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2.11 : Objets et Classes - Biologie

2.11 : Objets et Classes - Biologie


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Ce livre, lors de la présentation initiale de Python, mentionnait certaines des caractéristiques du langage, telles que l'accent mis sur «une meilleure façon» et un code lisible. Python fournit également de nombreuses fonctionnalités intégrées via des modules importables tels quesystème,, etsous-processus.

Python offre un autre avantage : il est naturellement « orienté objet », même si nous n'avons pas encore abordé ce point. Bien qu'il existe des paradigmes concurrents pour la meilleure façon de concevoir des programmes, le paradigme orienté objet est couramment utilisé pour l'ingénierie logicielle et la gestion de grands projets.[1] Même pour les petits programmes, cependant, les concepts de base de l'orientation objet peuvent rendre la tâche de programmation plus facile.

Un objet, en pratique, est un segment de mémoire (RAM) qui fait référence à la fois aux données (appelées par variables d'instance) de divers types et fonctions associées pouvant opérer sur les données.[2] Les fonctions appartenant aux objets sont appelées méthodes. Dit autrement, un méthode est une fonction associée à un objet, et un variable d'instance est une variable qui appartient à un objet.

En Python, les objets sont les données que nous associons aux variables. Quelles sont les méthodes, comment elles fonctionnent et quelles sont les données (par exemple, une liste de nombres, un dictionnaire de chaînes, etc.) sont définies par un classer: la collection de code qui sert de « plan directeur » pour les objets de ce type et leur fonctionnement.

Ainsi, la classe (un peu comme le modèle d'une maison) définit la structure des objets, mais les variables d'instance de chaque objet peuvent faire référence à différents éléments de données tant qu'elles sont conformes à la structure définie (un peu comme la façon dont différentes familles peuvent vivre dans des maisons construites à partir de le même schéma). En Python, chaque donnée que nous rencontrons régulièrement constitue un objet. Chaque type de données que nous avons traité jusqu'à présent (listes, chaînes, dictionnaires, etc.) a une définition de classe (un plan) qui le définit. Par exemple, les listes contiennent des données (nombres, chaînes ou tout autre type) et des méthodes telles que.sorte()et.ajouter().

Dans un sens, l'appel de méthodes objet fait une requête à l'objet :nums_list.sort()pourrait être interprété comme « objet visé parliste_nums, veuillez exécuter votresorte()méthode." A la réception de ce message, l'objet réorganisera ses données.[3]

Créer de nouvelles classes

Les définitions des classes Python ne sont que des blocs de code, indiqués par un niveau supplémentaire d'indentation (comme les blocs fonction, les blocs d'instructions if et les blocs de boucle). Chaque définition de classe nécessite trois choses, dont deux que nous connaissons déjà :

  1. Méthodes (fonctions) qui appartiennent aux objets de la classe.
  2. Variables d'instance faisant référence à des données.
  3. Une méthode spéciale appelée constructeur. Cette méthode sera appelée automatiquement chaque fois qu'un nouvel objet de la classe est créé, et doit avoir le nom__init__.

Une particularité de Python est que chaque méthode d'un objet doit prendre comme premier argument un paramètre appelésoi,[4] que nous utilisons pour accéder aux variables d'instance. Commençons par définir une classe,Gène(les noms des classes commencent traditionnellement par une majuscule) : chaqueGènel'objet aura (1) unidentifiant(chaîne) et (2) unséquence(également une chaîne). Lors de la création d'unGèneobjet, nous devons définir sonidentifiantetséquenceen les passant en paramètres au__init__méthode.

En dehors du bloc définissant la classe, nous pouvons l'utiliser pour créer et interagir avecGèneobjets.

(Normalement, nous n'incluons pasimprimer()appels dans le constructeur ; nous le faisons ici juste pour clarifier le processus de création d'objet.) Exécution de ce qui précède :

Notez que même si chaque méthode (y compris le constructeur) prend comme premier paramètresoi, nous ne spécifions pas ce paramètre lors de l'appel de méthodes pour les objets. (Par exemple,.print_id()prend unsoiparamètre que nous ne spécifions pas lors de l'appel.) Il est assez courant d'oublier d'inclure ce "implicite"soiparamètre; si vous le faites, vous obtiendrez une erreur commeTypeError : print_id() ne prend aucun argument (1 donné), car le nombre de paramètres pris par la méthode ne correspond pas au nombre donné lors de l'appel. De plus, tous les paramètres envoyés à la fonction de création (Gène("AY342", "CATTGAC")) sont passés au constructeur (__init__(self, creationid, creationseq)).

Quel estsoi? Lessoiparamètre est une variable qui est donnée à la méthode afin que l'objet puisse se référer à « lui-même ». Tout comme d'autres personnes pourraient se référer à vous par votre nom, vous pourriez vous désigner comme « moi », comme dans « moi : n'oubliez pas de soumettre à nouveau ce manuscrit demain ».

Fait intéressant, dans un certain sens, les méthodes définies pour les classes enfreignent la première règle des fonctions : elles accèdent à des variables qui ne sont pas transmises en tant que paramètres ! C'est en fait très bien. Tout l'intérêt des objets est qu'ils détiennent des fonctions et données auxquelles les fonctions peuvent toujours être supposées avoir un accès direct.

Continuons notre exemple en ajoutant une méthode qui calcule le contenu en GC duauto.séquencevariable d'instance. Cette méthode doit être incluse dans le bloc définissant la classe ; notez qu'une méthode appartenant à un objet peut appeler une autre méthode appartenant à elle-même, nous pouvons donc calculer le contenu GC comme une paire de méthodes, un peu comme nous l'avons fait avec des fonctions simples :

Résultat :

Il peut également être utile d'écrire des méthodes qui nous permettent d'obtenir et de définir les variables d'instance d'un objet. Nous pourrions ajouter à nos méthodes de définition de classe pour obtenir et définir la séquence, par exemple, en faisant référence aux méthodesself.seqvariable d'instance.

Nous pourrions utiliser cette fonctionnalité ajoutée plus tard dans notre code avec une ligne commeprint("la séquence du gène A est " + geneA.get_seq())ougeneA.set_seq("ACTAGGGG").

Bien que les méthodes puissent renvoyer des valeurs (comme avec.base_composition()et.gc_content()) et effectuer une action qui modifie l'objet (comme avec.set_seq()), le principe de séparation commande-requête stipule qu'ils ne devraient pas faire les deux à moins que cela ne soit absolument nécessaire.

