eidp-2024/Tutorium/tut12

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Tutorium 11 - 2025-01-09

Vorrechnen 10, Generatoren, OOP, Type-Annotation, Blatt 11

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Vorrechnen Blatt 10

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Generator

Was ist das?

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Generator

• Generatoren sind Funktionen, die sich wie Iteratoren verhalten
• Bei Iteratoren könnt ihr euch entscheiden wann ihr das nächste Element anschauen wollt
• Genauso könnt ihr bei Generatoren entscheiden wann ihr das nächste Element berechnen wollt

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Generator - Beispiel

def my_range(start: int, end: int) -> list[int]:
    num = start
    nums = [num]
    while (num := num + 1) < end:
        nums.append(num)
    return nums

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Generator - Beispiel

for i in my_range(0, 101):
    print(i) # 0 .. 100

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Generator - Beispiel

from typing import Iterator

def my_range(start: int, end: int) -> Iterator[int]:
    num = start
    yield num # start ist inklusive
    while (num := num + 1) < end:
        yield num
    raise StopIteration

• raise StopIteration wird häufig genutzt um das Ende eines Iterators zu signalisieren
• kann jetzt genauso wie unsere erste my_range benutzt werden

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Unendlicher Generator goes brrr

from typing import Iterator

def my_range(start: int) -> Iterator[int]:
    num = start
    yield num # start ist inklusive
    while True:
        yield (num := num + 1)
    raise StopIteration

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OOP

Überschreiben von Methoden und Polymorphie

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Override-Dekorator

• ist in typing
• Wird über Methoden geschrieben, die überschrieben werden
• Pylance zeigt einen Fehler an, wenn die überschriebene Methode in keiner Oberklasse gefunden wird
• Hilft Fehler vorzubeugen - falsche Signatur, Parameter, ...

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Override-Dekorator - Beispiel

from typing import override
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class GameObject:

    def on_collision(self, other: 'GameObject'):
        pass

class StaticObject(GameObject):

    @override
    def on_collisoin(self, other: 'GameObject'): # Pylance-Error
        self.alive = False

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Override-Dekorator - Beispiel

from typing import override
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class GameObject:

    def on_collision(self, other: 'GameObject'):
        pass

class StaticObject(GameObject):

    @override
    def on_collision(self): # Pylance-Error
        self.alive = False

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Warum muss man überhaupt Methoden überschreiben?

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Vererbung - Animal

@dataclass
class Animal:
    age: int
    weight: int
    name: str

@dataclass
class Cat(Animal):
    pass

@dataclass
class Dog(Animal):
    pass

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Bisher in der Vorlesung

def make_noise(animal: Animal):
    match animal:
        case Dog():
            print("Woof")
        case Cat():
            print("Meow")
        case _:
            pass

---

Bisher in der Vorlesung

def make_noise(animal: Animal):
    match animal:
        case Dog():
            print("Woof")
        case Cat():
            print("Meow")
        case _:
            pass

das ist kein gutes Design, warum?

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was ist wenn wir jetzt eine neue Klasse Mouse erstellen wollen.

@dataclass
class Mouse(Animal):
    pass

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jetzt müssen wir Mouse zu make_noise hinzufügen

def make_noise(animal: Animal):
    match animal:
        case Dog():
            print("Woof")
        case Cat():
            print("Meow")
        case Mouse():
            print("Peep")
        case _:
            pass

das kann ziemlich nervig werden. Vor allem wenn wir größere Projekte haben

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Polymorphism

Die Polymorphie der objektorientierten Programmierung ist eine Eigenschaft, die immer im Zusammenhang mit Vererbung und Schnittstellen (Interfaces) auftritt. Eine Methode ist polymorph, wenn sie in verschiedenen Klassen die gleiche Signatur hat, jedoch erneut implementiert ist.

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@dataclass
class Animal:
    age: int
    weight: float
    name: str

    def make_noise(self) -> None:
        pass

@dataclass
class Cat(Animal):

    def make_noise(self) -> None:
        print("Meow")

@dataclass
class Dog(Animal):

    def make_noise(self) -> None:
        print("Woof")

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Geht das schöner in Python 3.12?

Ja, mit override sagt sogar pylance bescheid wenn wir eine polymorphe Methode falsch überschrieben haben!

form dataclasses import dataclass
from typing import override

@dataclass
class Cat(Animal):

    @override
    def make_noise(self) -> None:
        print("Meow")

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Unsere neue polymorphe Methode benutzen

@dataclass
class Zoo:
    animals: list[Animal] = []


zoo = Zoo(animals=[
            Cat(age=6, weight=4.5, name="Milow"), 
            Cat(age=7, weight=5.0, name="Blacky"), 
            Dog(age=12, weight=40.3, name="Bernd")
        ])

for animal in zoo.animals:
    animal.make_noise() # Meow
                        # Meow
                        # Woof

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Oberklasse Animal

• Was passiert wenn man Animal euzeugt?
  • Wir haben ein Objekt was eigentlich nicht erzeugt werden sollte
  • Es ist eine Art Schablone für alle Klassen von Typ Animal

Können wir die Instanziierung verhindern? Ja!

