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4: Pythonのオブジェクト指向プログラミング

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4: オブジェクト指向プログラミング - Pythonでクラスとオブジェクトを使いこなす

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こんにちは、Pythonプログラミングの旅を続けている皆さん!今回のブログでは、Pythonの強力な機能である「オブジェクト指向プログラミング(OOP)」について探求していきます。クルミとジャービスが、日本の魚を例に使いながら、クラスとオブジェクトの世界を案内します。

オブジェクト指向プログラミングとは?

[くるみ] ねえジャービス、「オブジェクト指向プログラミング」って何?難しそうな名前だけど、実際どんなものなの?

[ジャービス] 良い質問ですね、クルミさん。オブジェクト指向プログラミングは、データと機能を一つの単位(オブジェクト)にまとめるプログラミングの考え方です。現実世界のものをプログラムで表現するのに適しています。

オブジェクト指向プログラミング(OOP)は、プログラムを「オブジェクト」と呼ばれる独立した部品の集まりとして構築する方法です。各オブジェクトは、データ(属性)と、そのデータを操作する機能(メソッド)を持っています。

OOPの主な利点は以下の通りです:

  • モジュール性: コードを論理的な単位に分割できる
  • 再利用性: 既存のコードを拡張して新しい機能を追加できる
  • 保守性: 一箇所の変更が他の部分に影響を与えにくい
  • 現実世界のモデリング: 現実のオブジェクトを自然にモデル化できる

[くるみ] なるほど!でも、「オブジェクト」と「クラス」の違いって何?よく一緒に使われているのを見るけど。

[ジャービス] シンプルに言うと、クラスは設計図で、オブジェクトはその設計図から作られた実際のものです。例えば考えてみましょう...

クラスとオブジェクトの基本

クラスとオブジェクトの関係を理解するために、魚を例に考えてみましょう:

  • クラス: 魚の一般的な特徴と行動を定義した設計図
  • オブジェクト: その設計図から作られた特定の魚(例:マグロ、サケなど)

Pythonでクラスを定義する基本的な構文は次のとおりです:

class Fish:
    # クラス変数(すべてのインスタンスで共有)
    species_count = 0
    
    # 初期化メソッド(コンストラクタ)
    def __init__(self, name, species):
        # インスタンス変数(各インスタンス固有)
        self.name = name
        self.species = species
        Fish.species_count += 1
    
    # インスタンスメソッド
    def swim(self):
        return f"{self.name}が泳いでいます。"
    
    def describe(self):
        return f"{self.name}{self.species}です。"

クラスを定義したら、そのクラスのオブジェクト(インスタンス)を作成できます:

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ", "マグロ科")
salmon = Fish("サケ", "サケ科")

# メソッドの呼び出し
print(tuna.swim())  # 出力: マグロが泳いでいます。
print(salmon.describe())  # 出力: サケはサケ科です。

# クラス変数へのアクセス
print(f"魚の種類数: {Fish.species_count}")  # 出力: 魚の種類数: 2

[くるみ] なるほど!クラスは設計図で、オブジェクトはその設計図から作られた実際のものなんだね。でも、selfって何?どうしてメソッドの最初の引数に必要なの?

[ジャービス] 鋭い質問です!selfはインスタンス自身を参照するための特別な引数です。これによって、メソッドはどのインスタンスに対して操作を行うかを知ることができます。

selfパラメータとインスタンスメソッド

Pythonのクラスメソッドでは、最初のパラメータとしてselfを使用します。これは、メソッドがどのインスタンスに対して呼び出されたかを示します。

class Fish:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def swim(self):
        # selfを使ってインスタンス変数にアクセス
        return f"{self.name}が泳いでいます。"

# 2つの異なるインスタンスを作成
tuna = Fish("マグロ")
salmon = Fish("サケ")

# 同じメソッドを呼び出しても、異なる結果になる
print(tuna.swim())  # 出力: マグロが泳いでいます。
print(salmon.swim())  # 出力: サケが泳いでいます。

[くるみ] なるほど!selfを使うことで、どのインスタンスのメソッドが呼ばれているかわかるんだね。ところで、クラス変数とインスタンス変数の違いって何?

