Aula 19

class Pessoa:
   def setidade(self,x):
       if x >0 :
         self.idade=x

   def getidade(self):
        return self.idade

So da para definir os metodos. (Normalmente) nao ha a definicao de atributos/campos/variavies

Há sempre o parametro self para os metodos, que indicam o objeto sobre o qual o metodo esta sendo executado

Atribuos/campos/variaveis dos objetos são sempre visiveis e modificaveis!! Nao ha atributos privados

x=Pessoa()

x.setidade(12)
x.getidade()

x.idade

x.idade=99

x.nome="jose"

Usualmente indica-se um atributo privado usando dois underscores __nome__

Pessoa() cria um objeto, se existe isso chama o construtor __init__

class Pessoa:
   def __init__(self,idade,nome):
      if idade>0:
         self.idade=idade
      self.nome=nome

x = Pessoa(-45,"jose")

class Aluno(Pessoa):
   pass

a=Aluno()
isinstance(a,Aluno)
isinstance(a,Pessoa)

class Pessoa:
   npernas=2

x=Pessoa()
y=Pessoa()

x.npernas
x.npernas=9
x.npernas
y.npernas
Pessoa.npernas
Pessoa.npernas=10
y.npernas
x.npernas

Usualmente nao se cria um monte de objetos.

Usualmente objetos sao uma interface para as bibliotecas

http

• tem que ter um metodo __iter__ que retorna um interator. A funçao iter chama o metodo __iter__
• tem que ter o metodo __next__ que retorna o proximo elemento. A função next chama o metodo __next__
• gera a exception StopIteration quando não há mais elementos

x = iter([2,3])
next(x)
next(x)
next(x)

for x in l:
  ...

ii=iter(l)
try: 
  while True:
    x = ii.__next__()
    ...
except StopIteration:
    pass

class Repetidor:
   def __init__(self,x,n=4):
      self.n=n
      self.x=x
   def __iter__(self):
      return self
   def __next__(self):
      if self.n<=0: 
         raise StopIteration
      else:
         self.n-=1
         return self.x

Generators são funcoes que guardam o estado entre uma chamada e outra. Sintaticamente a unica diferença é usar um yield em vez do return

def rep(x,n=4):
  while n>0:
     n-=1
     yield x

• Como list comprehention, mas usando ( 4 )

zz= (x*x for x in range(10,1000) if x % 4 == 0)

zz.__next__()
next(zz)

uma biblioteca para iterators https://docs.python.org/3/library/itertools.html

processos que enviam mensagens de um para outro. Normalmente produtores, filtros e consumidores

um filtro precisa receber uma mensagem, e talvez enviar uma outra mensagem para o consumidor final

• enviar mensagem consumidor.sed(msg)
• receber mensagem msg = (yield)

def filtro(padrao,proximo):
   print("Comecando filtro")
   while True:
     msg = (yield)
     if padrao in msg:
        proximo.send(msg)
     

def consumidor():
    print("Comecando consumidor")
    while True:
       l=(yield)
       print(l)

c=consumidor()
f=filtro("abc",c)
c.__next__() #para chegar no yield
f.__next__() # para chegar no yield
for x in "afh ahabcj agdb yyabctt abc abdddc".split():
    f.send(x)