{"id":135588,"date":"2026-02-18T07:12:48","date_gmt":"2026-02-18T06:12:48","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135588"},"modified":"2026-02-18T07:12:48","modified_gmt":"2026-02-18T06:12:48","slug":"objektorientierte-programmierung-oop-der-ultimative-leitfaden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/objektorientierte-programmierung-oop-der-ultimative-leitfaden","title":{"rendered":"Objektorientierte Programmierung (OOP): Der ultimative Leitfaden"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel werden wir die objektorientierte Programmierung (OOP), ihre wichtigsten Prinzipien und Besonderheiten und ihre Verwendung in Python definieren. Dieses Konzept ist sehr wichtig und zug\u00e4nglich sowohl f\u00fcr Data Scientists als auch f\u00fcr Data Engineers.<\/strong><\/p>\nDie Programmiersprache Python ist eine sehr zug\u00e4ngliche Sprache, um mit dem Programmieren zu beginnen. Mit ihren Bibliotheken Numpy, Pandas, Sklearn und Matplotlib<\/a> ist sie auch ein gro\u00dfartiges Werkzeug f\u00fcr Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler.\n\nMan kann mit Python sehr leicht programmieren da das Programm zahlreiche Paradigmen enth\u00e4lt: Die imperative Programmierung mit funktionalem Paradigma oder die objektorientierte Programmierung mit OOP-Paradigma.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n
Python programmieren lernen<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Data Cleaning Python<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
PySpark – Alles wissenswerte<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Python – Vermeide diese Fehler<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
API mit Python Datenbank verbinden<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

1. Was ist objektorientierte Programmierung ? Einf\u00fchrung<\/h2>\nIn diesem Teil werden wir Klassen<\/b>, Instanzen<\/b>, Methoden<\/b> und Attribute<\/b> ansprechen. Auch wenn diese Begriffe f\u00fcr Junior Data Scientists unklar klingen m\u00f6gen, werden diese Konzepte in Python dennoch st\u00e4ndig manipuliert, vor allem mit den zuvor erw\u00e4hnten Bibliotheken.\n\nDieses Paradigma ist auch in anderen Programmiersprachen sehr pr\u00e4sent, sei es vollst\u00e4ndig (Java oder C#) oder teilweise (C++, Ruby, Scala, …).\n\nNach der Umfrage von Stack Overflow<\/a> zu den verwendeten Technologien werden Java und C# <\/b>von 41 bzw. 31 % <\/b>der befragten Entwicklerinnen und Entwickler verwendet.\n\nPython<\/b> kann also ein erster Zugang zu diesen h\u00e4ufig verwendeten Sprachen sein.\n\nEs ist daher wichtig, dieses Paradigma zu beherrschen, da es in Tools wie Spark<\/a> oder Hadoop<\/a> auch zu finden ist.\n\n\n
Entdecke unsere Data Engineer Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\nWenn Du die objektorientierte Programmierung<\/b> mit<\/b> Python<\/b> beherrschst, ist es also ein wertvoller Vorteil, um Dich sp\u00e4ter mit h\u00e4ufig genutzten Werkzeugen auseinanderzusetzen, sowohl in der Data Science als auch in der Big Data.\n\nSchlie\u00dflich ist die objektorientierte Programmierung ein unglaubliches Werkzeug, um die Qualit\u00e4t<\/strong>, die Lesbarkeit<\/strong> und die Modularit\u00e4t<\/strong> Deines Codes<\/strong> zu verbessern. Mit dem Konzept der Vererbung kannst Du insbesondere die Anpassung von Inhalten, die von anderen erstellt wurden, vereinfachen.\n\nBeispielsweise konnten wir im Rahmen unserer Weiterbildungen<\/a> Tools erstellen, die sich wie Python-Datenbank-Clients verhielten, tats\u00e4chlich aber Docker-Images dieser Datenbanken starteten und mit ihnen kommunizierten.\n\nAuch die Anpassung von Machine-Learning-Modellen ist dank der objektorientierten Programmierung sehr einfach zu bewerkstelligen.\n