[ジャービス] 素晴らしい質問です。クラス変数はすべてのインスタンスで共有される変数で、インスタンス変数は各インスタンス固有の変数です。例を見てみましょう。

クラス変数とインスタンス変数

Pythonのクラスには2種類の変数があります:

  • クラス変数: クラス全体で共有される変数
  • インスタンス変数: 各オブジェクト(インスタンス)に固有の変数
class Fish:
    # クラス変数
    water_type = "海水"
    count = 0
    
    def __init__(self, name):
        # インスタンス変数
        self.name = name
        Fish.count += 1

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ")
salmon = Fish("サケ")

# クラス変数へのアクセス
print(f"水の種類: {Fish.water_type}")  # 出力: 水の種類: 海水
print(f"魚の数: {Fish.count}")  # 出力: 魚の数: 2

# インスタンス変数へのアクセス
print(f"名前: {tuna.name}")  # 出力: 名前: マグロ
print(f"名前: {salmon.name}")  # 出力: 名前: サケ

# クラス変数の変更
Fish.water_type = "淡水"
print(f"新しい水の種類: {tuna.water_type}")  # 出力: 新しい水の種類: 淡水
print(f"新しい水の種類: {salmon.water_type}")  # 出力: 新しい水の種類: 淡水

# インスタンスを通じてクラス変数を変更(注意が必要)
tuna.water_type = "汽水"  # 実際にはtunaインスタンスに新しいインスタンス変数を作成
print(f"tunaの水の種類: {tuna.water_type}")  # 出力: tunaの水の種類: 汽水
print(f"salmonの水の種類: {salmon.water_type}")  # 出力: salmonの水の種類: 淡水
print(f"クラスの水の種類: {Fish.water_type}")  # 出力: クラスの水の種類: 淡水

[くるみ] なるほど!クラス変数はみんなで共有するもので、インスタンス変数は各インスタンスが個別に持つものなんだね。でも、最後の例でtuna.water_typeを変更しても他に影響しないのはなぜ??

[ジャービス] 良い観察です。実は、tuna.water_type = "汽水"とすると、クラス変数を変更するのではなく、tunaインスタンスに新しいインスタンス変数water_typeを作成しています。これがPythonの微妙な点の一つです。

特殊メソッド(マジックメソッド)

Pythonには、特別な動作を定義するための特殊メソッド(マジックメソッド)があります。これらのメソッドは通常、二重アンダースコア(__)で囲まれています。

class Fish:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight
    
    # 文字列表現
    def __str__(self):
        return f"{self.name} ({self.weight}kg)"
    
    # デバッグ用の表現
    def __repr__(self):
        return f"Fish('{self.name}', {self.weight})"
    
    # 比較演算子
    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, Fish):
            return False
        return self.name == other.name and self.weight == other.weight
    
    def __lt__(self, other):
        if not isinstance(other, Fish):
            return NotImplemented
        return self.weight < other.weight
    
    # 算術演算子
    def __add__(self, other):
        if isinstance(other, Fish):
            return Fish(f"{self.name}+{other.name}", self.weight + other.weight)
        return NotImplemented

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ", 80)
salmon = Fish("サケ", 5)

# 文字列表現
print(str(tuna))  # 出力: マグロ (80kg)
print(repr(tuna))  # 出力: Fish('マグロ', 80)

# 比較演算子
print(tuna == salmon)  # 出力: False
print(tuna < salmon)  # 出力: False
print(salmon < tuna)  # 出力: True

# 算術演算子
combined = tuna + salmon  # __add__
print(combined)  # 出力: マグロ+サケ (85kg)

[くるみ] わぁ、特殊メソッドを使うと、オブジェクトに色々な機能を追加できるんだね!+演算子で魚を合体させるなんて面白い!

[ジャービス] その通りです。特殊メソッドを使うと、Pythonの組み込み演算子や関数をカスタマイズできます。これにより、より直感的で読みやすいコードが書けます。

プロパティ

プロパティを使用すると、属性へのアクセスを制御できます。これにより、属性の取得、設定、削除の動作をカスタマイズできます。

class Fish:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self._weight = weight  # プライベート属性(慣習的)
    
    # ゲッター
    @property
    def weight(self):
        return self._weight
    
    # セッター
    @weight.setter
    def weight(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("重さは正の値でなければなりません")
        self._weight = value
    
    # デリーター
    @weight.deleter
    def weight(self):
        print(f"{self.name}の重さを削除します")
        del self._weight

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ", 80)

# プロパティの使用
print(f"現在の重さ: {tuna.weight}kg")  # ゲッター

tuna.weight = 100  # セッター
print(f"新しい重さ: {tuna.weight}kg")

try:
    tuna.weight = -10  # 不正な値
except ValueError as e:
    print(f"エラー: {e}")

# デリーターの使用
del tuna.weight

[くるみ] プロパティを使うと、属性の値をチェックしたり、特別な処理を追加したりできるんだね!これは便利!

