スクリプトが大きくなるにつれて、関数間で同じ変数グループを渡すことになり、どのデータがどのロジックに属しているかを区別することが難しくなります。 Python のクラスとオブジェクトは、データと動作を 1 つのユニットにバンドルすることでこの問題を解決します。

このチュートリアルでは、小規模な銀行口座を段階的に構築し、問題が解決した場合にのみ各 OOP アイデアを追加します。すべての例を Python 3.13 で実行し、示されている出力はその実行からのものです。この言語を初めて使用する場合は、まず 初心者向けの Python チュートリアルを読んでください。

クラスとオブジェクトとは何ですか?

クラスは、何かが何であるか、そしてそれが何ができるかを記述します。 オブジェクトはインスタンスとも呼ばれ、その記述から作成された特定のものです。 「アカウント」はクラスですが、Asha のアカウントと Ben のアカウントは 2 つのオブジェクトです。

あなたはずっとオブジェクトを使ってきました。 Python では、文字列、リスト、さらには関数さえもオブジェクトなので、"hello".upper() と書くことができます。

初めてのクラス

class Account:
    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner
        self.balance = balance

    def deposit(self, amount):
        if amount <= 0:
            raise ValueError("amount must be positive")
        self.balance += amount
        return self.balance

a = Account("Asha", 100)
b = Account("Ben")

a.deposit(50)
print(a.balance, b.balance)

# 150 0

__init__ はオブジェクトを作成するたびに自動的に実行され、開始状態を設定します。各オブジェクトには独自のデータがあるため、a へのデポジットは b には影響しませんでした。このメソッドは、残高を不正な値から保護することにも注意してください。 Python 例外処理 のガイドでは、raise についてさらに詳しく説明しています。

自己とは何ですか？

self は単にメソッドが処理しているオブジェクトです。 a.deposit(50) を記述すると、Python は効果的に Account.deposit(a, 50) を呼び出し、最初の引数としてオブジェクトを渡します。これにより、1 つのメソッド定義がすべてのオブジェクトにサービスを提供できるようになります。

名前 self はキーワードというよりも強力な規則ですが、常に使用してください。メソッド定義での引数の忘れは、最も一般的な初心者向けのエラーであり、引数の数に関するわかりにくいメッセージが生成されます。

クラス属性とインスタンス属性

クラス本体に直接設定された属性は、すべてのオブジェクトで共有されます。 self に設定された 1 つは、そのオブジェクトのみに属します。この例は、ルックアップがどのように動作するかを示しています。

class Account:
    interest_rate = 0.04    # class attribute

    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner  # instance attribute
        self.balance = balance

a = Account("Asha", 100)
b = Account("Ben")
print(a.interest_rate, b.interest_rate)   # 0.04 0.04

Account.interest_rate = 0.05
print(a.interest_rate, b.interest_rate)   # 0.05 0.05

a.interest_rate = 0.09
print(a.interest_rate, b.interest_rate, Account.interest_rate)
# 0.09 0.05 0.05

その最後の一行は人々を驚かせます。 a による割り当てでは共有値は変更されませんでした。 a にクラス 1 を非表示にする新しいインスタンス属性を作成しました。 Python は最初にオブジェクトを調べ、次にクラスを調べます。

特別な (ダンダー) メソッド

二重アンダースコアを含むメソッドを使用すると、オブジェクトが Python の組み込み機能で動作できるようになります。これらがないと、アカウントを印刷すると無駄なメモリ アドレスが表示されます。 2 つを追加すると、読みやすい形式になります。

    def __str__(self):
        return f"{self.owner}: {self.balance}"

    def __repr__(self):
        return f"Account({self.owner!r}, {self.balance})"

print(a)        # Asha: 150
print([a, b])   # [Account('Asha', 150), Account('Ben', 0)]

相続

継承により、新しいクラスは既存のクラスを再利用し、異なる部分のみを変更できます。ここで、Savings は追加の設定を備えた Account です。

class Savings(Account):
    def __init__(self, owner, balance=0, limit=3):
        super().__init__(owner, balance)
        self.limit = limit

    def __str__(self):
        return f"{super().__str__()} (savings)"

s = Savings("Chitra", 500)
s.deposit(100)
print(s, isinstance(s, Account), s.limit)