2. Das Konzept der Klasse<\/h2>
\"zusammenarbeit_buero_besprechung.jpg\"<\/figure>\nDer wichtigste Begriff in der objektorientierten Programmierung ist das Konzept der Klassen. Klassen sind abstrakte Modelle<\/b>, also Vorlagen<\/b>, mit deren Hilfe Objekte seriell nach demselben Muster erstellt werden k\u00f6nnen<\/b>. Man kann sich eine Klasse als Bauplan sowie als Liste der Funktionalit\u00e4ten einer Menge von Objekten vorstellen.\n\nBei der objektorientierten Programmierung hat man nur mit Klassen und Objekten (oder Klasseninstanzen) zu tun. Alle Elemente, <\/b>die bei der objektorientierten Programmierung manipuliert werden<\/b>, sind Objekte<\/b> (daher der Name), deren Konstruktion auf der Definition einer Klasse beruht.\n

a) Wie erstellt man eine Klasse mit Python?<\/h3>\nMithilfe dieses Modells k\u00f6nnen wir dann Objekte<\/b>, sogenannte Instanzen erstellen. Um in Python Klassen zu erstellen, verwenden wir das Schl\u00fcsselwort class.<\/b>\n\nIm Beispiel erstellen wir eine Klasse namens Animal<\/b>. Damit w\u00e4hlen wir das Modell aus, das die verschiedenen Instanzen der Klasse Animal haben werden. Im Moment ist diese Klasse noch sehr einfach, aber wir werden sie sp\u00e4ter noch komplexer gestalten.\n\nUm diese Klasse zu instanziieren<\/b>, rufen wir die Klasse Animal auf, als ob sie eine Funktion w\u00e4re<\/b>:\n\nHier haben wir zwei Objekte <\/b>und zwei Instanzen<\/b> der Klasse Animal<\/b>, erstellt: animal1 und animal2. Wenn wir den Typ dieser beiden Objekte mit der Funktion type<\/b> anzeigen, sehen wir, dass beide Objekte der Klasse Animal<\/b> angeh\u00f6ren.\n\n

b) Konstruktoren<\/h3>\nKonstruktoren<\/b> sind sehr wichtige Funktionen (nicht genau, aber zun\u00e4chst benutzen wir dieses Wort). Es sind die Funktionen, die aufgerufen werden, wenn ein Objekt erstellt wird<\/b>. Im ersten Fall den wir gezeigt haben, hatten wir nichts Besonderes zu konstruieren, also haben wir den Konstruktor nicht definiert.\n\nIn den meisten F\u00e4llen m\u00fcssen wir ihn jedoch definieren. Wenn wir eine Benachrichtigung hinzuf\u00fcgen <\/b>wollen die uns darauf hinweist, dass ein Objekt der Klasse Animal<\/b> erstellt wurde, definieren wir die Funktion _ _init_ _ <\/b>wie folgt:\n\nDiese Funktion _ _init_ _ <\/b>hat ein sehr wichtiges Argument: self<\/b>. Dieses Schl\u00fcsselwort bezeichnet das Objekt selbst<\/b>. Im Moment ist diese Verwendung noch etwas verwirrend, aber wir werden sp\u00e4ter sehen, warum dieses Wort so wichtig ist.\n\n\n
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c) Die Attribute<\/h3>\nUnsere Klasse ist im Moment nicht sehr interessant… Wir m\u00fcssen unseren Animals Eigenschaften<\/b> hinzuf\u00fcgen<\/b>, um sie interessant zu machen.\n\nDiese Eigenschaften werden Attribute genannt.\n\nWir werden zum Beispiel allen unseren Objekten in der Klasse Animal<\/b> ein Alter geben:\n\nIn die Funktion _ _init_ _ <\/b>wurde die Definition einer Variablen self.age eingef\u00fcgt, die den Wert 0 hat.\n
Mit der Definition self.<irgendwas> legt man n\u00e4mlich ein Attribut der Objekte der Klasse fest.<\/i><\/blockquote>\nSo haben alle Instanzen der Klasse Tier ein Attribut<\/b> age, das bei der Erstellung des Objekts den Wert 0 hat.\n\nUm auf die Attribute eines Objekts zuzugreifen, verwendet man einen Punkt.<\/b> So wird in diesem Beispiel auf die Attribute age von animal1 und animal2 zugegriffen.\n\nAttribute<\/b> sind also wie die Eigenschaften<\/b> von Objekten einer Klasse <\/b>zu sehen: Alle Objekte, die aus dieser Klasse erstellt werden und die diese Klasse instanziieren, besitzen dieselben Eigenschaften.\n\nWenn sie in der Funktion _ _init_ _ definiert werden, haben alle Instanzen dieser Klasse diese Eigenschaften.\n\nMan kann problemlos diese Werte \u00e4ndern, ihnen Objekt f\u00fcr Objekt einen v\u00f6llig anderen Wert geben, aber sie werden auf die gleiche Weise initialisiert:\n\n\"classe_poo\"\n\"classe_poo\"\n\"classe_poo\"\n