Est-il possible pour nous de modifier les variables d'instance d'un objet directement ? Il est logique que nous le puissions ; parce que le nom de l'objet gène pour lui-même estsoiet définit sa séquence viaauto.séquence, nous devrions pouvoir définir la séquence de l'objet gène en utilisant notre nom,gèneA. En réalité,geneA.sequence = "ACTAGGGG"aurait le même résultat que d'appelergeneA.set_seq("ACTAGGGG"), tel que défini ci-dessus.

Alors pourquoi pourrions-nous vouloir utiliser les méthodes « getter » et « setter » plutôt que de modifier ou de lire directement les variables d'instance d'un objet ? La différence est un peu liée à la politesse - sinon à l'objet lui-même, alors à celui qui a écrit le code pour la classe. En utilisant des méthodes, nous sommes demander que l'objet modifie ses données de séquence, alors que la définition directe de variables d'instance les atteint et les modifie, ce qui revient un peu à effectuer une opération à cœur ouvert sans la permission du patient !

C'est une distinction subtile, mais elle est considérée comme une affaire sérieuse pour de nombreux programmeurs. Pour voir pourquoi, supposons qu'il existe de nombreuses méthodes qui ne fonctionneront pas du tout sur les séquences d'ARN, nous devons donc nous assurer que leséquencela variable d'instance n'a jamais deUpersonnages dedans. Dans ce cas, nous pourrions avoir le.set_seq()méthode décide d'accepter ou non la séquence :

Python a unaffirmerinstruction pour ce type de vérification d'erreur. Comme une fonction, elle prend deux paramètres, mais contrairement à une fonction, les parenthèses ne sont pas autorisées.

Lors de l'utilisation d'une assertion, si le contrôle n'évalue pas àVrai, le programme s'arrêtera et signalera l'erreur spécifiée. Le code complet de cet exemple se trouve dans le fichier classe_gène.py.

L'utilisation de méthodes lorsque vous travaillez avec des objets consiste à encapsuler et à laisser les objets faire autant de travail que possible. De cette façon, ils peuvent garantir des résultats corrects afin que vous (ou toute personne avec qui vous partagez du code, ce qui pourrait être votre « futur vous ») n'ayez pas à le faire. Les objets peuvent avoir n'importe quel nombre de variables d'instance, et les méthodes peuvent y accéder et les modifier, mais c'est une bonne idée de s'assurer que toutes les variables d'instance sont laissées dans un état cohérent pour un objet donné. Par exemple, si unGèneobjet a une variable d'instance pour la séquence et une autre contenant son contenu GC, alors le contenu GC doit être mis à jour chaque fois que la séquence l'est. Mieux encore, il faut calculer ces quantités selon les besoins, comme nous l'avons fait ci-dessus.[5]

Les étapes d'écriture d'une définition de classe sont les suivantes :

  1. Décidez quel concept ou quelle entité les objets de cette classe représenteront, ainsi que les données (variables d'instance) et les méthodes (fonctions) qu'ils auront.
  2. Créez une méthode constructeur et demandez-lui d'initialiser toutes les variables d'instance, soit avec des paramètres passés dans le constructeur, soit comme vides (par exemple, quelque chose commeself.id = ""ouself.go_terms = liste()). Bien que les variables d'instance puissent être créées par n'importe quelle méthode, les avoir toutes initialisées dans le constructeur fournit une référence visuelle rapide à laquelle se référer lors du codage.
  3. Écrivez des méthodes qui définissent ou obtiennent les variables d'instance, calculent des calculs, appellent d'autres méthodes ou fonctions, etc. N'oubliez pas lesoiparamètre!

Des exercices

  1. Créer un programmeobjets_test.pyqui définit et utilise une classe. La classe peut être tout ce que vous voulez, mais elle doit avoir au moins deux méthodes (autres que le constructeur) et au moins deux variables d'instance. L'une des méthodes doit être une "action" que vous pouvez demander à un objet de cette classe d'effectuer, et l'autre doit renvoyer une "réponse".

    Instanciez votre classe en au moins deux objets et essayez vos méthodes dessus.

  2. Une fois définies, les classes (et les objets de ces types) peuvent être utilisés n'importe où, y compris d'autres définitions de classe. Écrivez deux définitions de classe, dont l'une contient plusieurs instances de l'autre. Par exemple, les variables d'instance dans unlogerobjet peut faire référence à plusieursPièceobjets. (Pour un exemple plus biologiquement inspiré, unGènel'objet pourrait avoir unauto.exonsqui contient une liste deExonobjets.)

    L'exemple ci-dessous illustre cela de manière plus approfondie, mais avoir un peu de pratique d'abord sera bénéfique.

  3. Si les classes implémentent des méthodes spéciales, alors nous pouvons comparer des objets de ces types avec==,<, et les autres opérateurs de comparaison.

    En comparant deuxGèneobjets, par exemple, nous pourrions dire qu'ils sont égaux si leurs séquences sont égales, etgèneAest inférieur àgèneBsigèneA.seq < gèneB.seq. Ainsi, nous pouvons ajouter une méthode spéciale__eq__(), qui, compte tenu de l'habituelsoiet une référence à un autre objet du même type appeléautre, RetourVraisi nous considérions les deux égaux etFauxautrement:Nous pouvons également mettre en place un__lt__()méthode pour « moins de » :Avec ceux-ci, Python peut déterminer comment comparerGèneobjets avec<et==. Les autres comparaisons peuvent être activées en définissant__le__()(pour<=),__gt__()(pour>),__ge__()(pour>=) et__ne__()(pour!=).

    Enfin, si nous avons une liste deGèneobjetsliste_gènesqui définissent ces comparateurs, alors Python peut trier selon nos critères de comparaison avecgenes_list.sort()ettrié(genes_list).

    Explorez ces concepts en définissant votre propre type de données ordonné, en implémentant__eq__(),__lt__(), et les autres méthodes de comparaison. Comparez deux objets de ces types avec les opérateurs de comparaison standard et triez-en une liste. Vous pouvez également essayer de mettre en œuvre un__repr__()méthode, qui doit renvoyer une chaîne représentant l'objet, permettantimprimer()(un péchéprint(geneA)).

