar todo el código de la clase base sin necesidad de copiar nada explícitamente.

Heredar desde una clase base

Para que una clase «herede» de otra, basta con indicar la clase base entre paréntesis en la definición de la clase derivada.

Sigamos con el ejemplo. Una de las grandes categorías de droides en StarWars es la de droides de protocolo. Vamos a crear una herencia sobre esta idea:

>>> class Droid:
...     ''' Clase Base '''
...     pass
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     ''' Clase Derivada '''
...     pass
...

>>> issubclass(ProtocolDroid, Droid)  # comprobación de herencia
True

>>> r2d2 = Droid()
>>> c3po = ProtocolDroid()

Vamos a añadir un par de métodos a la clase base, y analizar su comportamiento:

>>> class Droid:
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a droid. Can I help you?")
...
...     def switch_off(self):
...         print("Bye! I'm going to sleep")
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     pass
...

>>> r2d2 = Droid()
>>> c3po = ProtocolDroid()

>>> r2d2.switch_on()
Hi! I'm a droid. Can I help you?

>>> c3po.switch_on()  # método heredado de Droid
Hi! I'm a droid. Can I help you?

>>> r2d2.switch_off()
Bye! I'm going to sleep

Sobreescribir un método

Como hemos visto, una clase derivada hereda todo lo que tiene su clase base. Pero en muchas ocasiones nos interesa modificar el comportamiento de esta herencia.

En el ejemplo vamos a modificar el comportamiento del método switch_on() para la clase derivada:

>>> class Droid:
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a droid. Can I help you?")
...
...     def switch_off(self):
...         print("Bye! I'm going to sleep")
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?")
...

>>> r2d2 = Droid()
>>> c3po = ProtocolDroid()

>>> r2d2.switch_on()
Hi! I'm a droid. Can I help you?

>>> c3po.switch_on()  # método heredado pero sobreescrito
Hi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?

Añadir un método

La clase derivada también puede añadir métodos que no estaban presentes en su clase base. En el siguiente ejemplo vamos a añadir un método translate() que permita a los droides de protocolo traducir cualquier mensaje:

>>> class Droid:
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a droid. Can I help you?")
...
...     def switch_off(self):
...         print("Bye! I'm going to sleep")
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     def switch_on(self):
...         print("Hi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?")
...
...     def translate(self, msg, from_language):
...         ''' Translate from language to Human understanding '''
...         print(f'{msg} means "ZASCA" in {from_language}')

>>> r2d2 = Droid()
>>> c3po = ProtocolDroid()

>>> c3po.translate('kiitos', 'Huttese')  # idioma de Watoo
kiitos means "ZASCA" in Huttese

>>> r2d2.translate('kiitos', 'Huttese')  # droide genérico no puede traducir
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Droid' object has no attribute 'translate'

Con esto ya hemos aportado una personalidad diferente a los droides de protocolo, a pesar de que heredan de la clase genérica de droides de StarWars.

Accediendo a la clase base

Puede darse la situación en la que tengamos que acceder desde la clase derivada a métodos o atributos de la clase base. Python ofrece super() como mecanismo para ello.

Veamos un ejemplo más elaborado con nuestros droides:

>>> class Droid:
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     def __init__(self, name, languages):
...         super().__init__(name)  # llamada al constructor de la clase base
...         self.languages = languages
...

>>> droid = ProtocolDroid('C-3PO', ['Ewokese', 'Huttese', 'Jawaese'])

>>> droid.name  # fijado en el constructor de la clase base
'C-3PO'

>>> droid.languages  # fijado en el constructor de la clase derivada
['Ewokese', 'Huttese', 'Jawaese']

Herencia múltiple

Nivel avanzado

Aunque no está disponible en todos los lenguajes de programación, Python sí permite que los objetos pueden heredar de múltiples clases base.

Si en una clase se hace referencia a un método o atributo que no existe, Python lo buscará en todas sus clases base. Es posible que exista una colisión en caso de que el método o el atributo buscado esté, a la vez, en varias clases base. En este caso, Python resuelve el conflicto a través del orden de resolución de métodos 4.

Supongamos que queremos modelar la siguiente estructura de clases con herencia múltiple:

Ejemplo de herencia múltiple 5

>>> class Droid:
...     def greet(self):
...         return 'Here a droid'
...

>>> class ProtocolDroid(Droid):
...     def greet(self):
...         return 'Here a protocol droid'
...

>>> class AstromechDroid(Droid):
...     def greet(self):
...         return 'Here an astromech droid'
...

>>> class SuperDroid(ProtocolDroid, AstromechDroid):
...     pass
...

>>> class HyperDroid(AstromechDroid, ProtocolDroid):
...     pass

Todas las clases en Python disponen de un método especial llamado mro() que devuelve una lista de las clases que se visitarían en caso de acceder a un método o un atributo. También existe el atributo __mro__ como una tupla de esas clases:

>>> SuperDroid.mro()
[__main__.SuperDroid,
 __main__.ProtocolDroid,
 __main__.AstromechDroid,
 __main__.Droid,
 object]

>>> HyperDroid.__mro__
(__main__.HyperDroid,
 __main__.AstromechDroid,
 __main__.ProtocolDroid,
 __main__.Droid,
 object)

Veamos el resultado de la llamada a los métodos definidos:

>>> super_droid = SuperDroid()
>>> hyper_droid = HyperDroid()

>>> super_droid.greet()
'Here a protocol droid'

>>> hyper_droid.greet()
'Here an astromech droid'

Nota

Todos los objetos en Python heredan, en primera instancia, de object. Esto se puede comprobar con el mro() correspondiente:

>>> int.mro()
[int, object]

>>> str.mro()
[str, object]

>>> float.mro()
[float, object]

>>> tuple.mro()
[tuple, object]

>>> list.mro()
[list, object]

>>> bool.mro()
[bool, int, object]

Mixins

Hay situaciones en la que nos interesa incorporar una clase base «independiente» de la jerarquía establecida, y sólo a efectos de tareas auxiliares. Esta aproximación podría ayudar a evitar colisiones en métodos o atributos reduciendo la ambigüedad que añade la herencia múltiple. Estas clases auxiliares reciben el nombre de «mixins».