Unterschiedliche Vorstellungen von einer Klasse<\/em><\/p>\nIn diesem Teil haben wir gesehen, dass Klassen Vorlagen f\u00fcr Objekte sind. Diese Vorlagen k\u00f6nnen Eigenschaften haben, die durch Attribute dargestellt werden. Schlie\u00dflich werden diese Objekte oder Instanzen einer Klasse mithilfe einer speziellen \u201eFunktion\u201d, n\u00e4mlich dem Konstruktor, erstellt.\n\nEs gibt noch einige Themen, die wir noch definieren m\u00fcssen, damit Du zum echten OOP-Assen wirst …\n\n\n

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3. Die Grundprinzipien objektorientierter Programmierung<\/h2>
\"Codes-Python-Bildschirm.jpg\"<\/figure>\nIm vorherigen Teil haben wir die Attribute<\/b> definiert, d.h. die Eigenschaften eines Objekts <\/b>einer Klasse.\n\nKurze Erinnerung: Wenn die verwendete Klasse<\/b> „B\u00fcrger“ ist, k\u00f6nnen die Attribute<\/b> der Instanzen dieser Klasse „Nachname“, „Vorname“, „Geschlecht“, „Geburtsdatum“, „Geburtsort“, „Ausweis“, „Unterschrift“ und „Gr\u00f6\u00dfe“ sein.\n\n

a) Methoden vs. Funktionen<\/h3>\nFunktionen und Methoden k\u00f6nnen Eingaben<\/b> aufnehmen und Ausgaben<\/b> zur\u00fcckgeben, jedoch sind Funktionen nicht objektbezogen. In der Tat gibt es in der reinen objektorientierten Programmierung <\/b>keine Funktionen, da alles ein Objekt, d. h. eine Instanz einer Klasse ist.\n\nMit einer Methode kann man Operationen durchf\u00fchren die f\u00fcr ein Objekt spezifisch sind:<\/b> Attribute \u00e4ndern, anzeigen, zur\u00fcckgeben (oder im Fall der Methode _ _init_ _ initialisieren).\n

b) Wie man eine Methode erstellt<\/h3>\nKehren wir zu unserem Beispiel der Klasse<\/b> Animal zur\u00fcck, f\u00fcr die wir das Attribut age definiert haben. Mit der Methode<\/b> _ _init_ _ wird das Attribut age auf 0 initialisiert. Wir k\u00f6nnen nun eine Methode „altern“ erstellen, die dem Attribut age den Wert 1 hinzuf\u00fcgt<\/b>:\n\nWenn man sich die Definition dieser Methode<\/b> genauer ansieht, f\u00e4llt die Verwendung des Schl\u00fcsselworts <\/b>def<\/i><\/b> auf, das normalerweise die Definition einer Funktion einleitet. Diese Deklaration der Methode ist jedoch so eingelegt, dass sie sich „<\/strong>innerhalb<\/b>„<\/strong> der Klassendefinition<\/b> befindet.\n\nAu\u00dferdem f\u00e4llt auf, dass das Argument self noch verwendet wird. Wir werden sp\u00e4ter sehen, dass es nicht immer notwendig ist, dieses Argument zu verwenden. Dank dieser Definition haben also alle Objekte die Instanzen dieser Klasse<\/b> Animal sind die M\u00f6glichkeit, diese Methode aufzurufen<\/b>:\n\nUm eine Instanzmethode aufzurufen, verwendet man einen Punkt: Da es sich um eine Art Funktion handelt, verwendet man Klammern. Die Definition einer Methode funktioniert \u00fcbrigens genauso wie die einer Funktion, in Bezug auf Argumente, Ausgaben usw.\n\nSo k\u00f6nnen wir zus\u00e4tzliche Argumente f\u00fcr self verwenden.\n\nWenn wir zum Beispiel unseren Animals einen Namen geben wollen, k\u00f6nnen wir in der Methode _ _init_ _ ein Attribut „name“ eingeben und eine Methode „name“ erstellen, mit der wir den Wert des Attributs „name“ \u00e4ndern k\u00f6nnen:\n\nDie Eingabe von Argumenten in einer Methode ist nat\u00fcrlich sehr einfach:\n