Compter les SNP

Il s'avère que plusieurs classes peuvent être définies qui interagissent les unes avec les autres : les variables d'instance d'une classe personnalisée peuvent faire référence à des types d'objets personnalisés. Considérez le fichier trio.sous-ensemble.vcf, un fichier VCF (variant call format) pour décrire les polymorphismes mononucléotidiques (SNP, prononcé « snips ») entre les individus d'un groupe ou d'une population. Dans ce cas, le fichier représente un échantillon aléatoire de SNP de trois personnes - une mère, un père et leur fille - par rapport au génome humain de référence.[6]

Ce fichier contient diverses informations, notamment des lignes d'en-tête commençant par#décrivant une partie du codage trouvé dans le fichier. Les colonnes 1, 2, 3, 4 et 5 représentent le nombre de chromosomes du SNP, la position du SNP sur le chromosome, l'ID du SNP (s'il a déjà été décrit dans des populations humaines), la base présente dans la référence à cette position, et une base alternative trouvée dans l'un des trois membres de la famille, respectivement. D'autres colonnes décrivent diverses informations ; ce fichier suit le format « VCF 4.0 », qui est décrit plus en détail sur http://www.1000genomes.org/node/101. Certaines colonnes contiennent un.entrée, qui indique que l'information n'est pas présente ; dans le cas de la colonne ID, ceux-ci représentent de nouveaux polymorphismes identifiés dans ce trio.

Pour cet exemple, nous nous intéressons aux cinq premières colonnes, et les questions principales sont :

  • Combien de transitions (A contre G ou C contre T) y a-t-il dans les données pour chaque chromosome ?
  • Combien de transversions (autre chose) y a-t-il dans les données pour chaque chromosome ?

Nous pourrions à l'avenir avoir d'autres questions sur les transitions et les transversions par chromosome. Pour répondre aux questions ci-dessus, et pour préparer les futures, nous allons commencer par définir quelques classes pour représenter ces différentes entités. Cet exemple s'avérera un peu plus long que les autres que nous avons étudiés, en partie parce qu'il nous permet d'illustrer la réponse à plusieurs questions en utilisant la même base de code si nous effectuons un travail supplémentaire en amont, mais aussi parce que les conceptions orientées objet ont tendance à entraîner beaucoup plus de code (une critique courante de l'utilisation de classes et d'objets).

Classe SNP

Un objet SNP contiendra des informations pertinentes sur une seule ligne sans en-tête dans le fichier VCF. Les variables d'instance incluraient l'allèle de référence (une chaîne d'un caractère, par exemple,"UNE"), l'allèle alternatif (une chaîne d'un caractère, par exemple,"G"), le nom du chromosome sur lequel il existe (une chaîne, par exemple,"1"), la position de référence (un entier, par exemple,799739), et l'ID du SNP (par exemple,"rs57181708"ou"."). Comme nous allons analyser les lignes une par une, toutes ces informations peuvent être fournies dans le constructeur.

Les objets SNP devraient pouvoir répondre aux questions :.is_transition()devrait revenirVraisi le SNP est une transition etFauxsinon en regardant les deux variables d'instance d'allèle. De la même manière,.is_transversion()devrait revenirVraisi le SNP est une transversion etFauxautrement.

Classe de chromosomes

UNEChromosomeL'objet contiendra des données pour un chromosome individuel, y compris le nom du chromosome (une chaîne, par exemple,"1") et tous les objets SNP situés sur ce chromosome. Nous pourrions stocker les objets SNP dans une liste, mais nous pourrions également envisager de les stocker dans un dictionnaire, qui mappe les emplacements SNP (entiers) aux objets SNP. Ensuite, nous pouvons non seulement accéder à la liste des SNP (en utilisant le dictionnaire.valeurs()méthode) ou la liste des emplacements (en utilisant le dictionnaire.clés()méthode), mais aussi, quel que soit l'emplacement, nous pouvons accéder au SNP à cet emplacement. (On peut même utiliser.has_key()pour déterminer si un SNP existe à un endroit donné.)

Le constructeur du chromosome initialisera le nom du chromosome commeself.chrname, mais lesnpsdictionnaire commencera comme vide.

UNEChromosomel'objet doit également être capable de répondre aux questions :.count_transitions()devrait nous indiquer le nombre de SNP de transition, et.count_transversions()doit renvoyer le nombre de SNP de transversion. Nous aurons également besoin d'un moyen de ajouter un objet SNP au dictionnaire SNP d'un chromosome car il commence vide. Nous y parviendrons avec un.add_snp()méthode, qui prendra toutes les informations d'un SNP, créera le nouvel objet SNP et l'ajoutera au dictionnaire. Si un SNP existe déjà à cet emplacement, une erreur devrait se produire, car notre programme ne devrait pas accepter les fichiers VCF qui ont plusieurs lignes avec la même position pour le même chromosome.

Pour la stratégie globale, une fois nos classes définies (et déboguées), la partie "exécutable" de notre programme sera assez simple : nous devrons conserver une collection deChromosomeobjets avec lesquels nous pouvons interagir pour ajouter des SNP, et à la fin, nous allons simplement les parcourir en boucle et demander à chacun combien de transitions et de transversions il possède. Il est logique de garder cesChromosomeégalement des objets dans un dictionnaire, les clés étant les noms de chromosomes (chaînes) et les valeurs étant lesChromosomeobjets. Nous appellerons ce dictionnairechrnames_to_chrs.

Lorsque nous parcourons chaque ligne d'entrée (en lisant un nom de fichier donné danssys.argv[1]), nous allons le séparer et vérifier si le nom du chromosome est dans le dictionnaire avec.has_key(). Si c'est le cas, nous demanderons à l'objet dans cet emplacement d'ajouter un SNP avec.add_snp(). Sinon, nous devrons d'abord créer un nouveauChromosomeobjet, demandez-lui de.add_snp(), et enfin l'ajouter au dictionnaire. Bien sûr, tout cela ne devrait se produire que pour les lignes sans en-tête.

Nous commencerons par la classe SNP, puis laChromosomeclasser. Bien qu'il soit difficile à montrer ici, c'est une bonne idée de travailler et de déboguer chaque méthode à tour de rôle (avec occasionnellementimprimer()instructions), en commençant par les constructeurs. Parce qu'un SNP n'est un SNP que si l'allèle de référence et l'allèle alternatif diffèrent, nous allonsaffirmercette condition dans le constructeur donc une erreur est produite si jamais nous essayons de créer un SNP non polymorphe (qui ne serait pas du tout un SNP).

Notez le raccourci que nous avons pris dans le code ci-dessus pour le.is_transversion()méthode, qui appelle le.is_transition()méthode et renvoie la réponse opposée. Ce type de codage "raccourci" a ses avantages et ses inconvénients. L'un des avantages est que nous pouvons réutiliser des méthodes plutôt que de copier et coller pour produire de nombreux morceaux de code similaires, réduisant ainsi la surface potentielle de bogues. Un inconvénient est que nous devons être plus prudents - dans ce cas, nous avons dû nous assurer que les allèles diffèrent (via leaffirmerdans le constructeur), donc un SNP doit être soit une transition, soit une transversion. (Est-ce vraiment vrai ? Et si quelqu'un tentait de créer un objet SNP avec des caractères non-ADN ? Il est toujours sage de considérer comment le code pourrait être mal utilisé par inadvertance.)

