- Тренажер с практикой
-
Бессрочный доступ к теории
-
Асинхронный форматобучения
Включено в курс
Чему вы научитесь
- Грамотно выбирать между наследованием и композицией
- Следовать принципу подстановки Лисков при построении иерархий классов
- Уменьшать дублирование с помощью трейтов и абстрактных классов
- Реализовывать паттерн "шаблонный метод"
- Эффективно писать код зная как устроено ООП внутри Python
Описание
На этом курсе вы глубже познакомитесь с классами на Python. Вы узнаете о принципе подстановки Лисков, различных типах методов, а также паттерне "шаблонный метод". Поймете, как эффективно писать код, зная особенности ООП внутри Python. Знания из курса пригодятся, чтобы правильно выбирать между наследованием и композицией, а также улучшить ваш код с помощью метаклассов.
Теория и практика в курсе рассчитаны на тех, кто уже хорошо знаком с языком Python. Если у вас возникнут сложности, рекомендуем пройти эти курсы:
Программа курса
-
2
Наследование
Познакомимся с синтаксической возможностью выстраивать иерархии классов -
3
Модификаторы доступа
Разберемся, как модификаторы доступа влияют на наследование -
4
Позднее связывание
Разберемся, как между собой связаны части разных классов внутри объекта -
6
Переопределение методов
Научимся переопределять поведение и запрещать это делать -
7
Принцип подстановки Лисков
Изучим формальный способ проверки корректности иерархии -
9
Динамическая диспетчеризация
Узнаем, как устроен полиморфизм внутри языка, и о его связи с наследованиемтесты
-
10
Абстрактные классы
Познакомимся с классами, которые не могут иметь инстансов. Разберемся с их областью применения -
13
Композиция вместо наследования
Поймем ограничения наследования и найдем альтернативные способы работыупражнение
-
15
Дополнительные материалы
Статьи и видео, подобранные командой Хекслета. Помогут глубже погрузиться в тему курса
Формат обучения
Испытания
Это практические задания, которые мы советуем выполнить после завершения курса. Задания помогут вам получить дополнительный опыт в программировании и закрепить полученные навыки. Обычно мы рекомендуем выполнить 3-5 испытаний. Но если не получается, не отчаивайтесь. Просто вернитесь к ним позже