c) Meilenstein<\/h3>\nBisher haben wir das Konzept der Klasse und der Klasseninstanz<\/b> erl\u00e4utert. Au\u00dferdem haben wir Attribute und Methoden definiert<\/b>. Dies ist der Kern der objektorientierten Programmierung<\/b>. Wir k\u00f6nnten damit fast aufh\u00f6ren. Was wir sp\u00e4ter mithilfe dieser Werkzeuge tun w\u00fcrden, w\u00e4re einfache OOP<\/b>, ohne die Vorteile aller OOP-Konzepte zu nutzen (Das w\u00e4re zu schade …).\n\nVergessen wir nicht, dass die objektorientierte Programmierung<\/b> auf dem Konzept der Modellierung<\/b> beruht, das in der Technik (sei es Softwaretechnik, Data Science, Statistik, …) von entscheidender Bedeutung ist.\n\nMan entscheidet sich daf\u00fcr, sich einem realen Objekt durch eine Modellierung<\/b> des Objekts zu n\u00e4hern, auch wenn diese unvollkommen, aber m\u00f6glichst funktional <\/b>ist.\n\nVersuchen wir nun konkret zu verstehen, warum das, was wir hier erkl\u00e4ren, wichtig ist: Als Du mit dem Machine Learning mit scikit-learn<\/b> begonnen hast, haben wir Dir sehr schnell von der logistischen Regression <\/b>und ihrer Anwendung erz\u00e4hlt. Aber schauen wir uns die (vereinfachte) Implementierung dieser logistischen Regression in der scikit-learn-Bibliothek<\/a> an.\n\nWir stellen fest, dass LogisticRegression eine Klasse ist. Sie hat eine Methode _ _init_ _, die verschiedene Argumente haben kann. Sie hat auch andere Methoden: fit, predict, predict_proba, … Sie hat Attribute: random_state, verbose, n_jobs, …\n\nMit einem klassischen Code von Data Scientists k\u00f6nnen wir also von objektorientierter Programmierung sprechen:\n\nObjektorientierte Programmierung ist also f\u00fcr Data Scientists von entscheidender Bedeutung!\n\nIn diesem Teil haben wir gesehen, dass Methoden<\/b> eigene Funktionen<\/b> f\u00fcr Instanzen einer Klasse<\/b> sind und wie man sie mit Python definiert und aufruft. Im Folgenden werden wir \u00fcber bestimmte Methoden sprechen, n\u00e4mlich \u00fcber Accessoren und Mutatoren. Damit werde wir ein wichtiges Konzept der objektorientierten Programmierung erl\u00e4utern: die Kapselung.<\/b>\n\n\n
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4. Die Kapselung<\/h2>
\"bildschirm-computer-code-programmierung.jpg\"<\/figure>\n

a) Getters und Setters<\/h3>\nGetters<\/b> sind Methoden, mit denen der Wert eines Attributs zur\u00fcckgegeben werden kann.\n\nMit Setters<\/b> kann man den Wert eines Attributs \u00e4ndern.\n\nAber warum sollte man diese Methoden verwenden, wenn man die Attribute, wie oben beschrieben, einfach \u00e4ndern oder lesen kann?\n\nDie Verwendung dieser Methoden ist Teil des Konzepts der Kapselung: Man m\u00f6chte den Schreib- oder Lesezugriff auf Attribute kontrollieren. Beispielsweise m\u00f6chte ich den Typen oder den Wert kontrollieren, der einem Attribut zugewiesen werden kann. Durch die Verwendung eines Setters verberge ich die \u00c4nderung des Werts vor einem Benutzer, indem ich den Benutzer diese Methode verwenden lasse, welche dann meine \u00c4nderungsbedingungen enthalten kann.\n

b) Kapselung von Attributen<\/h3>\nIn der objektorientierten Programmierung werden unterschiedliche Arten von Attributen unterschieden: \u00f6ffentliche Attribute, gesch\u00fctzte Attribute und private Attribute<\/b>. Auf die gesch\u00fctzten Attribute werden wir im Zusammenhang mit der Vererbung<\/b> noch zur\u00fcckkommen, aber der wichtigste Unterschied ist der zwischen privaten und \u00f6ffentlichen Attributen.\n\nAuf ein privates Attribut kann nur innerhalb der Klassendefinition<\/b> zugegriffen werden: Ich kann nur in der Definition der verschiedenen Methoden auf das Attribut zugreifen (Schreib- oder Lesezugriff ). Im Gegensatz dazu sind \u00f6ffentliche Attribute immer und \u00fcberall zug\u00e4nglich.\n\nBisher haben wir nur mit \u00f6ffentlichen Attributen gearbeitet.\n\nIn einer Sprache wie Java ist dieser Unterschied sehr strikt. Bei der Verwendung von Python wird ein Attribut nie vollst\u00e4ndig privat gemacht: Python<\/a> ist eine viel offenere Sprache: Man vertraut dem Endbenutzer, dass er nicht versucht, den Code zu zerst\u00f6ren.\n\nAber es gibt trotzdem M\u00f6glichkeiten, die Attribute weniger zug\u00e4nglich zu machen.\n

