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Ist Pythons „private' Methodenkapselung ein Mythos?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-12-05 19:16:11863Durchsuche

Is Python's

Pythons „private“ Methoden: Enthüllung des Mythos der Kapselung

Im Gegensatz zum Namen sind die „privaten“ Methoden von Python nicht vollständig privat. Während das Voranstellen doppelter Unterstriche vor einem Methodennamen (z. B. __myPrivateMethod()) die Illusion von Privatsphäre erzeugt, macht Python diese Methoden durch eine dynamisch generierte Methode mit einem geänderten Namen verfügbar.

Bedenken Sie den folgenden Code:

class MyClass:
    def myPublicMethod(self):
        print('public method')

    def __myPrivateMethod(self):
        print('this is private!!')

obj = MyClass()

Durch den Aufruf von obj.myPublicMethod() wird die öffentliche Methode erfolgreich aufgerufen. Der Versuch, obj.__myPrivateMethod() aufzurufen, führt jedoch zu einem AttributeError.

Wenn wir mit dir(obj) tiefer in die Materie eintauchen, entdecken wir eine neue Methode:

dir(obj)
# Output: ['_MyClass__myPrivateMethod', '__doc__', '__module__', 'myPublicMethod']

Diese wird dynamisch generiert Die Methode mit dem Namen _MyClass__myPrivateMethod behält den Verweis auf das vermeintlich Private bei Methode.

Trotz der Namensverschlüsselung besteht der Zweck nicht darin, absichtliche Zugriffe von außen zu verhindern. Vielmehr stellt es sicher, dass Unterklassen nicht versehentlich private Methoden und Attribute von Oberklassen überschreiben. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.__baz = 42

    def foo(self):
        print(self.__baz)

class Bar(Foo):
    def __init__(self):
        super(Bar, self).__init__()
        self.__baz = 21

    def bar(self):
        print(self.__baz)

x = Bar()
x.foo()  # Output: 42
x.bar()  # Output: 21
print(x.__dict__)
# Output: {'_Bar__baz': 21, '_Foo__baz': 42}

Die Unterklassen können weiterhin über den geänderten Namen auf das überschriebene private Attribut oder die überschriebene private Methode zugreifen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pythons „private“ Methoden im nicht wirklich privat sind Sinn für objektorientierte Programmierprinzipien. Sie stellen lediglich einen Mechanismus zur Verhinderung versehentlicher Übersteuerungen dar, bieten jedoch keinen Schutz vor absichtlichen Zugriffen von außen.

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