Objektorientierung I

Lernziele

• Klassen und Objekte im Sinne der Objektorientierten Programmierung zu beschreiben
• Studierenden können mittels Implementierung von "Dunder-Methoden" Operatoren in Klassen überladen

Klassen und Objekte

Motivation

• Komplexe Software besteht auf hunderten Modulen, welche die Realität abbilden und miteinader über Schnittstellen interagieren müssen
• Gleichzeitig müssen mehrere Personen im Team an der Code-Basis entwickeln

Klassen und Objekte

Objektorientierte Programmierung

• Programmierparadigma mit Fokus auf Objekte, deren Eigenschaften und Fähigkeiten
• Am Beispiel eines autonomen Roboters
  • Attribute (Eigenschaften):
    • Identifikationsnummer
    • Maximale Geschwindigkeit
    • Abstand zur Wand
  • Methoden:
    • Abstand zur Wand ermitteln
    • Geschwindigkeit setzen
    • Kommunizieren

Bildquelle

Klassen und Objekte

Klassen

• Die Klasse Roboter ist eine abstrakte Beschreibung aller denkbaren Objekte vom Typ Roboter
• Eine Klasse beschreibt die Eigenschaften (Attribute) und die Tätigkeiten (Methoden), die ein Objekt der Klasse später besitzen kann
• Analogie: Definition einer Funktion

Objekte

• Ein konkretes Objekt z.B. Nummer 5 ist eine Instanz (Ausprägung) der Klasse Roboter
• Objekte sind Instanzen (Ausprägungen) einer Klasse und hat bestimmte Werte für die Attribute
  • Identifikationsnummer:
  • Maximale Geschwindigkeit:
• Analogie: Aufruf einer Funktion mit bestimmten Parametern. Allerdings verbleibt das Objekt statt einer Rückgabe im Speicher

Klassen und Objekte

Attribute und Methoden

• Attribute: Variablen mit elementaren Datentypen (int, str, float, etc.) oder Klassen → z.B.: type(id_number) == int
• Methoden: (kleine) Algorithmen implementiert im Sinne von Prozeduren und Funktionen
• Instanzen: Objekte, vom Typ der Klasse

Klassen und Objekte - Deklaration

• Eine Klasse ist die allgemeine Beschreibung einer Klasse von Objekten:

Deklaration einer Klasse

# Python
class Robot():
  # Definition des Konstruktors = Beschreibung der Klasse
  def __init__(self, id_number, max_speed_kmh):
    # Genau diesem erstellen Objekt selbst
    # Weisen wir als Größe die übergebene Größe zu
    self.id_number = id_number
    self.max_speed_kmh = max_speed_kmh

• Die Methode __init__() ist der Konstruktor und wird aufgerufen, sobald ein Objekt einer Klasse instanziiert wird
• Jede Methode hat den Parameter self → referenziert auf das Objekt selbst und wird immer genutzt, wenn wir ein Attribut oder Methode genau dieses Objektes ansprechen wollen → wie der Zeiger this in C++
• Objekt im Beispiel hat die Attribute id_number und max_speed_kmh

Klassen und Objekte - Instanzierung

• Ein Objekt ist eine spezielle Ausprägung einer Klasse
• Um mit einer Klasse zu arbeiten werden Objekte der Klasse instanziiert

Instanzieren von Objekte

# Aufruf des Konstruktors = Instanziierung des Objekts
number5 = Robot(5, 20)
r2d2 = Robot(147, 32)

• Die Klasse Robot beschreibt allgemein das Verhalten jedes Roboters
• Hier werden zwei Objekte der Klasse Robot angelegt
• Die beiden Roboter sind durch die Menge ihrer Attribute vollständig beschrieben

Klassen und Objekte - Methoden

• Prozeduren oder Funktionen einer Klasse
• Syntax ist analog zur Definition von Funktionen → immer mit self als erstem Parameter

Methoden

class Robot():
# [...]

  def communicate(self):
    print(f"Hi, my ID is {self.id_number}")
    # [...]

# Instanziierung eines Roboters
number5 = number5 = Robot(5, 20)
# Aufruf einer Methode des Roboters number5
number5.communicate()
#> "Hi, my ID is 5"

Klassen und Objekte - Zugriff auf Methoden & Attribute

Attribute

• Objekte haben einen beliebigen Datentyp
• <objekt_name>.<attribut_name>

  print(r2d2.max_speed_kmh)
  # > 32
  

Methoden

• Aufruf: <objekt_name>.<methoden_name>()
• Methoden sind Funktionen, die zu einer Klasse gehören → über self Zugriff auf alle Attribute
• Können einen Rückgabewert ausgeben → oft keine Rückgabe sondern direktes ändern des Objektes selbst

  class Robot():
  # [...]
    def set_max_speed_kmh(self, max_speed_kmh):
      self.max_speed_kmh = max_speed_kmh
  

Aufgabe 1/2

• Gegeben ist die Folgenden Klassenbeschreibung für Roboter
• Leben Sie zwei unterschiedliche Objekte von Typ Roboter an

# Python
class Robot():
  # Definition des Konstruktors = Beschreibung der Klasse
  def __init__(self, id_number, max_speed_kmh, dist_to_wall_cm):
    self.id_number = id_number
    self.max_speed_kmh = max_speed_kmh
    self.dist_to_wall_cm = dist_to_wall_cm