c) Private Attribute in Python<\/h3>\nDie Definition unserer Klasse \u00e4ndern wir so, um ein privates Attribut age<\/b> zu erstellen (warum sollte man schlie\u00dflich das Recht haben, ein Animal<\/i>, das man nicht kennt, nach seinem Alter zu fragen?).\n\nUm ein privates Attribut zu definieren, benennen wir es mit _ _, aber Vorsicht! Wenn Du den Namen des Attributs ebenfalls mit _ _ beendest, wird es nicht mehr als privat betrachtet, sondern erh\u00e4lt lediglich einen komplizierteren Namen.\n\nDie letzte Zeile sollte eine AttributeError-<\/b>Ausnahme erzeugen: Das Attribut _ _age <\/b>existiert nicht… Aber wir sehen, dass die Methode „<\/strong>age“<\/b> gut funktioniert hat: Das Attribut _ _age existiert innerhalb der Definition der Methode.\n\nWir haben also ein privates Attribut erstellt … oder es ist einfach nur versteckt. Tats\u00e4chlich ist es vorhanden, aber unter einem anderen Namen: _Animal_ _age.<\/b>\n\nIn anderen Programmiersprachen spielen hier Getters und Setters<\/b> eine sehr wichtige Rolle, da wir mit ihrer Hilfe diese Attribute lesen oder \u00e4ndern k\u00f6nnen<\/b>.\n\nWir k\u00f6nnen sie aber auch selbst definieren:\n\nIn diesem Beispiel dienen die Methoden get_age <\/b>und set_age <\/b>als Akzessor und Mutator. Man sieht, wie n\u00fctzlich ein Mutator ist, um den Typen eines Attributs zu kontrollieren. Dies ist f\u00fcr eine dynamisch typisierte Sprache wie Python von Vorteil.\n

d) Getters und Setters fehlerlos definieren<\/h3>\nIn diesem Teil werden wir Decorators verwenden. Wenn Du nicht wei\u00dft, was Decorators sind, solltest Du zuerst diesen Artikel<\/a> lesen !\n\nUm den Zugriff auf Attribute \u00fcber Getter und Setter zu erzwingen, k\u00f6nnen wir die vorkonstruierte Klasse property<\/a> verwenden:\n\nMit der ersten Definition der Methode age<\/b> wird der Getter<\/b> definiert, mit der zweiten Definition der Setter<\/b>. In den folgenden Zeilen merkst Du, dass diese Methoden aufgerufen werden, wenn Du diese Attribute \u00e4nderst oder aufrufst.\n
Achtung: In diesem Code ist das Attribut age immer \u00f6ffentlich. Dieser Code soll lediglich zeigen, wie man Getter und Setter fehlerlos und einfach definieren kann.<\/i><\/b>\n\nWer mutig ist, kann auf dieser Seite entdecken, wie diese Methoden in Bibliotheken wie pandas oder scikit-learn verwendet werden.<\/i><\/b><\/blockquote>\n

e) Kapselung von Methoden<\/h3>\nDasselbe Prinzip der Kapselung gilt auch f\u00fcr Methoden: Man kann private, gesch\u00fctzte oder \u00f6ffentliche Methoden definieren. Auf \u00f6ffentliche Methoden kann immer zugegriffen werden, w\u00e4hrend auf private Methoden nur innerhalb der Klasse zugegriffen werden kann.\n\nDas Prinzip in Python ist das gleiche: Man verwendet _ _ am Anfang des Methodennamens (und nicht am Ende) und die Methode ist immer nach dem Muster _Klassenname_ _Methodenname auffindbar.\n\nIn diesem Teil haben wir das Prinzip der Kapselung verstanden, um Attribute und Methoden au\u00dferhalb der Klasse zu verbergen<\/b>. Auf diese Weise kann der Zugriff auf Attribute und Methoden kontrolliert werden, z. B. mit Hilfe von Getters und Setters.\n\nJedoch handelt es sich hierbei um Konzepte der \u201ereinen\u201d objektorientierten Programmierung. Python h\u00e4lt sich nicht wirklich an diese Prinzipien, da man immer noch Zugriff auf private Attribute oder Methoden haben kann. In einer wirklich objektorientierten Sprache wie Java kann man nicht schummeln.\n\n\n
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5. Die Vererbung<\/h2>\n