Ce qui précède montre le début du script et la classe SNP ; un code comme celui-ci pourrait être testé avec seulement quelques lignes :

Bien que nous ne laisserons finalement pas ces lignes de test, elles fournissent une bonne vérification de l'intégrité du code. Si ces vérifications étaient enveloppées dans une fonction qui pourrait être appelée chaque fois que nous modifions le code, nous aurions ce qu'on appelle un Test de l'unité, ou une collection de code (souvent une ou plusieurs fonctions), dans le but spécifique de tester l'exactitude des fonctionnalités d'un autre code.[7] Ceux-ci peuvent être particulièrement utiles lorsque le code change au fil du temps.

Continuons avec leChromosomeclasser. Notez que le.add_snp()La méthode contient des affirmations selon lesquelles l'emplacement du SNP n'est pas un doublon et que le nom du chromosome pour le nouveau SNP correspond à celui du chromosomeself.chrname.

Maintenant, nous pouvons écrire les méthodes pour.count_transitions()et.count_transversions(). Parce que nous nous sommes assurés que chaque objet SNP est soit une transition, soit une transversion, et qu'aucun emplacement n'est dupliqué dans un chromosome, le.count_transversions()méthode peut utiliser directement le.count_transitions()méthode et le nombre total de SNP stockés vialen(self.locations_to_snps). (Alternativement, nous pourrions faire uncount_transversions()qui fonctionne de la même manière quecount_transitions()en bouclant sur tous les objets SNP.)

Le code de test correspondant est ci-dessous. Ici, nous utilisonsaffirmerdéclarations, mais nous pourrions également utiliser des lignes commeprint(chr1.count_transitions())et assurez-vous que la sortie est comme prévu.

Avec les définitions de classe créées et déboguées, nous pouvons écrire la partie "exécutable" du programme, concernée par l'analyse du fichier d'entrée (à partir d'un nom de fichier donné danssys.argv[1]) et imprimer les résultats. Tout d'abord, la partie du code qui vérifie si l'utilisateur a donné un nom de fichier (et produit du texte d'aide sinon) et lit les données. Encore une fois, nous stockons une collection deChromosomeobjets dans unchrnames_to_chrsdictionnaire. Pour chaque ligne VCF, nous déterminons si unChromosomeavec ce nom existe déjà : si c'est le cas, nous demandons à cet objet de.add_snp(). Sinon, nous créons un nouveauChromosomeobjet, demandez-lui de.add_snp(), et l'ajouter au dictionnaire.

Dans lechr_obj = chrnames_to_chrs[chrname]ligne ci-dessus, nous définissons une variable faisant référence à laChromosomeobjet dans le dictionnaire, et après cela nous demandons à cet objet d'ajouter le SNP avec.add_snp(). Nous aurions pu combiner ces deux avec une syntaxe commechrnames_to_chrs[chrname].add_snp().

Enfin, un petit bloc de code imprime les résultats en parcourant les clés du dictionnaire, accédant à chaqueChromosomeobjet et lui demander le nombre de transitions et de transversions :

Nous devrons supprimer ou commenter le code de test (en particulier les tests auxquels nous nous attendions à échouer) pour voir les résultats. Mais une fois que nous avons fait cela, nous pouvons exécuter le programme (appelé snps_ex.py).

Ce que nous avons créé ici n'est pas rien, avec près de 150 lignes de code ! Et pourtant, chaque morceau de code est encapsulé d'une manière ou d'une autre ; même la longue boucle for représente le code pour analyser le fichier d'entrée et remplir lechrnames_to_chrsdictionnaire. En nommant clairement nos variables, méthodes et classes, nous pouvons rapidement voir ce que fait chaque entité. On peut raisonner sur ce programme sans trop de difficultés au plus haut niveau d'abstraction mais aussi approfondir pour comprendre chaque pièce individuellement. Comme avantage, nous pouvons facilement réutiliser ou adapter ce code de manière puissante en ajoutant ou en modifiant des méthodes.

Une extension : recherche de régions denses en SNP

Le comptage des transitions et des transversions sur une base par chromosome pour ce fichier VCF aurait pu être accompli sans définir de classes et d'objets. Mais l'un des avantages de passer du temps à organiser le code en amont est que nous pouvons plus facilement répondre à des questions connexes sur les mêmes données.

Supposons qu'après avoir déterminé le nombre de transitions et de transversions par chromosome, nous cherchions maintenant à déterminer la région la plus dense en SNP de chaque chromosome. Il existe un certain nombre de façons de définir la densité SNP, mais nous en choisirons une simple : étant donné une région à partir des positions je à m, la densité est le nombre de SNP apparaissant dans je et m divisé par la taille de la région, m je + 1, multiplié par 1 000 (pour les SNP pour 1 000 paires de bases).

Pour unChromosomeobjet pour pouvoir nous indiquer la région de densité la plus élevée, il devra être capable de calculer la densité pour une région donnée en comptant les SNP dans cette région. On peut commencer par ajouter à la classe chromosomique une méthode qui calcule la densité de SNP entre deux positions je et m.

Après avoir débogué cette méthode et s'être assuré qu'elle fonctionne, nous pouvons écrire une méthode qui trouve la région la plus dense. Mais comment définir nos régions ? Disons que nous voulons considérer des régions de 100 000 bases. Ensuite, nous pourrions considérer les bases 1 à 100 000 comme une région, 100 001 à 200 000 comme une région, et ainsi de suite, jusqu'à ce que le début de la région considérée dépasse le dernier emplacement SNP. Nous pouvons accomplir cela avec une boucle while. La stratégie sera de conserver les informations sur la région la plus dense trouvée jusqu'à présent (y compris sa densité ainsi que les emplacements de début et de fin) et de mettre à jour cette réponse au besoin dans la boucle.[8]

Dans ce qui précède, nous devions accéder à la position du dernier SNP sur le chromosome (afin que le code puisse arrêter de considérer les régions au-delà du dernier SNP). Plutôt que d'écrire ce code directement dans la méthode, nous avons décidé qu'il devrait s'agir de sa propre méthode et l'avons marqué avec un commentaire « à faire ». Donc, nous devons également ajouter cette méthode:

Dans le code qui imprime les résultats, nous pouvons ajouter le nouvel appel à.max_density(100000)pour chaque chromosome et imprimez les informations pertinentes.