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Abstrakte Klassen

• abstrakte Klassen sind kein konkreter Bauplan für ein Objekt
• stattdessen eine Schablone für weiter Baupläne
• Animal ist so einen Schablone für alle Tiere

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Abstrakte Klassen - in anderen Programmiersprachen

Beispiel Java mit abstract

abstract class Animal {
    private int age;
    private float weight;
    private String name;

    abstract void make_noise();
}

class Cat extends Animal {
    @override
    void make_noise() {
        System.out.println("Meow")
    }
}

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Abstrakte Klassen - Python

• ABC aus dem Modul abc.
• Ja sie mussten abstract wirklich abkürzen mit ABC (Abstract Base Class)
• für abstrakte Methoden gibt es die Annotation @abstractmethod im selben Modul

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    age: int
    weight: float
    name: str

    @abstractmethod
    def make_noise():
        pass

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Type annotations

(Wiederholung)

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Type annotations - Was ist das?

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Type annotations - Was ist das?

• Jedes Objekt lässt sich mindestens einem Typ zuordnen
  • Objekte im mathematischen Sinne wie z.B. Variablen, Funktionen, ...
• Dieser schränkt den Wertebereich ein
  • z.B. ist eine Variable x von Typ int eine Ganzzahl
  • ähnlich zur mathematischen Schreibweise x \in \mathbb{Z}
• In der Informatik nennt man das Typisierung
  • Es gibt verschiedene Arten der Typisierung

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Type annotations - Typisierung

• dynamische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Laufzeit
  • also erst wenn das Programm läuft
• statische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Übersetzungszeit
  • also während wir den Quellcode übersetzen

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Type annotations - Typisierung

• dynamische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Laufzeit
  • also erst wenn das Programm läuft
• statische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Übersetzungszeit
  • also während wir den Quellcode übersetzen

Was ist nun Python?

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Was ist nun Python?

• dynamisch typisiert
  • wir müssen unsere .py Datei ausführen bevor wir wissen ob alles korrekt ist
• Pylance ist ein eigenes Programm
  • es soll beim Schreiben bereits Typverletzungen erkennen
  • unvollständige Typüberprüfung, es soll nur den Entwickler unterstützen

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Variabeln Typannotieren

• variable_name: <Type> = ...
• Beispiele:

  x: int = 3
  y: int = 5
  string: str = "Hello World!"
  
  # aber auch eigene Objekte (OOP)
  point: Point = Point(3, 1)
  

• diese Annotation ist für uns optional

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Funktionen Typannotieren

• def func_name(param1: <Type>, param2: <Type>, ...) -> <Type>
• Beispiele:

  def add(x: int, y: int) -> int:
      return x + y
  
  def div(x: float, y: float) -> Optional[float]:
      if y == 0.0:
          return None
      return x / y
  

• diese Annotation ist verpflichtend und muss so vollständig wie möglich sein

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Klassen Typannotieren

• class ClassName:
      attribute_name1: <Type>
      attribute_name2: <Type>
      ...
  

• Beispiel:

  @dataclass
  class Point:
      x: int
      y: int
  

• diese Annotation ist verpflichtend und muss so vollständig wie möglich sein

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Methoden Typannotieren

• def method_name(self, param1: <Type>, ...) -> <Type>
• Beispiel:

  class Point:
      x: int
      y: int
  
      def distance_from(self, other: 'Point') -> float:
          return math.sqrt((other.x - self.x) ** 2 + (other.y - self.y) ** 2)
  

• self muss nicht Typannotiert werden, kann aber
• other hingegen schon, wegen Python muss in der Klasse mit ' annotiert werden
• diese Annotation ist verpflichtend

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Datentypen von Datentypen

• Manche Datentypen bauen sich aus anderen Datentypen auf
• z.B. list ist eine Liste von Elementen mit einem Typ
• hierfür verwenden wir [] um den Datentyp in list zu annotieren

  def sum(xs: list[int]) -> int:
      total: int = 0
      for x in xs:
          total += x
      return total
  

• hierbei ist es wichtig so genau wie möglich zu annotieren!
• diese Annotation ist verpflichtend

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Häufige Fehler mit verschachtelten Typen

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Fehlerquelle - tuple[...]

• Tuple haben eine feste größe
• Tuple sind endlich
• Tuple können Elemente mit unterschiedlichen Typen haben
• Die Datentypen der Elemente werden mit einem , in [] getrennt
• Beispiel:

  tup: tuple[int, int, float, str] = (1, 2, 3.0, "hello world")
  

• Diese Annotation ist verpflichtend

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Fehlerquelle - dict[...]

• Dictionary haben genau zwei zu definierende Typen
  • Key
  • Value
• Beispiel:

  number_dictionary: dict[int, str] = {
      0: "zero",
      1: "one",
      2: "two",
  }
  

• Diese Annotation ist verpflichtend
• Diese kann weiter geschachtelt werden durch z.B. list als Value:
  • dict[int, list[str]]

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Fehlerquelle - Typvariabeln (generische Typen)

• manchmal wollen wir nicht genau wissen welchen Datentypen wir haben
• dieser wird dann implizit von Python erkannt
• wir stellen damit sicher dass eine Typvariable beliebig aber fest ist
• Beispiel:

  def add[T](x: T, y: T) -> T:
      return x + y
  

• T kann nur ein Datentyp sein, also muss type(x) == type(y) gelten
• außer wir schrenken T mit | ein: T: (int | str) damit müssen x und y nicht den gleichen Datentypen haben
• T lässt sich weiter einschränken durch T: (int, str), hierbei ist T entweder ein int oder (exklusiv) str

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Fehlerquelle - Was ist TypeVar?

• TypeVar ist aus früheren Python-Versionen
• Typvariablen wurden vor der Python 3.12 so definiert:

  T = TypeVar('T')
  

• sieht dumm aus, ist es auch, benutzt es nicht!

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Fragen zu Typannotationen?

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Blatt 11