[ジャービス] その通りです。プロパティを使うと、データの整合性を保ちながら、シンプルな属性アクセスの構文を維持できます。次は継承について見てみましょう。

継承

継承は、既存のクラス(親クラスまたは基底クラス)から新しいクラス(子クラスまたは派生クラス)を作成する機能です。子クラスは親クラスのすべての属性とメソッドを継承し、新しい属性やメソッドを追加したり、既存のメソッドをオーバーライド(上書き)したりできます。

# 基底クラス(親クラス)
class Fish:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight
    
    def swim(self):
        return f"{self.name}が泳いでいます。"
    
    def describe(self):
        return f"{self.name}の重さは{self.weight}kgです。"

# 派生クラス(子クラス)
class Tuna(Fish):
    def __init__(self, name, weight, speed):
        # 親クラスの初期化
        super().__init__(name, weight)
        self.speed = speed
    
    # メソッドのオーバーライド
    def swim(self):
        return f"{self.name}が時速{self.speed}kmで高速に泳いでいます。"
    
    # 新しいメソッド
    def hunt(self):
        return f"{self.name}が獲物を追いかけています。"

# オブジェクトの作成
normal_fish = Fish("一般的な魚", 1)
tuna = Tuna("マグロ", 80, 70)

# メソッドの呼び出し
print(normal_fish.swim())  # 出力: 一般的な魚が泳いでいます。
print(tuna.swim())  # 出力: マグロが時速70kmで高速に泳いでいます。
print(tuna.describe())  # 出力: マグロの重さは80kgです。
print(tuna.hunt())  # 出力: マグロが獲物を追いかけています。

[くるみ] 継承を使うと、既存のクラスの機能を引き継ぎながら、新しい機能を追加できるんだね!これはコードの再利用に役立ちそう。

[ジャービス] その通りです。継承は、コードの再利用性を高め、階層的な関係を表現するのに役立ちます。Pythonでは、複数の親クラスから継承することもできます。これを多重継承と呼びます。

多重継承

Pythonでは、クラスは複数の親クラスから継承できます(多重継承)。これにより、複数のクラスの機能を組み合わせることができますが、複雑さも増します。

# 基底クラス1
class Swimmer:
    def swim(self):
        return "泳ぐことができます。"
    
    def float(self):
        return "水に浮くことができます。"

# 基底クラス2
class Predator:
    def hunt(self):
        return "獲物を捕まえることができます。"
    
    def eat(self):
        return "肉を食べることができます。"

# 多重継承
class Shark(Swimmer, Predator):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def describe(self):
        return f"{self.name}はサメです。"

# オブジェクトの作成
shark = Shark("ホホジロザメ")

# メソッドの呼び出し
print(shark.describe())  # 出力: ホホジロザメはサメです。
print(shark.swim())  # 出力: 泳ぐことができます。
print(shark.hunt())  # 出力: 獲物を捕まえることができます。

[くるみ] 多重継承って便利そうだけど、同じ名前のメソッドが両方の親クラスにあったらどうなるの?

[ジャービス] 良い質問です。その場合、Pythonはメソッド解決順序(MRO)というルールに従って、どのメソッドを使用するかを決定します。基本的には、左から右への深さ優先探索になります。