Aufgabe 2/2

• Legen Sie eine Methode communicate() an, in der sich der Roboter mittels print() Statement identifiziert (seine ID nennt)
• Legen Sie einer weitere Methode calc_time_till_impact() an, die die aktuelle Geschwindigkeit als Parameter übernimmt und die Zeit bis zum Impact errechnet. Wird keine Geschwindigkeit übergeben, so wird mit der Maximalgeschwindigkeit gerechnet
• Legen Sie eine neue Methode communicate_with_time()
  an, die auch die Zeit bis zum Einschlag berechnet. Rufen Sie hierin die calc_time_till_impact() Methode auf
• Legen Sie ein Objekt nummer5 an und testen Sie die Methoden

Variablen

Attribute

• Eigenschaften des Objektes, welche wird während der Laufzeit speichern möchten, da wir später wieder darauf zugreifen möchten
• sind mit dem Objekt verknüpft
• z.B. self.dist_to_wall_cm

Hilfsvariablen

• Variablen, die wir einmalig während der Ausführung einer Methode brauchen
• Speicher wird nach Ausführung der Methode wieder freigegeben
• z.B. max_speed_ms = self.max_speed_kmh / 3.6

Versteckte Attribute

• Attribute, die dauerhaft erhalten bleiben, aber nicht von außen sichtbar sein sollen
  self.__ip_address = "192.23.31.223"

Kapselung - Beispiel

• Die IP-Adresse des Roboters soll von außen nicht sichtbar oder veränderbar sein → Attribut __ip_address und Methode __print_ip_address() nach außen versteckt
• in Python geschieht dies über zwei vorangestellte _
• innerhalb der Klasse selbst ist das Attribut sichtbar

Beispiel - oop_robot.py

• Erster Abschnitt im Beispiel

class Robot():
  def __init__(self, name, ip):
    self.name = name
    self.__ip = ip

  def print_robot(self):
    print(f"Created new robot {self.name} with ip {self.__ip}!")

 
robot_1 = Robot("Bob", "192.23.31.223")
robot_1.print_robot()
#> Created new robot Bob with ip 192.23.31.223!
robot_1.__ip 
#> 'Robot' object has no attribute '__ip'

Kapselung - Getter & Setter

• sind Methoden, die den Zugriff auf gekapselte Attribute ermöglichen → wie in C++
• ermöglicht Aufteilung zwischen read-only (nur getter) and write-only (nur setter)
• in anderen Programmiersprachen sehr üblich

Beispiel - oop_robot.py

• Zweiter Abschnitt im Beispiel

class Robot():
 
  def __init__(self, name, ip):
    self.name = name
    self.__ip = ip
  # Getter
  def get_ip(self):
    return self.__ip
  # Setter
  def set_ip(self, new_ip):
    self.__ip = new_ip
    print("IP changed!") 

robot_1 = Robot("Bob", "192.23.31.224")
robot_1.set_ip("192.1.1.1")

"Dunder Magic"

• "Dunder" steht für "Double Under" und bezeichnet spezielle Methoden/Variablen in Python → z.B.: __name__
• Dienen der Steuerung von Python selbst als Programmiersprache

Overloading

• Selbes Sprachelement (z.B.: +) wird kontext-abhängig unterschiedlich interpretiert
• Wir nutzen die gleiche Syntax für verschiedene Operationen mit verschiedenen Datentypen unter der Haube
  • print("foo"+"ba"): Strings werden verknüpft
  • print(2+2): Integers werden addiert
• Kann mit Dunder-Methoden implementiert werden → z.B.: __add__

"Dunder Magic"

• Beispiel automatisches Umwandeln einer Klasse in einen String
• Standardmäßig wird ein Objekt als Speicheradresse dargestellt → siehe unten

Beispiel - oop_robot.py

• Dritter Abschnitt im Beispiel

class Robot():
 
  def __init__(self, name, ip):
    self.name = name
    self.__ip = ip
  # Getter
  def get_ip(self):
    return self.__ip
  # Setter
  def set_ip(self, new_ip):
    self.__ip = new_ip
    print("IP changed!") 

robot_1 = Robot("Bob", "192.023.31.224")

# Per Default wird ein Object wenn es geprinted wird
# Zunächst als String dargestellt - z.B. mit Adresse
print(robot_1)
#> <__main__.Robot object at 0x000002015D0A6D40>

"Dunder Magic"

• Wir können die dabei aufgerufene Methode __str__() aber auch überschreiben:

Beispiel - oop_robot.py

• Vierter Abschnitt im Beispiel

class Robot():
  def __init__(self, name, ip):
    self.name = name
    self.__ip = ip

  def get_ip(self):
    return self.__ip

  def set_ip(self, new_ip):
    self.__ip = new_ip
    print("IP changed!") 

  #Dunder-Methode
  def __str__(self):
    return F"I am {self.name} the robot!"

robot_1 = Robot("Bob", "192.023.31.224")

print(robot_1)
#> I am Bob the robot!

• Weitere Dunder-Methoden finden sich unter dir(<class_name>)

Hausaufgabe

• Schreiben Sie die aufgeführten Klassen
• Instanziieren Sie entsprechende Objekte und testen Sie die Datenverarbeitung an einem Beispiel
• Beantworten Sie die gestellten Fragen