17. Clases

Las clases son el núcleo de Python. Nos dan un montón de poder, pero es muy fácil usarlo de manera incorrecta. En esta sección compartiremos algunos de los trucos relacionados con las clases en Python. ¡Vamos a por ello!

Nota: Si aún no entiendes bien la Programación Orientada a Objetos, te recomendamos que empieces antes por este post dónde se explica de manera muy fácil la POO y conceptos relacionados como la herencia y los métodos estáticos y de clase.

17.1. 1. Variables de instancia y clase

La mayoría de principiantes o incluso algunos programadores avanzados de Python, no entienden la diferencia entre instancia y clase. Dicha falta de conocimiento, les fuerza a hacer un uso incorrecto de los mismos. Vamos a explicarlos.

La diferencia es la siguiente:

• Las variables de instancia son usadas para almacenar datos que son únicos para cada objeto.
• Por lo contrario, las variables de clase son compartidas entre diferentes instancias de la clase.

Vamos a ver un ejemplo:

class Cal(object):
    # pi es una variable de clase
    pi = 3.142

    def __init__(self, radio):
        # self.radio es una variable de instancia
        self.radio = radio

    def area(self):
        return self.pi * (self.radio ** 2)

a = Cal(32)
a.area()
# Salida: 3217.408
a.pi
# Salida: 3.142
a.pi = 43
a.pi
# Salida: 43

b = Cal(44)
b.area()
# Salida: 6082.912
b.pi
# Salida: 3.142
b.pi = 50
b.pi
# Salida: 50

En el ejemplo anterior no hay demasiados problemas al estar usando variables de clase que son inmutables, es decir que no son modificadas. Esta es una de las principales razones por la que ciertos programadores no intentan aprender mas acerca de ellas, ya que no se suelen enfrentar a ningún problema. En el siguiente ejemplo vemos como un mal uso de las variables de clase e instancia pueden causar problemas.

class SuperClass(object):
    superpowers = []

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def add_superpower(self, power):
        self.superpowers.append(power)

foo = SuperClass('foo')
bar = SuperClass('bar')
foo.name
# Salida: 'foo'

bar.name
# Salida: 'bar'

foo.add_superpower('fly')
bar.superpowers
# Salida: ['fly']

foo.superpowers
# Salida: ['fly']

Esto es un mal uso de las variables de clase. Si te das cuenta la llamada add_superpower sobre el objeto foo modifica la variable de clase superpowers, y dado que es compartida por todos los objetos de la clase, hace que bar también cambie. Por lo tanto es importante tener cuidado con esto, y salvo que realmente sepas lo que estás haciendo, no es muy recomendable usar variables de clase mutables.

17.2. 2. Nuevo estilo de clases

Un nuevo estilo de clases fue introducido en Python 2.1, pero mucha gente aún no sabe de ello. Puede ser en parte porque Python sigue manteniendo el antiguo estilo para mantener lo que se llama compatibilidad hacia atrás o backward compatibility. Veamos las diferencias:

• En el estilo antiguo, las clases no heredan de nada.
• En el nuevo estilo las clases heredan de object.

Un ejemplo muy sencillo podría ser:

class OldClass():
    def __init__(self):
        print('I am an old class')

class NewClass(object):
    def __init__(self):
        print('I am a jazzy new class')

old = OldClass()
# Salida: I am an old class

new = NewClass()
# Salida: I am a jazzy new class

Esta herencia de object permite que las clases pueden utilizar cierta magia. Una de las principales ventajas es que puedes hacer uso de diferentes optimizaciones como __slots__. También puedes hacer uso de super() o de descriptores. ¿Conclusión? Intenta usar el nuevo estilo de clases.

Nota: Python 3 solo tiene el estilo nuevo de clases. No importa si heredas de object o no. Sin embargo es recomendable que heredes de object, aunque tal vez en la práctica tampoco se hace.

17.3. 3. Métodos mágicos

Las clases en Python son famosas por sus métodos mágicos, comúnmente referidos con dunder que viene del Inglés y significa double underscore. Es decir, son métodos definidos con doble barra baja, tanto al principio con al final del nombre del mismo. Vamos a explicar algunos de ellos.

• __init__

Se trata de un inicializador de clase o también conocido como constructor. Cuando una instancia de una clase es creada, el método __init__ es llamado. Por ejemplo:

class GetTest(object):
    def __init__(self):
        print('Saludos!!')
    def another_method(self):
        print('Soy otro método que no es llamado'
              ' automáticamente')

a = GetTest()
# Salida: Saludos!!

a.another_method()
# Salida: Soy otro método que no es llamado automáticamente
# called

Puedes ver como __init__ es llamado inmediatamente después de que la instancia haya sido creada. También puedes pasar argumentos en la inicialización, como se muestra a continuación.

class GetTest(object):
    def __init__(self, name):
        print('Saludos!! {0}'.format(name))
    def another_method(self):
        print('Soy otro método que no es llamado'
              ' automáticamente')

a = GetTest('Pelayo')
# Salida: Saludos!! Pelayo

# Si intentas crear el objeto sin ningún argumento, da error.
b = GetTest()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __init__() takes exactly 2 arguments (1 given)

Estoy seguro de que con esto ya entiendes perfectamente el método __init__.

• __getitem__

Implementar el método __getitem__ en una clase permite a la instancia usar [] para indexar sus elementos. Veamos un ejemplo:

class GetTest(object):
    def __init__(self):
        self.info = {
            'name':'Covadonga',
            'country':'Asturias',
            'number':12345812
        }

    def __getitem__(self,i):
        return self.info[i]

foo = GetTest()

foo['name']
# Output: 'Covadonga'

foo['number']
# Output: 12345812

Sin implementar el método __getitem__ tendríamos un error si intentamos hacerlo:

>>> foo['name']

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'GetTest' object has no attribute '__getitem__'