ポリモーフィズム

ポリモーフィズム(多態性)は、同じインターフェースを持つ異なるクラスのオブジェクトが、それぞれ異なる方法で動作できる能力です。

# 基底クラス
class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def speak(self):
        pass

# 派生クラス1
class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name}が「ワン!」と吠えました。"

# 派生クラス2
class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name}が「ニャー!」と鳴きました。"

# 派生クラス3
class Fish(Animal):
    def speak(self):
        return f"{self.name}が「...」と沈黙しています。"

# ポリモーフィズムの例
def animal_sound(animal):
    return animal.speak()

# オブジェクトの作成
dog = Dog("ポチ")
cat = Cat("タマ")
fish = Fish("マグロ")

# 同じインターフェースで異なる実装
animals = [dog, cat, fish]
for animal in animals:
    print(animal_sound(animal))

[くるみ] ポリモーフィズムを使うと、同じメソッド名でも、オブジェクトによって違う動作をするんだね!これは柔軟なコードが書けそう。

[ジャービス] その通りです。ポリモーフィズムにより、コードの柔軟性と拡張性が向上します。次はカプセル化について見てみましょう。

カプセル化

カプセル化は、データ(属性)と、そのデータを操作するメソッドを一つの単位(クラス)にまとめ、データへの直接アクセスを制限する概念です。Pythonでは、真の「プライベート」属性はありませんが、命名規則を使用して属性の可視性を示します。

class Fish:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name  # パブリック属性
        self._weight = weight  # プロテクテッド属性(慣習的)
        self.__species = "不明"  # プライベート属性
    
    def get_species(self):
        return self.__species
    
    def set_species(self, species):
        self.__species = species
    
    def _internal_method(self):
        return "これは内部メソッドです。"
    
    def __private_method(self):
        return "これはプライベートメソッドです。"
    
    def public_method(self):
        return self.__private_method()

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ", 80)

# 属性へのアクセス
print(f"名前: {tuna.name}")  # パブリック属性
print(f"重さ: {tuna._weight}")  # プロテクテッド属性(アクセス可能だが推奨されない)

try:
    print(tuna.__species)  # エラー: プライベート属性には直接アクセスできない
except AttributeError as e:
    print(f"エラー: {e}")

# メソッドの呼び出し
print(tuna.get_species())  # ゲッターメソッド
tuna.set_species("マグロ科")  # セッターメソッド
print(tuna.get_species())

[くるみ] カプセル化を使うと、データを保護して、正しい方法でのみアクセスできるようにするんだね!でも、Pythonでは完全に隠せないんだ?

[ジャービス] その通りです。Pythonの哲学は「私たちは皆、責任ある大人である」というものです。完全な隠蔽よりも、命名規則による慣習を重視しています。ただし、名前修飾によって、プライベート属性にもアクセスできます

抽象基底クラス

抽象基底クラス(ABC)は、直接インスタンス化されることを意図していないクラスで、サブクラスが実装すべきメソッドのインターフェースを定義します。Pythonでは、abcモジュールを使用して抽象基底クラスを作成できます。

from abc import ABC, abstractmethod

# 抽象基底クラス
class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def make_sound(self):
        pass
    
    @abstractmethod
    def move(self):
        pass
    
    def sleep(self):
        return "Zzz..."

# 具象クラス
class Fish(Animal):
    def make_sound(self):
        return "..."  # 魚は音を出さない
    
    def move(self):
        return "泳ぐ"
    
    def swim(self):
        return "水中を泳ぐ"

# 抽象クラスのインスタンス化はできない
try:
    animal = Animal()
except TypeError as e:
    print(f"エラー: {e}")

# 具象クラスのインスタンス化
fish = Fish()
print(fish.make_sound())
print(fish.move())
print(fish.sleep())

[くるみ] 抽象基底クラスは、サブクラスが実装すべきメソッドを定義するんだね!これはインターフェースの設計に役立ちそう。

[ジャービス] その通りです。抽象基底クラスを使うと、一貫したインターフェースを持つクラス階層を設計できます。次はコンポジションと集約について見てみましょう。

コンポジションと集約

継承の代わりに、オブジェクト間の関係を表現する方法として、コンポジション(構成)と集約(集合)があります。

  • コンポジション: 「持つ」関係。一方のオブジェクトが他方のオブジェクトの一部となる。
  • 集約: 「使う」関係。一方のオブジェクトが他方のオブジェクトを使用するが、独立して存在できる。
# コンポジション: 「持つ」関係
class Engine:
    def __init__(self, power):
        self.power = power
    
    def start(self):
        return f"{self.power}馬力のエンジンが始動しました。"

class Boat:
    def __init__(self, name, engine_power):
        self.name = name
        self.engine = Engine(engine_power)  # コンポジション
    
    def start_engine(self):
        return f"{self.name}: {self.engine.start()}"

