Автостопом по Python - [27]

Признаком хорошего тона является поддержание файла __init__.py пустым, когда модули и подпакеты пакета не имеют общего кода. Проекты HowDoI и Diamond, использованные в качестве примеров в следующем разделе, не содержат кода в файлах __init__.py, помимо номеров версий. В проектах Tablib, Requests и Flask в этом файле есть строка документации верхнего уровня и выражения импорта, предоставляющие API каждого проекта. Проект Werkzeug также предоставляет API верхнего уровня, но делает это с помощью ленивой загрузки (дополнительного кода, который добавляет содержимое в пространство имен, только когда тот используется, что ускоряет работу исходного выражения импорта).

Наконец, для импортирования глубоких вложенных пакетов доступен удобный синтаксис: import very.deep.module as mod. Это позволяет использовать слово mod на месте избыточной конструкции very.deep.module.

Объектно-ориентированное программирование

Python иногда описывается как объектно-ориентированный язык. Это может вносить путаницу, поэтому давайте проясним данный вопрос.

В Python все элементы являются объектами и могут быть обработаны как объекты. Именно это мы имеем в виду, когда говорим, что функции являются объектами первого класса. Функции, классы, строки и даже типы считаются в Python объектами: все они имеют тип, их можно передать как аргументы функций, они могут иметь методы и свойства. С этой точки зрения Python действительно объектно-ориентированный язык.

Однако, в отличие от Java, в Python парадигма объектно-ориентированного программирования не будет основной. Проект, написанный на Python, вполне может быть не объектно-ориентированным, то есть в нем не будут использоваться (или будут, но в небольших количествах) определения классов, наследование классов или другие механизмы, характерные для объектно-ориентированного программирования. Для питонистов эта функциональность доступна, но необязательна. Более того, как вы могли увидеть в подразделе «Модули» текущего раздела, способ, с помощью которого Python обрабатывает модули и пространства имен, дает разработчику возможность гарантировать инкапсуляцию и разделение между абстрактными уровнями — наиболее распространенную причину использования парадигмы объектно-ориентированного программирования — без наличия классов.

Защитники функционального программирования (парадигма, которая в своей чистейшей форме не имеет операторов присваивания и побочных эффектов и вызывает функции одну за другой, чтобы выполнить задачу) могут утверждать: из-за того, что функция выполняет разную работу в зависимости от состояния системы (например, от глобальной переменной, которая указывает, вошел ли пользователь под своей учетной записью), могут возникать ошибки и путаница. В Python (несмотря на то что он не является чисто функциональным языком) имеются инструменты, которые позволяют заниматься функциональным программированием (http://bit.ly/functional-programming-python). Мы можем ограничить применение пользовательских классов до ситуаций, когда понадобится объединить состояние и функциональность.

В некоторых архитектурах, обычно в веб-приложениях, создается несколько процессов Python для того, чтобы реагировать на внешние запросы, которые могут происходить одновременно. В этом случае сохранение состояния созданных объектов (означает хранение статичной информации о мире) может привести к состоянию гонки. Этот термин употребляется при описании ситуации, когда в какой-то момент между инициализацией состояния объекта (которая в Python выполняется с помощью метода Class.__init__()) и использованием его состояния с помощью одного из методов состояние мира изменилось.

Например, запрос может загрузить предмет в память и затем пометить, что он добавлен в корзину пользователя. Если другой запрос в то же время «продаст» такой же предмет другому человеку, может случиться, что продажа на самом деле произойдет после того, как первая сессия добавит предмет (затем мы попытаемся продать предмет, который уже помечен как проданный). Подобные проблемы приводят к тому, что многие предпочитают функции, не сохраняющие состояние.

Мы дадим следующую рекомендацию: при работе с кодом, полагающимся на некий устойчивый контекст или глобальное состояние (как и многие веб-приложения), используйте функции и процедуры, которые привнесут минимальное количество неявных контекстов и побочных эффектов. Неявный контекст функции создается из любых глобальных переменных и элементов на уровне сохраняемости, к которым можно получить доступ из функции. Побочные эффекты — это изменения, которые функция вносит в свой неявный контекст. Если функция сохраняет или удаляет данные в глобальной переменной или на уровне сохраняемости, можно сказать, что она имеет побочные эффекты.

Пользовательские классы в Python необходимо применять для того, чтобы аккуратно изолировать функции, имеющие контексты и побочные эффекты, от функций, которые имеют логику (называются чистыми функциями). Чистые функции всегда определены: учитывая фиксированные входные данные, результат их работы неизменен, потому что они не зависят от контекста и не имеют побочных эффектов. Функция print(), например, не является чистой, поскольку ничего не возвращает, а записывает данные в стандартный поток ввода-вывода как побочный эффект.