a) Das Konzept der Vererbung<\/h3>\nDie Vererbung in der objektorientierten Programmierung erm\u00f6glicht es, \u00e4hnliche Klassen aus einer anderen Klasse einfach zu erstellen. Es hei\u00dft: Eine abgeleitete Klasse erbt von einer Basisklasse. In unserem Beispiel der Klasse Animal k\u00f6nnen die Klassen Reptil, S\u00e4ugetier oder Vogel von der Klasse Animal erben: Wir bauen weiterhin Klassen und damit Modelle f\u00fcr Objekte auf, aber diese abgeleiteten Klassen haben die Attribute und Methoden der Basisklasse und spezifische Attribute und Methoden f\u00fcr diese abgeleiteten Klassen.\n\nIn unserem Beispiel hatte die Klasse Animal ein Attribut age<\/b> und ein Attribut name<\/b>, eine Methode name<\/b> und eine Methode age<\/b> werden. Die abgeleiteten Klassen der Klasse Animal haben dieselben Methoden und Attribute, k\u00f6nnen aber auch andere haben.\n\n\u00c4hnlich wie in der Biologie kann man den Aufbau von Vererbungsbeziehungen zwischen Klassen mit dem Aufbau eines phylogenetischen Baums vergleichen.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"heritage\n\n
So ein Baum stellt die evolution\u00e4ren Verbindungen zwischen verschiedenen Gruppen von Lebewesen dar (\u00fcbrigens sind wir im rosa Bereich).<\/figcaption><\/figure>\nDurch Vererbung kann das Schreiben von Code erheblich vereinfacht werden: Stell Dir vor, Du entwickelst eine App f\u00fcr eine Schule. Du musst Benutzerinnen und Benutzer mit sehr \u00e4hnlichen Informationen (Name, Vorname, Geburtsdatum) modellieren. Aber einige Benutzerinnen und Benutzer werden spezifischere Aktionen durchf\u00fchren. Du kannst also eine Klasse Benutzer erstellen und dann zwei Klassen erben: Sch\u00fcler und Personal. Von der Klasse Personal k\u00f6nnen sogar die Klassen Lehrer, Assistent, Dokumentalist usw. geerbt werden. So muss die gesamte Arbeit f\u00fcr jede neue Klasse nicht erneut durchgef\u00fchrt werden.\n

b) Vererbung mit Python<\/h3>\nWir wollen versuchen, eine Klasse Reptil zu definieren, die von der Klasse Animal erbt. Dazu deklarieren wir eine Klasse Reptile und geben direkt nach dem Namen der abgeleiteten Klasse den Namen der Basisklasse in Klammern an.\n\nIn diesem Beispiel sehen wir, dass das Objekt Reptil<\/b> eine Instanz der Klasse Reptil<\/b> ist, aber die Methoden und Attribute der Klasse Animal beibehalten hat, ohne dass sie neu definiert werden m\u00fcssen: Das ist der Vorteil von der Vererbung.\n