# オブジェクトの作成
fishing_boat = Boat("漁船", 200)

# メソッドの呼び出し
print(fishing_boat.start_engine())
# 集約: 「使う」関係
class FishingRod:
    def __init__(self, length):
        self.length = length
    
    def cast(self):
        return f"{self.length}mの釣り竿を投げました。"

class Fisherman:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.rod = None  # 初期状態では釣り竿を持っていない
    
    def set_rod(self, rod):
        self.rod = rod  # 集約
    
    def fish(self):
        if self.rod:
            return f"{self.name}: {self.rod.cast()}"
        else:
            return f"{self.name}は釣り竿を持っていません。"

# オブジェクトの作成
rod = FishingRod(3)
fisherman = Fisherman("太郎")

# 集約関係の確立
fisherman.set_rod(rod)

# メソッドの呼び出し
print(fisherman.fish())

[くるみ] コンポジションと集約は、継承とは違う方法でオブジェクト間の関係を表現するんだね!「持つ」関係と「使う」関係の違いがわかりやすいよ。

[ジャービス]その通りです。「継承よりもコンポジションを優先する」というのは、オブジェクト指向設計の重要な原則の一つです。次はデータクラスについて見てみましょう。

データクラス(Python 3.7以降)

Python 3.7以降では、dataclassesモジュールを使用して、データを格納するためのクラスを簡単に作成できます。データクラスは、__init____repr____eq__などの特殊メソッドを自動的に生成します。

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Fish:
    name: str
    species: str
    weight: float
    length: float
    tags: list = field(default_factory=list)
    
    def swim(self):
        return f"{self.name}が泳いでいます。"
    
    def __post_init__(self):
        self.size_category = "大型" if self.length >= 100 else "中型" if self.length >= 50 else "小型"

# オブジェクトの作成
tuna = Fish("マグロ", "マグロ科", 80, 150, ["回遊魚", "食用"])
salmon = Fish("サケ", "サケ科", 5, 75)

# 属性へのアクセス
print(tuna)
print(salmon)
print(f"マグロのサイズカテゴリ: {tuna.size_category}")
print(f"サケのサイズカテゴリ: {salmon.size_category}")

[くるみ] データクラスを使うと、簡単にデータを格納するクラスが作れるんだね!特殊メソッドを自動生成してくれるのは便利!

[ジャービス] その通りです。データクラスは、主にデータを保持するためのクラスを簡潔に定義するのに役立ちます。最後に、実践的な例を見てみましょう。

実践例: 魚の在庫管理システム

これまで学んだ概念を使用して、簡単な魚の在庫管理システムを作成してみましょう。

from abc import ABC, abstractmethod
from datetime import datetime

# 抽象基底クラス
class Product(ABC):
    @abstractmethod
    def get_price(self):
        pass
    
    @abstractmethod
    def display_info(self):
        pass

# 具象クラス
class Fish(Product):
    def __init__(self, name, species, price_per_kg, weight):
        self.name = name
        self.species = species
        self.price_per_kg = price_per_kg
        self._weight = weight
        self.caught_date = datetime.now()
    
    @property
    def weight(self):
        return self._weight
    
    @weight.setter
    def weight(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("重さは正の値でなければなりません")
        self._weight = value
    
    def get_price(self):
        return self.price_per_kg * self.weight
    
    def display_info(self):
        return f"{self.name} ({self.species}): {self.weight}kg, {self.get_price()}"
    
    def __str__(self):
        return self.display_info()

# 派生クラス
class PremiumFish(Fish):
    def __init__(self, name, species, price_per_kg, weight, quality_grade):
        super().__init__(name, species, price_per_kg, weight)
        self.quality_grade = quality_grade
    
    def get_price(self):
        # 品質グレードに基づいて価格を調整
        grade_multiplier = {
            "A+": 1.5,
            "A": 1.3,
            "B": 1.1,
            "C": 0.9
        }
        multiplier = grade_multiplier.get(self.quality_grade, 1.0)
        return super().get_price() * multiplier
    
    def display_info(self):
        return f"{self.name} ({self.species}) [グレード: {self.quality_grade}]: {self.weight}kg, {self.get_price()}"
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