Автостопом по Python

Любой каталог, содержащий файл __init__.py, считается пакетом Python. Каталог высшего уровня, в котором находится файл __init__.py, является корневым пакетом[43]. Разные модули пакетов импортируются аналогично простым модулям, но файл __init__.py при этом будет использован для сбора всех описаний на уровне пакета.

Файл modu.py, находящийся в каталоге pack/, импортируется с помощью выражения import pack.modu. Интерпретатор выполнит поиск файла __init__.py в pack и запустит все его выражения верхнего уровня. Затем выполнит поиск файла с именем pack/modu.py и запустит все его выражения верхнего уровня. После этих операций любая переменная, функция или класс, определенные в файле modu.py, будут доступны пространству имен pack.modu.

Распространенная проблема заключается в том, что файлы __init__.py содержат слишком много кода. Когда сложность проекта повышается, в структуре каталогов могут появляться подпакеты и подподпакеты. В этом случае импортирование одного элемента из подподпакета потребует запуска всех файлов __init__.py, встреченных в дереве на пути к искомому.

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.