Python में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग
OOP प्रोग्राम को ऐसे objects के आसपास व्यवस्थित करता है जो state रखते हैं और स्पष्ट interface से behavior देते हैं।
Python में ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग क्या है?
OOP सिस्टम को सहयोग करने वाले objects के रूप में model करता है। हर object state और मान्य operations को जोड़ता है, जिससे बड़े programs में responsibilities स्पष्ट रहती हैं।
OOP के चार मुख्य सिद्धांत
- Encapsulation: state और behavior को साथ रखकर access नियंत्रित करना।
- Abstraction: उपयोगी interface दिखाकर अनावश्यक details छिपाना।
- Inheritance: वास्तविक is-a संबंध में existing class को specialize करना।
- Polymorphism: अलग objects पर समान operation के साथ उपयुक्त behavior पाना।
उदाहरण की संरचना
- BankAccount balance रखता और deposits validate करता है।
- SavingsAccount base contract reuse करता है।
- SavingsAccount interest के लिए month_end override करता है।
- loop सभी accounts को समान interface से चलाता है।
बुनियादी उदाहरण
class BankAccount:
def __init__(self, owner, balance=0):
self.owner = owner
self._balance = float(balance)
@property
def balance(self):
return self._balance
def deposit(self, amount):
if amount <= 0:
raise ValueError("Deposit must be positive")
self._balance += amount
def month_end(self):
return "No interest"
class SavingsAccount(BankAccount):
def __init__(self, owner, balance, interest_rate):
super().__init__(owner, balance)
self.interest_rate = interest_rate
def month_end(self):
self._balance *= 1 + self.interest_rate
return "Interest applied"
accounts = [
BankAccount("Ada", 100),
SavingsAccount("Lin", 200, 0.05),
]
accounts[0].deposit(50)
for account in accounts:
status = account.month_end()
print(f"{account.owner}: {account.balance:.2f} ({status})")
अपेक्षित आउटपुट
Ada: 150.00 (No interest)
Lin: 210.00 (Interest applied)
OOP के चारों सिद्धांत व्यवहार में
ये उदाहरण दिखाते हैं कि Python रोज़मर्रा के code में encapsulation, abstraction, inheritance और polymorphism को कैसे लागू करता है।
Encapsulation
state और behavior को साथ रखकर access नियंत्रित करना।
class BankAccount:
def __init__(self, balance=0):
# Double underscores prevent accidental direct access.
self.__balance = balance
@property
def balance(self):
# Expose read access without exposing mutation.
return self.__balance
def deposit(self, amount):
# Keep validation next to the state it protects.
if amount <= 0:
raise ValueError("Amount must be positive")
self.__balance += amount
account = BankAccount(100)
account.deposit(50)
print(account.balance) # 150
Abstraction
उपयोगी interface दिखाकर अनावश्यक details छिपाना।
from abc import ABC, abstractmethod
class PaymentMethod(ABC):
@abstractmethod
def pay(self, amount):
# Callers know what pay does, not how each provider does it.
pass
class CreditCard(PaymentMethod):
def pay(self, amount):
# The concrete class hides its payment implementation.
return f"Paid ${amount:.2f} by card"
payment = CreditCard()
print(payment.pay(25))
Inheritance
वास्तविक is-a संबंध में existing class को specialize करना।
class Employee:
def __init__(self, name):
self.name = name
def describe(self):
return self.name
class Developer(Employee):
def __init__(self, name, language):
# Reuse initialization from the parent class.
super().__init__(name)
self.language = language
def describe(self):
# Extend inherited behavior instead of duplicating it.
return f"{super().describe()} writes {self.language}"
print(Developer("Ada", "Python").describe())
Polymorphism
अलग objects पर समान operation के साथ उपयुक्त behavior पाना।
class EmailNotification:
def send(self, message):
return f"Email: {message}"
class SmsNotification:
def send(self, message):
return f"SMS: {message}"
def notify(channels, message):
for channel in channels:
# The same call selects behavior from each concrete object.
print(channel.send(message))
channels = [EmailNotification(), SmsNotification()]
notify(channels, "Order shipped")
यह कैसे काम करता है
BankAccount balance को encapsulate करता है। SavingsAccount interface inherit करके month_end override करता है। loop दोनों objects को समान रूप से उपयोग करता है और Python runtime पर सही method चुनता है।
मान बदलें और Python इंस्टॉल किए बिना CodeUtility ऑनलाइन Python कंपाइलर में प्रोग्राम चलाएँ।
अभ्यास के कार्य
बड़े dataset पर जाने से पहले input बदलें और edge cases की जाँच करें।
- Code चलाने से पहले output का अनुमान लगाएँ।
- खाली और गलत input संभालें।
- Logic को function में रखें और tests जोड़ें।