Appelons notre nouveau snps_ex_density.py (passer le résultat à traverscolonne -tpour voir plus facilement la disposition des colonnes séparées par des tabulations) :

Encore une fois, aucune des méthodes ou sections de code individuelles n'est particulièrement longue ou complexe, mais ensemble, elles représentent un programme d'analyse plutôt sophistiqué.

Sommaire

Peut-être que vous trouvez que ces exemples utilisant des classes et des objets pour la résolution de problèmes sont élégants, ou peut-être pas. Certains programmeurs pensent que ce type d'organisation aboutit à un code trop verbeux et complexe. Il est certainement facile d'être trop ambitieux avec l'idée de classes et d'objets. Créer des classes personnalisées pour chaque petite chose risque de semer la confusion et des tracas inutiles. En fin de compte, c'est à chaque programmeur de décider quel niveau d'encapsulation convient au projet ; pour la plupart des gens, une bonne séparation des concepts à l'aide de classes est une forme d'art qui nécessite de la pratique.

Quand devriez-vous envisager de créer une classe ?

  • Lorsque vous disposez de nombreux types de données différents liés au même concept et que vous souhaitez les conserver organisés en objets uniques en tant que variables d'instance.
  • Lorsque vous avez de nombreuses fonctions différentes liées au même concept et que vous souhaitez les garder organisées en objets uniques en tant que méthodes.
  • Lorsque vous avez un concept qui est simple maintenant, mais que vous pensez qu'il pourrait augmenter en complexité à l'avenir à mesure que vous l'étoffez. Comme les fonctions, les classes permettent de réutiliser le code et il est facile d'ajouter de nouvelles méthodes et variables d'instance aux classes si nécessaire.

Héritage et polymorphisme

Malgré cette discussion sur les objets, il existe certaines caractéristiques uniques du paradigme orienté objet que nous n'avons pas abordées, mais qui sont parfois considérées comme faisant partie intégrante du sujet. En particulier, la plupart des langages orientés objet (Python inclus) prennent en charge l'héritage et le polymorphisme pour les objets et les classes.

L'héritage est l'idée que certains types de classes peuvent être représentés comme des cas particuliers d'autres types de classes. Considérons une classe définissant unSéquence, qui peut avoir des variables d'instance pourself.seqetauto.id. Les séquences peuvent être en mesure de rapporter leur longueur, et peuvent donc avoir un.length_bp()méthode, retourlen(self.seq). Il peut également y avoir de nombreuses autres opérations génériquesSéquencepourrait soutenir, comme.get_id(). Maintenant, supposons que nous voulions implémenter unCadre de lecture ouvertclasser; il devrait aussi avoir unauto.idet unself.seqet être en mesure de déclarer ses.length_bp(). Parce qu'un objet de ce type représenterait un cadre de lecture ouvert, il devrait probablement aussi avoir un.get_translation()méthode renvoyant la traduction en acides aminés de sonself.seq. En utilisant l'héritage, nous pouvons définir leCadre de lecture ouvertclasse comme un type deSéquenceclasse, nous évitant d'avoir à ré-implémenter.length_bp()-nous aurions seulement besoin d'implémenter la classe spécifique.get_translation()méthode et toutes les autres méthodes seraient automatiquement héritées de laSéquenceclasser.

Le polymorphisme est l'idée que les types de classe héritants n'ont pas à accepter les méthodes par défaut héritées, et ils sont libres de réimplémenter (ou "redéfinir") des méthodes spécifiques même si leurs classes "parentes" ou "frères" les définissent déjà. Par exemple, nous pourrions considérer une autre classe appeléeSéquence d'acides aminésqui hérite deSéquence, donc il aura aussi un.get_id()et.length_bp(); dans ce cas, cependant, l'héritage.length_bp()aurait tort, carlen(self.seq)serait trois fois trop court. Alors, unSéquence d'acides aminéspourrait outrepasser le.length_bp()méthode pour retourner3 * len (self.seq). La caractéristique intéressante du polymorphisme est que, étant donné un objet commegène_A, nous n'avons même pas besoin de savoir quel « genre » deSéquenceil s'agit de l'objet : en cours d'exécutiongene_A.length_bp()renverra la bonne réponse s'il s'agit de l'un de ces trois types de séquence.

Ces idées sont considérées par beaucoup comme les points déterminants de la «conception orientée objet» et elles permettent aux programmeurs de structurer leur code de manière hiérarchique (via l'héritage) tout en permettant des modèles de flexibilité intéressants (via le polymorphisme). Nous ne les avons pas traités en détail ici, car les utiliser à bon escient nécessite une bonne dose de pratique. De plus, la simple idée d'encapsuler des données et des fonctions dans des objets offre en soi de nombreux avantages !

Des exercices

  1. Modifier lesnps_ex_density.pyscript pour générer, pour chaque région de 100 000 pb de chaque chromosome, le pourcentage de SNP qui sont des transitions et le nombre de SNP dans chaque fenêtre. La sortie doit être un format qui ressemble à ceci :
    Dans la section sur la programmation R (chapitre 37, « Tracer des données etggplot2"), nous découvrirons des moyens simples de visualiser ce type de sortie.
  2. LesAléatoiremodule (utilisé avecimporter au hasard) nous permet de faire des choix aléatoires ; par exemple,aléatoire.aléatoire()renvoie un flottant aléatoire entre0.0et1.0. Lesaléatoire.randint(a, b)la fonction renvoie un entier aléatoire entreuneetb(compris); par exemple,aléatoire.randint(1, 4)pourrait revenir1,2,3, ou4. Il y a aussi unchoix.aléatoire()fonction; étant donné une liste, il en renvoie un seul élément (au hasard). Donc sibases = ["A", "C", "T", "G"], alorschoix.aléatoire(bases)renverra une seule chaîne, soit"UNE","C","T", ou"G".

    Créer un programme appelépop_sim.py. Dans ce programme, écrivez unBogueclasser; un objet "bug" représentera un organisme individuel avec un génome, à partir duquel une fitness peut être calculée. Par exemple, sia = Bug(), peut-êtreuneaura unsoi.génomesous forme de liste de 100 bases d'ADN aléatoires (par ex.["G", "T", "A", "G", ...; ceux-ci doivent être créés dans le constructeur). Vous devez mettre en œuvre un.get_fitness()méthode qui renvoie un flottant calculé d'une manière ou d'une autre à partir desoi.génome, par exemple le nombre de bases G ou C, plus 5 si le génome contient trois"UNE"personnages d'affilée. Les objets de bogue devraient également avoir un.mutate_random_base()méthode, ce qui provoque un élément aléatoire desoi.génomeà définir sur un élément aléatoire de["A", "C", "G", "T"]. Enfin, mettez en place un.set_base()méthode, qui fixe un index spécifique dans le génome à une base spécifique :a.set_base(3, "T")devrait définirself.génome[3]à"T".