c) Polymorphismus<\/h3>\nJedoch m\u00f6chtest Du nur, dass eine Methode in einer abgeleiteten Klasse nicht das gleiche Verhalten<\/b> hat<\/b> wie ihre Entsprechung in der Basisklasse. Dann implementierst<\/b> Du die Methode in der abgeleiteten Klasse einfach neu<\/b>. Dies wird als Polymorphismus bezeichnet und ist eine Methode, die auch als Overriding bezeichnet wird.\n
Vorsicht! Polymorphismus kann zwei verschiedene Dinge bedeuten: Die Definition unterschiedlicher Methoden f\u00fcr Klassen, die voneinander erben (Overriding), aber auch die mehrfache Definition derselben Methode (oder Funktion) mit unterschiedlichen Argumenten (Overloading). Der zweite Fall ist nat\u00fcrlicher in statisch typisierten Programmiersprachen (Java, C++, …) und ist ziemlich weit von der Philosophie von Python entfernt. Wir werden ihn daher hier nicht n\u00e4her erl\u00e4utern.<\/i><\/strong><\/blockquote>\nM\u00f6chtest Du \u00fcber Datentypen in Python mehr erfahren? Du findest alles in diesem Artikel<\/a>.\n\nVersuchen wir, die Methode name<\/b> aus dem vorherigen Beispiel zu \u00fcberladen:\n\nIn diesem Beispiel haben wir nur eine Zeile in die Methode name<\/b> eingef\u00fcgt, aber die Methode tut tats\u00e4chlich das Gleiche.\n\nVersuchen wir nun, die Methode _ _init_ _<\/b> zu \u00fcberladen, um ihr neue Attribute zu geben. Das Problem ist, dass die Anweisungen, die in der Methode _ _init_ _ der Klasse Animal gegeben werden, immer noch korrekt sind. Wir m\u00fcssen hier nicht alles neu codieren, nur um ein Attribut hinzuzuf\u00fcgen! Tats\u00e4chlich k\u00f6nnen wir die Methode der Basisklasse aufrufen, indem wir das Schl\u00fcsselwort super<\/b> verwenden.\n\nBei der Instanziierung wird die Methode _ _init_ _ <\/b>der Klasse Animal<\/b> aufgerufen und dann einige Anweisungen hinzugef\u00fcgt, die spezifisch f\u00fcr die Klasse Reptile<\/b> sind.\n\nAu\u00dferdem k\u00f6nnen Methodenaufrufe der Basisklasse mit dem Schl\u00fcsselwort super verkn\u00fcpft werden.\n\n\n
Ich m\u00f6chte Data Engineer werden<\/a><\/div><\/div>\n\n

d) Mehrfachvererbung<\/h3>\nBisher haben wir die Vererbung im Fall einer Basisklasse und mehrerer abgeleitete Klassen gesehen. Man kann aber auch mehrere Basisklassen f\u00fcr eine abgeleitete Klasse haben.\n\nAber warum sollte man eine Klasse von mehreren Basisklassen erben<\/b>? Auch hier geht es um die Einfachheit des Codes: Wenn eine Klasse bestimmte Funktionen enth\u00e4lt (z. B. Authentifizierung) und eine andere Klasse andere Funktionen (z. B. Machine-Learning-Modell), dann kann man die Eigenschaften beider Klassen f\u00fcr eine abgeleitete Klasse haben: Ein Firmenwagen ist z. B. ein Fahrzeug mit den Eigenschaften eines Fahrzeugs, aber auch eine Besitzung des Unternehmens mit seinem eigenen Eigenschaften. \n
Achtung!<\/i><\/strong>\n\nIn Java zum Beispiel kann eine Klasse nicht von mehreren Basisklassen (auf derselben Ebene) erben. Man verwendet daher ein anderes Werkzeug, die Schnittstellen (interfaces), die diese Mehrfachvererbung erm\u00f6glichen. Man sagt jedoch, dass die abgeleiteten Klasse eine Schnittstelle implementiert. In Python ist das egal.<\/i><\/strong><\/blockquote>\nViele dieser Beispiele findet man im Modul sklearn<\/a>. Da es mehrere Basisklassen gibt, gen\u00fcgt es, sie alle zu melden.\n\nWenn Du dieses Beispiel jedoch laufen l\u00e4sst, wirst Du sehen, dass die Instanzierung von B <\/b>nicht \u00fcbertragen wird… Die Funktion super ber\u00fccksichtigt nur die erste Basisklasse. Gl\u00fccklicherweise gibt es eine andere Methode, um die Methode der Basisklasse aufzurufen:\n\nMit dieser anderen Methode kann man sicher sein, auf welche Basismethode verwiesen wird<\/b>. Hier haben wir f\u00fcr jede Klasse unterschiedliche Attribute hinzugef\u00fcgt, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Instanziierung korrekt erfolgt. Was passiert aber, wenn Attribute denselben Namen haben? Im Grunde h\u00e4ngt alles einfach davon ab, in welcher Reihenfolge man die Methoden der Basisklassen aufruft.\n

