📦 Репозиторий занятия 74

## Публичные, защищённые и приватные аттрибуты 

Инкапсуляция означает:
* Скрыть (упаковать, спрятать) что-то внутрь какой-то оболочки (капсулы)

В ООП (вообще и в Python в частности) под инкапсуляцией понимается
* размещение данных и/или логики внутрь объекта, 
* чтобы при необходимости легко получить (вызвать) через dot-notation

Сам смысл этого "сокрытия лишнего" можно рассматривать (понимать) в двух аспектах:

1. "Убрать с глаз долой, чтобы не мешалось"
  * Атрибуты создаются в `__init__()` и затем не требуют специальной передачи в методы
  * поскольку уже и так становятся часть объекта

2. "Спрятать, чтобы не брали без спросу"
  * Получение и/или изменение данных возможно ТОЛЬКО при соблюдении определённых условий


Вот именно второй аспект понятия "Инкапсуляция" мы и рассмотрим в этом блоке.


### 1. Публичные атрибуты (`public attributes`)

**Принцип**: *"Приходи кто хочешь, и бери сколько захочешь"*

* Доступны **из любого места**: внутри класса, из подклассов, из внешнего кода.
* Обычно **не имеют специальных подчёркиваний**.
* Используются по умолчанию.


**Пример:**

```python
class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # публичный атрибут

p = Person("Alice")
print(p.name)  # доступно извне
```

---

### 2. Защищённые атрибуты (`_protected attributes`)

**Принцип**: *"Приходи кто хочешь, но бери только для внутреннего использования"*

* Обозначаются **одним подчёркиванием `_` перед именем**: `_attribute`.
* **Соглашение**: к ним **не следует обращаться извне класса**, но Python не запрещает это.
* Часто используются для **наследования** и для внутреннего контроля.

**Пример:**

```python
class Person:
    def __init__(self, name):
        self._name = name  # защищённый атрибут

p = Person("Bob")
…

## Публичные, защищённые и приватные методы 

Методы, как и атрибуты, также могут быть 
* **публичными** (public)
* **защищёнными** (protected),
* или **приватными** (private)

---

### 1. Публичные методы (public)

* Доступны **везде**: внутри класса, из подклассов и из внешнего кода.
* Нет специальных ограничений на вызов.
* Обычно применяются для основной функциональности класса.

**Пример:**

```python
class Car:
    def start_engine(self):
        print("Двигатель запущен!")

car = Car()
car.start_engine()  # можно вызвать из вне класса
```

> ✅ Доступно везде, без ограничений.

---

### 2. Защищённые методы (protected)

* Предназначены для использования **только внутри класса и его подклассов**.
* В Python нет строгой защиты; используется **одно подчёркивание** `_method()` по соглашению.
* Внешний код может вызвать метод, но это считается плохой практикой.

**Пример:**

```python
class Car:
    def _check_fuel(self):
        print("Проверка топлива")

class ElectricCar(Car):
    def battery_status(self):
        self._check_fuel()  # допустимо, внутри подкласса

car = Car()
car._check_fuel()  # можно вызвать, но не рекомендуется
```

> ⚠️ Это **соглашение**, а не строгая защита.

---

### 3. Приватные методы (private)

* Доступны **только внутри класса**, не видны подклассам.
* В Python используется **двойное подчёркивание** `__method()`.
* При этом Python делает **имя метода уникальным (name mangling)**, чтобы скрыть его.
…

### 1. Что такое геттер и сеттер?

* **Геттер (getter)** — метод, который **возвращает значение атрибута**.
  * геттер ОБЯЗАТЕЛЬНО возвращает значение атрибута 
    * (а не выводит на печать, или НЕ ТОЛЬКО выводит на печать)
* **Сеттер (setter)** — метод, который **изменяет значение атрибута**, 
  * при этом можно **контролировать или проверять данные** перед присвоением.

Идея: даже если атрибут скрыт (`protected` или `private`), мы можем управлять доступом к нему через методы класса.

---

### 2. Пример с обычными методами

```python
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name      # приватный атрибут
        self.__age = age        # приватный атрибут

    # Getter
    def get_age(self):
        return self.__age

    # Setter
    def set_age(self, age):
        if age < 0:
            print("Возраст не может быть отрицательным!")
        else:
            self.__age = age

p = Person("Alice", 25)
print(p.get_age())  # 25

p.set_age(30)
print(p.get_age())  # 30

p.set_age(-5)       # Выведет предупреждение
```

✅ Такой подход **защищает данные от некорректного изменения**.

---

### 3. Pythonic способ через @property

В Python есть более элегантный способ — **декораторы `@property` и `@...setter`**.

```python
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.__name = name
        self.__age = age

    @property
    def age(self):          # getter
        return self.__age

    @age.setter
    def age(self, value):   # setter
…

### 1. Проблема с обычными геттерами и сеттерами

Представим класс с приватным атрибутом и сеттером, который проверяет возраст:

```python
class Person:
    def __init__(self, age):
        self.__age = age  # присвоили напрямую (обошли логику проверки из @age.setter)

    @property
    def age(self):
        return self.__age

    @age.setter
    def age(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным!")
        self.__age = value
```

---

### 2. Что происходит при создании объекта?

```python
p = Person(-10)  # прямо при __init__ присвоили "неверный" возраст
print(p.age)     # -10, сеттер не сработал!
```

✅ Внимание: проверка в сеттере **не сработала**, потому что мы обошли её, присвоив значение напрямую в `__init__`.


### 3. Более корректный способ использования геттера и сеттера

Прямое обращение к приватному атрибуту в `__init__` позволяет обойти логику проверки, описанную в сеттере. 

Поэтому, доступ к атрибутам экземпляра класса лучше НЕ ДЕЛАТЬ в обход сеттера:

```python
class Person:
    def __init__(self, age):
        self.age = age  # Теперь доступ СТРОГО через сеттер @age.setter

    @property
    def age(self):
        return self.__age

    @age.setter
    def age(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным!")
        self.__age = value


p = Person(-10)  # ValueError!
```

Как видим, теперь защита срабатывает уже на этапе создания объекта.

---
…