Veamos un ejemplo en el que usamos un «mixin» para mostrar las variables de un objeto:

>>> class Instrospection:
...     def dig(self):
...         print(vars(self))  # vars devuelve las variables del argumento
...
... class Droid(Instrospection):
...     pass
...

>>> droid = Droid()

>>> droid.code = 'DN-LD'
>>> droid.num_feet = 2
>>> droid.type = 'Power Droid'

>>> droid.dig()
{'code': 'DN-LD', 'num_feet': 2, 'type': 'Power Droid'}

Ejercicio

Dada la siguiente estructura/herencia que representa diferentes clases de ficheros:

Se pide lo siguiente:

1. Cree las 3 clases de la imagen anterior con la herencia señalada.

2. Cree un objeto de tipo VideoFile con las siguientes características:

   • path: /home/python/vanrossum.mp4

   • codec: h264

   • geoloc: (23.5454, 31.4343)

   • duration: 487

   • dimensions: (1920, 1080)

3. Añada el contenido 'audio/ogg' al fichero.

4. Añada el contenido 'video/webm' al fichero.

5. Imprima por pantalla la info() de este objeto (el método info() debería retornar str y debería hacer uso de los métodos info() de las clases base).

Salida esperada:

/home/python/vanrossum.mp4 [size=19B]      # self.info() de File
Codec: h264                                # ┐
Geolocalization: (23.5454, 31.4343)        # ├ self.info() de MediaFile
Duration: 487s                             # ┘
Dimensions: (1920, 1080)                   # self.info() de VideoFile

► El método size() debe devolver el número total de caracteres sumando las longitudes de los elementos del atributo contents.

Solución: file-inheritance.py

Agregación y composición

Aunque la herencia de clases nos permite modelar una gran cantidad de casos de uso en términos de «is-a» (es un), existen muchas otras situaciones en las que la agregación o la composición son una mejor opción. En este caso una clase se compone de otras cases: hablamos de una relación «has-a» (tiene un).

Hay una sutil diferencia entre agregación y composición:

• La composición implica que el objeto utilizado no puede «funcionar» sin la presencia de su propietario.

• La agregación implica que el objeto utilizado puede funcionar por sí mismo.

Agregación vs. Composición 6

Veamos un ejemplo de agregación en el que añadimos una herramienta a un droide:

>>> class Tool:
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...
...     def __str__(self):
...         return self.name.upper()
...
... class Droid:
...     def __init__(self, name, serial_number, tool):
...         self.name = name
...         self.serial_number = serial_number
...         self.tool = tool  # agregación
...
...     def __str__(self):
...         return f'Droid {self.name} armed with a {self.tool}'
...

>>> lighter = Tool('lighter')
>>> bb8 = Droid('BB-8', 48050989085439, lighter)

>>> print(bb8)
Droid BB-8 armed with a LIGHTER

---

EJERCICIOS DE REPASO

1. Escriba una clase en Python para representar una secuencia de ADN. De momento, la clase sólo contendrá los siguientes elementos:

   • 4 atributos de clase, cada uno representando una base nitrogenada con su valor como un carácter.

   • Constructor que recibe una secuencia de caracteres (bases).

   • Método para representar el objeto en formato «string».

2. Continúe con el ejercicio anterior, y añada a la clase 4 propiedades que calculen el número total de cada una de las bases presentes en la secuencia.

3. Continúe con el ejercicio anterior, y añada a la clase un método de instancia para sumar dos secuencias de ADN. La suma se hará base a base y el resultado será el máximo de cada letra(base).

4. Continúe con el ejercicio anterior, y añada a la clase un método de instancia para obtener el porcentaje de aparición de cada base (usando las propiedades definidas en ejercicios anteriores).

5. Continúe con el ejercicio anterior, y añada a la clase un método de instancia para multiplicar dos secuencias de ADN. La multiplicación consiste en dar como salida una nueva secuencia que contenga sólo aquellas bases que coincidan en posición en ambas secuencias de entrada.

→ Solución a todos los ejercicios

AMPLIAR CONOCIMIENTOS

• Supercharge Your Classes With Python super()

• Inheritance and Composition: A Python OOP Guide

• OOP Method Types in Python: @classmethod vs @staticmethod vs Instance Methods

• Intro to Object-Oriented Programming (OOP) in Python

• Pythonic OOP String Conversion: __repr__ vs __str__

• @staticmethod vs @classmethod in Python

• Modeling Polymorphism in Django With Python

• Operator and Function Overloading in Custom Python Classes

• Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3

• Why Bother Using Property Decorators in Python?

1

Foto original por Rabie Madaci en Unsplash.

2

Fuente de la imagen: Astro Mech Droids.

3

Guía de estilos PEP8 para convenciones de nombres.

4

Viene del inglés «method resolution order» o mro.

5

Imágenes de los droides por StarWars Fandom.

6(1,2)

Iconos por Freepik.

7

Principios SOLID