Python क्लासेस ट्यूटोरियल

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड तरीका तब सबसे उपयोगी होता है जब आपके कोड में कई ऑब्जेक्ट्स के बीच जटिल इंटरैक्शन होते हैं। वास्तविक प्रोडक्शन कोड में, क्लासेस में दर्जनों एट्रिब्यूट्स और मेथड्स हो सकते हैं जिनकी लॉजिक जटिल होती है, लेकिन आधारभूत संरचना सबसे सरल क्लास जैसी ही रहती है।

क्लासेस ऑब्जेक्ट्स के लिए ब्लूप्रिंट जैसी होती हैं, जो यह बताती हैं कि किसी विशेष प्रकार के हर ऑब्जेक्ट में कौन-कौन से संभावित व्यवहार और अवस्थाएँ हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप कहते हैं, "हर ग्राहक के पास एक फ़ोन नंबर और एक ईमेल होगा, और वह ऑर्डर दे और रद्द कर सकेगा", तो आपने अभी एक क्लास परिभाषित कर दी! इस तरह, आप ग्राहकों के बारे में एकीकृत तरीके से बात कर सकते हैं। फिर कोई विशिष्ट Customer ऑब्जेक्ट इसी क्लास का साकार रूप होता है, जिसमें किसी विशेष स्थिति का मान भरा होता है।

Python क्लासेस कैसे ढूँढें

Python में, हर चीज़ एक ऑब्जेक्ट है। संख्याएँ, स्ट्रिंग्स, DataFrames, यहाँ तक कि फ़ंक्शंस भी ऑब्जेक्ट होते हैं। खासतौर पर, Python में आप जिस भी चीज़ से काम करते हैं, उसका एक क्लास होता है—एक ब्लूप्रिंट जो अंदर ही अंदर उससे जुड़ा होता है। इन्हीं एकीकृत इंटरफेसेज़ के कारण आप, उदाहरण के लिए, किसी भी DataFrame को एक ही तरीके से इस्तेमाल कर सकते हैं।

किसी भी Python ऑब्जेक्ट पर type() कॉल करके आप उसका क्लास जान सकते हैं। उदाहरण के लिए, numpy ऐरे का क्लास वास्तव में ndarray कहलाता है (n-डायमेंशनल ऐरे के लिए)।

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print(type(a))
संचालित द्वारा

numpy.ndarray
संचालित द्वारा

क्लासेस में स्टेट और बिहेवियर की जानकारी शामिल होती है। Python में स्टेट की जानकारी एट्रिब्यूट्स में और बिहेवियर की जानकारी मेथड्स में होती है।

Attributes और Methods

numpy ऐरे को लीजिए: आप पहले से ही इसके कुछ मेथड्स और एट्रिब्यूट्स इस्तेमाल कर रहे हैं!

उदाहरण के लिए, हर numpy ऐरे में "shape" नाम का एक एट्रिब्यूट होता है, जिसे आप ऐरे के नाम के बाद डॉट लगाकर shape लिखकर एक्सेस कर सकते हैं।

स्टेट <--> एट्रिब्यूट्स

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
संचालित द्वारा

# shape एट्रिब्यूट
a.shape
संचालित द्वारा

(4,)
संचालित द्वारा

इसमें max और reshape जैसे मेथड्स भी होते हैं, जिन्हें डॉट के ज़रिए ही एक्सेस किया जा सकता है।

बिहेवियर <--> मेथड्स

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
संचालित द्वारा

# reshape मेथड
a.reshape(2,2)
संचालित द्वारा

array([[1, 2],
       [3, 4]])
संचालित द्वारा

अपना पहला क्लास बनाना

इस उदाहरण में, आप एक खाली क्लास Employee बनाएँगे। फिर Employee() कॉल करके आप Employee क्लास का एक ऑब्जेक्ट emp बनाएँगे।

कंसोल में emp ऑब्जेक्ट के .name एट्रिब्यूट को प्रिंट करने की कोशिश करें। क्या होता है?

# एक खाली क्लास Employee बनाएँ
class Employee:
    pass
# Employee क्लास का एक ऑब्जेक्ट emp बनाएँ
emp = Employee()
संचालित द्वारा

खुद आज़माएँ।

Python में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के बारे में और जानने के लिए, हमारे कोर्स Object-Oriented Programming in Python का यह वीडियो देखें।

यह सामग्री DataCamp के कोर्स Object-Oriented Programming in Python से ली गई है, जिसे Aliaksandra Yarosh ने बनाया है। 

DataCamp का Python Object-Oriented Programming (OOP) ट्यूटोरियल देखें।