# Chitra: 600 (savings) True 3

super() は親のバージョンを呼び出すため、セットアップ ロジックは繰り返されません。 depositはそのまま継承し、__str__はオーバーライドしてラベルを追加しました。実際の「である」関係に対してのみ継承を使用してください。車がエンジンを必要とするなど、クラスが単に何かを必要とする場合は、そのオブジェクトを属性として与えます。これは合成として知られており、通常は深い継承チェーンよりも柔軟性が高くなります。

ポリモーフィズム

ポリモーフィズムとは、異なるオブジェクトが同じメソッド呼び出しに独自の方法で応答できることを意味します。呼び出し側のコードは正確な型を知る必要はありません。

class Square:
    def __init__(self, side):
        self.side = side
    def area(self):
        return self.side ** 2

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
    def area(self):
        return round(3.14159 * self.radius ** 2, 2)

for shape in [Square(3), Circle(2)]:
    print(type(shape).__name__, shape.area())

# Square 9
# Circle 12.57

これら 2 つのクラスは親さえ共有しません。 Python は、オブジェクトに area メソッド、ダック タイピング として知られるアプローチがあることのみを考慮します。後で Triangle を追加しても、ループを変更する必要はありません。

カプセル化とプロパティ

Python には真のプライベート属性はなく、代わりに規約に依存します。 _price のような 1 つのアンダースコアは、他の開発者に「これは内部的なものなので触れないでください」と伝えます。設定時に値を確認するには、プロパティを使用します。これは、外側からはプレーンな属性のように見えます。

class Product:
    def __init__(self, price):
        self.price = price

    @property
    def price(self):
        return self._price

    @price.setter
    def price(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("price cannot be negative")
        self._price = value

p = Product(100)
p.price = 150
print(p.price)      # 150
p.price = -5        # ValueError: price cannot be negative

これは、クラスを使用するコードを変更せずに、プレーンな属性から始めて、後で検証を追加できることを意味します。したがって、Java のように、習慣で get_price() および set_price() メソッドを作成しないでください。ここでの @ 構文はデコレータであり、Python デコレータの説明で説明します。

クラスメソッドと静的メソッド

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self.celsius = celsius

    @classmethod
    def from_fahrenheit(cls, f):
        return cls(round((f - 32) * 5 / 9, 1))

    @staticmethod
    def is_freezing(celsius):
        return celsius <= 0

Temperature.from_fahrenheit(212).celsius   # 100.0
Temperature.is_freezing(-3)                # True

データクラス

クラスのほとんどがデータを保持している場合、__init__、__repr__、__eq__ を手作業で記述するのは面倒です。 @dataclass は型アノテーションからそれらを生成します。

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Item:
    name: str
    price: int
    tags: list = field(default_factory=list)

print(Item("Pen", 10))
print(Item("Pen", 10) == Item("Pen", 10))

# Item(name='Pen', price=10, tags=[])
# True

よくある間違い

可変クラス属性の使用

これは典型的なバグです。リストはクラスで定義されているため、すべてのカートがそれを共有します。

class Cart:
    items = []            # shared by every cart!

    def add(self, item):
        self.items.append(item)

c1, c2 = Cart(), Cart()
c1.add("pen")
print(c2.items)

# ['pen']

__init__ と self.items = [] で作成すると、すべてのオブジェクトが独自のリストを取得します。

その他の一般的なエラー

• selfを忘れます。 メソッド内に balance ではなく self.balance を記述します。
• 忘れる super().__init__(). その後、子は親によって設定された属性を見逃します。
• 巨大なクラスの構築。 すべてを行うクラスはテストが困難です。責任ごとに分けてください。
• 深い継承。 通常は 2 レベルで十分で、構成がより明確になることがよくあります。
• テストを作成しません。pytest チュートリアルで小さなカートを使用することを示しているように、ルールのあるクラスはテストが簡単です。

まとめ

オブジェクト指向 Python は、結局のところ、データを保護する動作でデータをグループ化することになります。 __init__、メソッド、__str__ から始めて、解決できる問題に遭遇したら継承とプロパティを追加します。次のステップとして、同じいくつかの変数をあらゆる場所に渡すスクリプトを作成し、それらを 1 つの小さなクラスに変換します。

よくある質問

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