    Testez votre programme en créant une liste de 10Bogueobjets, et dans une boucle for, ont chacun exécuté son.mutate_random_base()méthode et imprimer sa nouvelle forme physique.

  3. Ensuite, créez unPopulationclasser. Les objets de population auront une liste deBogueobjets (disons, 50) appelésself.bug_list.

    CettePopulationla classe devrait avoir un.create_offspring()méthode, qui va : 1) créer unnouveau_popliste, 2) pour chaque élémentvieux bugdeself.bug_list: a) créer un nouveauBogueobjetnouveau bug, b) et définir le génome denouveau bug(une base à la fois) être le même que celui devieux bug, c) appelernewbug.mutate_random_base(), et d) ajoutervieux bugetnouveau bugànouveau_pop. Enfin, cette méthode doit 3) définirself.bug_popànouveau_pop.

    LesPopulationla classe aura également un.cueillir()méthode; cela devrait réduireself.bug_popau top 50 % des objets bugs par forme physique. (Vous pourriez trouver l'exercice ci-dessus discutant.__lt__()et des méthodes similaires utiles, car elles vous permettront de trierself.bug_poppar la forme physique si elle est mise en œuvre correctement.)

    Enfin, mettez en place un.get_mean_fitness()méthode, qui devrait renvoyer l'aptitude moyenne deself.bug_pop.

    Pour tester votre code, instanciez unp = Population()objet, et dans une boucle for : 1) exécutezp.create_offspring(), 2) courirp.cull(), et 3) imprimerp.get_mean_fitness(), vous permettant de voir la progression évolutive de votre simulation.

  4. Modifiez le programme de simulation ci-dessus pour explorer sa dynamique. Vous pourriez envisager d'ajouter un.get_best_individual()méthode à laPopulationpar exemple, ou mettre en œuvre un schéma d'« accouplement » dans lequel les génomes de la progéniture sont des mélanges de deux génomes parents. Vous pouvez également essayer de peaufiner le.get_fitness()méthode. Ce type de simulation est connu sous le nom de algorithme génétique, en particulier lorsque les individus évolués représentent des solutions potentielles à un problème informatique.[9]


Fondation SCP



Tous les objets, entités et phénomènes anormaux nécessitant des procédures de confinement spéciales se voient attribuer une classe d'objets. Une classe d'objet fait partie du modèle SCP standard et sert d'indicateur approximatif de la difficulté à contenir un objet. Dans l'univers, les classes d'objets servent à identifier les besoins de confinement, les priorités de recherche, la budgétisation et d'autres considérations. La classe d'objet d'un SCP est déterminée par un certain nombre de facteurs, mais les facteurs les plus importants sont la difficulté et le but de son confinement.


QCM de biologie 1ère année chapitre sage:

QCM en ligne Bio avec réponses est organisé avec une séquence par chapitre, en outre, un test de demi-livre et un test de livre complet sont également organisés. Des sections distinctes pour chaque chapitre que les étudiants trouveront. Just click on the chapter for which MCQs test you need. Biology part I book completes chapters. Every chapter completes with various helpful topics. The best way to prepare for the examination is not to leave even a single chapter or a single topic. If you feel burden then you are to inform that here we also offered other helping materials that may kill your burden. These helping materials comprised of 11th class biology past papers, students can find the old papers of the past 10 years. Biology online video lectures for 1st year, planned by the expert teachers also uploaded here to kill your study burden.


Linking errors on Scala 2.11 if an object is named class #3888

The following code works fine on Scala 2.12, but does not link on Scala 2.11:

Le texte a été mis à jour avec succès, mais ces erreurs se sont produites :

Nous ne sommes pas en mesure de convertir la tâche en problème pour le moment. Veuillez réessayer.

Le problème a été créé avec succès, mais nous ne sommes pas en mesure de mettre à jour le commentaire pour le moment.

Sjrd commented Nov 28, 2019

  • Does it work if the object is in a package, not in an enclosing object? (ScalaFiddle always wraps its script in an object.)
  • Does it work in the JVM? With/without wrapping in an enclosing object.
  • Does it work in 1.x?

Atry commented Nov 28, 2019 •

  • JVM + Scala 2.11 - OK - https://scastie.scala-lang.org/CVfbzhAvTLSamyfW6G0gUA
  • Scala.js 0.6 + Scala 2.12 - OK - https://scalafiddle.io/sf/OarwKFw/0
  • Scala.js 0.6 + Scala 2.11 - error - https://scalafiddle.io/sf/LRfrjg0/0

I guess a top level object in a package should link but I have not tested yet.

Sjrd commented Nov 28, 2019

OK I can also reproduce this in Scala.js 1.x + Scala 2.11. And it does work on the JVM, somehow. However, I'm very tempted to mark this as won't fix, because there sommes other problems with the same root cause on the JVM with nested classes/objects named class . Par exemple:

The implementation class of trait Foo is called Foo$class , and the class class is also called Foo$class , so they clash at the JVM level and cause LinkageError s like that NoSuchMethodError .

I think we should just consider that a nested class/trait/object called class is invalid as implementation restriction for Scala 2.11 as a whole (JVM or JS) and that we don't want to go great lengths to kind-of support the bits that Scala/JVM tolerates.


NCERT Solutions For Class 11 Biology Chapter 1 The Living World

Sujets et sous-sujets dans NCERT Solutions for Class 11 Biology Chapter 1 The Living World:

Nom de la section Nom du sujet
1 The Living World
1.1 What is ‘Living’?
1.2 Diversity in the Living World
1.3 Taxonomic Categories
1.4 Taxonomical Aids
1.5 Sommaire

NCERT TEXTBOOK QUESTIONS SOLVED

1. Why are living organisms classified?
Soln. Living organisms are classified because of the following reasons:
(i) Easy identification.
(ii)Study of organisms of other places.
(iii)Study of fossils
(iv)Grouping helps in study of all types of organisms while it is impossible to study individually all of them.
(v) Itbringsoutsimilaritiesanddissimilarities. They help in knowing relationships among different groups.
(vi)Evolution of various taxa can be known.

2. Why are the classification systems changing every now and then?
Soln. From very early days till now biologists use several characters for classification system. These are morphology, anatomy, cytology, physiology, ontogeny, phylogeny, reproduction, biochemistry, etc. But day by day biologists are learning something new about organisms from their fossil records and using” advanced study techniques such as molecular phylogeny, etc. So their point of view about classification keeps changing. Thus the system of classification is modified every now and then.

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3. What different criteria would you choose to classify people that you meet often?
Soln. The various criteria that may be chosen to classify people whom we meet often include behaviour, geographical location, morphology, family members, relatives, friends etc.

4. What do we learn from identification of individuals and populations?
Soln. The knowledge of characteristic of an individual or its whole population helps in identification of similarities and dissimilarities among the individuals of same kind or between different types of organisms. It helps us to classify the organisms in various categories depending upon these similarities and dissimilarities.

5. Given below is the scientific name of mango. Identify the correctly written name.
Mangifera Indica Mangifera indica
Soln. The correctly written scientific name of mango is Mangifera indica.

6. Define a taxon. Give some example of taxa at different hierarchical levels.
Slon. A taxonomic unit in the biological system of classification of organism is called taxon (plural taxa). For example a phylum, order, family, genus or species represents taxon. It represents a rank. For example, all the insects form a taxon. Taxon of class category for birds is Aves and taxon of Phylum category for birds is Chordata. The degree of relationship and degree of similarity varies with the rank of the taxon. Individuals of a higher rank, say Order or Family, are less closely related than those of a lower rank, such as Genus or Species.

7. Can you identify the correct sequence of taxonomical categories?
(a) Species —> Order —> Phylum —> Kingdom
(b) Genus—) Species—> OrderKingdom
(c) Species —> Genus —>Order —> Phylum
Slon. The correct sequence of taxonomical categories is
(c) i.e., Species —>Genus —> Order —> Phylum.

8. Try to collect all the currently accepted meanings for the word ‘species’. Discuss with your teacher the meaning of species in case of higher plants and animals on one hand, and bacteria on the other hand.
Slon. Species occupies a key position in classification. It is the lowest taxonomic category. It is a natural population of individuals or group of populations which resemble one another in all essential morphological and reproductive characters so that they are able to interbreed freely and produce fertile offsprings. Each species is also called genetically distinct and reproductively isolated natural population. Mayr (1964) has defined species as “a group of actually or potentially interbreeding populations that are reproductively isolated from other such groups”.
In higher plants and animals the term ‘species’ refers to a group of individuals that are able to interbreed freely and produce fertile offsprings. But, in case of bacteria interbreeding cannot serve as the best criteria for delimiting species because bacteria usually reproduce asexually. Conjugation, transformation and transduction, which are termed as sexual reproduction methods in bacteria, also do not correspond to true interbreeding. Thus, for bacteria many other characters such as molecular homology, biochemical, physiological, ecological and morphological characters are taken into consideration while classifying them.

9. Define and understand the following terms:
(i) Phylum (ii) Class (iii) Family
(iv) Order (v) Genus
Slon. (i) Phylum – Phylum is a category higher than that of Class. The term Phylum is used for animals. A Phylum is formed of one or more classes, e.g., the Phylum Chordata of animals contains not only the class Mammalia but also Aves (birds), Reptilia (reptiles), Amphibia (amphibians), etc. In plants the term Division is used in place of Phylum.
(ii) Class – A Class is made of one or more related Orders. For example, the Class Dicotyledoneae of flowering plants contains all dicots which are grouped into several orders (e.g., Rosales, Sapindales, Ranales, etc.).
(iii) Family, – It is a taxonomic category which contains one or more related genera. All the genera of a family have some common features or correlated characters. They are separable from genera of a related family by important and characteristic differences in both vegetative and reproductive features. E.g., the genera of cats (Fells) and leopard (Panthera) are included in the Family Felidae. The members of Family Felidae are quite distinct from those of Family Canidae (dogs, foxes, wolves).
Similarly, the family Solanaceae contains a number of genera like Solanum, Datura, Petunia and Nicotiana. They are distinguishable from the genera of the related family Convolvulaceae (Convolvulus, Ipomoea).
(iv) Order – The category includes one or more related families. E.g., the plant Family Solanaceae is placed in the Order Polemoniales alongwith four other related families (Convolvulaceae, Boraginaceae, Hydrophyllaceae and Polemoniaceae). Similarly, the animal families Felidae and Canidae are included under the Order Carnivora alongwith Hyaenidae (hyaenas) and Ursidae (bears).
(v) Genus – It is a group or assemblage of related species which resemble one another in certain correlated characters. Correlated characters are those similar or common features which are used in delimitation of a taxon above the rank of species. All the species of genus are presumed to have evolved from a common ancestor. A genus may have a single living species e.g., Genus Homo. Its species is Homo sapiens – the living or modem man. The Genus Felis has many species, e.g., F. domestica – common cat, F. chaus (jungle cat) etc.

lO.How is a key helpful in the identification and classification of an organism?
Slon. ‘Key is an artificial analytic device having a list of statements with dichotomic table of alternate characteristics. Taxonomic
keys are aids for rapid identification of unknown plants and animals based on
the similarities and dissimilarities. Keys are primarily based on stable and reliable characters. The keys are helpful in a faster preliminary identification which can bebacked up by confirmation through comparison with detailed description of the taxon provisionally identified with. Separate taxonomic keys are used for each taxonomic category like Family, Genus and Species.

11.Illustrate the taxonomical hierarchy with suitable examples of a plant and an animal.
Slon. The arrangement of various taxa in a hierarchical order is called taxonomic hierarchy. The hierarchy indicates the various levels of kinship. The number of similar characters of categories decreases from lowest rank to highest rank. The hierarchical system of classification was introduced by Linnaeus.
The hierarchy of major categories is:
Species —►Genus-►Family —► Order—► Class
Kingdom -4— Phylum or Division
Increasing specificity – ► Decreasing specificity
Classification of a plant (Wheat):
Kingdom – Plantae
Division – Angiospermae
Class – Monocotyledonae
Order – Poales
Family – Poaceae
Genus – Triticum
Species – aestivum
Classification of an animal (Housefly):
Kingdom – Animalia
Phylum – Chordata
Class – Insecta
Order – Diptera
Family – Muscidae
Genus – Musca
Species – domestica


As the last part of this section, let's now look into the source file declaration rules. These rules are essential when declaring classes, importer statements and emballer statements in a source file.

There can be only one public class per source file.

A source file can have multiple non-public classes.

The public class name should be the name of the source file as well which should be appended by .java à la fin. For example: the class name is public class Employee<> then the source file should be as Employee.java.

If the class is defined inside a package, then the package statement should be the first statement in the source file.

If import statements are present, then they must be written between the package statement and the class declaration. If there are no package statements, then the import statement should be the first line in the source file.

Import and package statements will imply to all the classes present in the source file. It is not possible to declare different import and/or package statements to different classes in the source file.

Classes have several access levels and there are different types of classes abstract classes, final classes, etc. We will be explaining about all these in the access modifiers chapter.

Apart from the above mentioned types of classes, Java also has some special classes called Inner classes and Anonymous classes.


The class as a distinct rank of biological classification having its own distinctive name (and not just called a top-level genus (genus summum)) was first introduced by the French botanist Joseph Pitton de Tournefort in his classification of plants that appeared in his Eléments de botanique, 1694.

Insofar as a general definition of a class is available, it has historically been conceived as embracing taxa that combine a distinct classe of organization -- i.e. a 'level of complexity', measured in terms of how differentiated their organ systems are into distinct regions or sub-organs -- with a distinct taper of construction, which is to say a particular layout of organ systems. [1] This said, the composition of each class is ultimately determined by the subjective judgement of taxonomists. Often there is no exact agreement, with different taxonomists taking different positions. There are no objective rules for describing a class, but for well-known animals there is likely to be consensus.

In the first edition of his Systema Naturae (1735), [2] Carl Linnaeus divided all three of his kingdoms of Nature (minerals, plants, and animals) into classes. Only in the animal kingdom are Linnaeus's classes similar to the classes used today his classes and orders of plants were never intended to represent natural groups, but rather to provide a convenient "artificial key" according to his Systema Sexuale, largely based on the arrangement of flowers. In botany, classes are now rarely discussed. Since the first publication of the APG system in 1998, which proposed a taxonomy of the flowering plants up to the level of orders, many sources have preferred to treat ranks higher than orders as informal clades. Where formal ranks have been assigned, the ranks have been reduced to a very much lower level, e.g. class Equisitopsida for the land plants, with the major divisions within the class assigned to subclasses and superorders. [3]

The class was considered the highest level of the taxonomic hierarchy until George Cuvier's embranchements, first called Phyla by Ernst Haeckel, [4] were introduced in the early nineteenth century.

As with the other principal ranks, Classes can be grouped and subdivided. Here are some examples. [b]


2.11: Objects and Classes - Biology

Classes and Objects are basic concepts of Object Oriented Programming which revolve around the real life entities.

Classer

  1. Modificateurs: A class can be public or has default access (Refer this for details).
  2. class keyword: class keyword is used to create a class.
  3. Class name: The name should begin with an initial letter (capitalized by convention).
  4. Superclass(if any): The name of the class’s parent (superclass), if any, preceded by the keyword extends. A class can only extend (subclass) one parent.
  5. Interfaces(if any): A comma-separated list of interfaces implemented by the class, if any, preceded by the keyword implements. A class can implement more than one interface.
  6. Body: The class body surrounded by braces, < >.

Constructors are used for initializing new objects. Fields are variables that provides the state of the class and its objects, and methods are used to implement the behavior of the class and its objects.
There are various types of classes that are used in real time applications such as nested classes, anonymous classes, lambda expressions.

Object

  1. État: It is represented by attributes of an object. It also reflects the properties of an object.
  2. Comportement: It is represented by methods of an object. It also reflects the response of an object with other objects.
  3. Identité: It gives a unique name to an object and enables one object to interact with other objects.

Objects correspond to things found in the real world. For example, a graphics program may have objects such as “circle”, “square”, “menu”. An online shopping system might have objects such as “shopping cart”, “customer”, and “product”.

Declaring Objects (Also called instantiating a class)

When an object of a class is created, the class is said to be instantiated. All the instances share the attributes and the behavior of the class. But the values of those attributes, i.e. the state are unique for each object. A single class may have any number of instances.

As we declare variables like (type name). This notifies the compiler that we will use name to refer to data whose type is type. With a primitive variable, this declaration also reserves the proper amount of memory for the variable. So for reference variable, type must be strictly a concrete class name. In general, we can’t create objects of an abstract class or an interface.

If we declare reference variable(tuffy) like this, its value will be undetermined(null) until an object is actually created and assigned to it. Simply declaring a reference variable does not create an object.

Initializing an object

The new operator instantiates a class by allocating memory for a new object and returning a reference to that memory. The new operator also invokes the class constructor.

  • This class contains a single constructor. We can recognize a constructor because its declaration uses the same name as the class and it has no return type. The Java compiler differentiates the constructors based on the number and the type of the arguments. The constructor in the Chien class takes four arguments. The following statement provides “tuffy”,”papillon”,5,”white” as values for those arguments:
  • The result of executing this statement can be illustrated as :

Noter : All classes have at least une constructor. If a class does not explicitly declare any, the Java compiler automatically provides a no-argument constructor, also called the default constructor. This default constructor calls the class parent’s no-argument constructor (as it contain only one statement i.e super()), or the Object class constructor if the class has no other parent (as Object class is parent of all classes either directly or indirectly).

Ways to create object of a class

  • Using new keyword: It is the most common and general way to create object in java. Exemple:
  • Using Class.forName(String className) method: There is a pre-defined class in java.lang package with name Class. The forName(String className) method returns the Class object associated with the class with the given string name.We have to give the fully qualified name for a class. On calling new Instance() method on this Class object returns new instance of the class with the given string name.
  • Using clone() method: clone() method is present in Object class. It creates and returns a copy of the object.
  • Deserialization: De-serialization is technique of reading an object from the saved state in a file. Refer Serialization/De-Serialization in java

Creating multiple objects by one type only (A good practice)

  • In real-time, we need different objects of a class in different methods. Creating a number of references for storing them is not a good practice and therefore we declare a static reference variable and use it whenever required. In this case, wastage of memory is less. The objects that are not referenced anymore will be destroyed by Garbage Collector of java. Exemple:
  • In inheritance system, we use parent class reference variable to store a sub-class object. In this case, we can switch into different subclass objects using same referenced variable. Exemple:

Anonymous objects

  • They are used for immediate method calling.
  • They will be destroyed after method calling.
  • They are widely used in different libraries. For example, in AWT libraries, they are used to perform some action on capturing an event(eg a key press).
  • In the example below, when a key is button(referred by the btn) is pressed, we are simply creating anonymous object of EventHandler class for just calling handle method.

This article is contributed by Gaurav Miglani. If you like GeeksforGeeks and would like to contribute, you can also write an article using write.geeksforgeeks.org or mail your article to [email protected] See your article appearing on the GeeksforGeeks main page and help other Geeks.
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Voir la vidéo: BMO3 1: objets et classes (Juin 2022).


Commentaires:

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