e) Gesch\u00fctzte Attribute und Methoden<\/h3>\nWir haben bereits viel \u00fcber dieses Konzept der Vererbung erl\u00e4utert. Wir wollen hier nur kurz auf den vorherigen Teil eingehen: Wir haben private Attribute erw\u00e4hnt, die nur innerhalb der Klassendefinition zug\u00e4nglich sind, und \u00f6ffentliche Attribute, die \u00fcberall zug\u00e4nglich sind. Das Konzept der gesch\u00fctzten Attribute haben wir nicht erkl\u00e4rt: In der objektorientierten Programmierung sind Attribute sowohl innerhalb der Klassendefinition als auch in den Definitionen aller Klassen, die (direkt oder indirekt) von der Klasse erben, zug\u00e4nglich. In Python ist dieses Konzept jedoch nicht sehr sinnvoll.\n\n\n
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Ist C++ Objektorientiert ?<\/h2>\nC++<\/a> ist eine objektorientierte Programmiersprache. Es bietet die M\u00f6glichkeit, Klassen zu definieren, die Daten und Funktionen zusammenfassen. Die Daten werden in Form von Objekten erstellt, die Instanzen der definierten Klassen sind. C++ unterst\u00fctzt auch Konzepte wie Vererbung, Polymorphie und Abstraktion, die typisch f\u00fcr objektorientierte Programmierung sind. Durch die Verwendung von Klassen und Objekten erm\u00f6glicht C++ eine modulare und strukturierte Programmierung, die zur Wiederverwendbarkeit von Code und zur Erleichterung der Entwicklung komplexer Software beitr\u00e4gt.\n

Welche objektorientierten Programmiersprachen gibt es noch ?<\/h2>\nEs gibt eine Vielzahl von objektorientierten Programmiersprachen. Hier sind einige bekannte Vertreter:\n
    \n \t
  1. Java:<\/strong> Eine weit verbreitete und vielseitige objektorientierte Programmiersprache. Java wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschlie\u00dflich der Entwicklung von Desktop-, Web- und mobilen Anwendungen.<\/li>\n \t
  2. C++<\/strong>: Eine leistungsstarke und effiziente Programmiersprache, die sowohl objektorientierte als auch prozedurale Programmierung unterst\u00fctzt. C++ wird h\u00e4ufig in Anwendungen verwendet, die eine hohe Leistung erfordern, wie Spieleentwicklung oder Systemprogrammierung.<\/li>\n \t
  3. Python:<\/strong> Eine benutzerfreundliche und vielseitige Programmiersprache, die f\u00fcr ihre Einfachheit und Lesbarkeit bekannt ist. Python wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, einschlie\u00dflich Webentwicklung, Datenanalyse und maschinelles Lernen.<\/li>\n \t
  4. C#:<\/strong> Eine von Microsoft entwickelte objektorientierte Programmiersprache, die haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Entwicklung von Windows-Anwendungen und .NET-Framework verwendet wird. C# wird auch in der Spieleentwicklung (Unity) und der Webentwicklung eingesetzt.<\/li>\n \t
  5. Ruby:<\/strong> Eine dynamische und flexible objektorientierte Programmiersprache, die f\u00fcr ihre Einfachheit und Eleganz bekannt ist. Ruby wird h\u00e4ufig f\u00fcr die Webentwicklung, insbesondere mit dem Ruby on Rails Framework, eingesetzt.<\/li>\n \t
  6. PHP:<\/strong> Eine weit verbreitete serverseitige objektorientierte Skriptsprache, die speziell f\u00fcr die Entwicklung von Webanwendungen entwickelt wurde. PHP wird h\u00e4ufig in Kombination mit HTML und CSS verwendet.<\/li>\n \t
  7. Swift:<\/strong> Eine moderne und leistungsf\u00e4hige objektorientierte Programmiersprache von Apple entwickelt. Swift wird haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Entwicklung von iOS-, macOS- und watchOS-Anwendungen verwendet.<\/li>\n \t
  8. JavaScript:<\/strong> Eine Skriptsprache, die haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Entwicklung von interaktiven Webseiten verwendet wird. JavaScript ist eine objektorientierte Sprache, die auch funktionale Programmierparadigmen unterst\u00fctzt.<\/li>\n<\/ol>\nHier ist eine Tabelle mit Beispielen f\u00fcr objektorientierte Programmiersprachen:\n\n\n\n\n\n\n\n
    Kategorie<\/th>\nProgrammiersprachen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Reine OOP<\/td>\nRuby, Scala, JADE, Emerald<\/td>\n<\/tr>\n
    Prim\u00e4re OOP<\/td>\nJava, Python, C++<\/td>\n<\/tr>\n
    OOP mit Prozeduralem Ansatz<\/td>\nVisual Basic .NET, PHP, JavaScript<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Vorteile objektorienterter Programmierung<\/h2>\nDie objektorientierte Programmierung (OOP) bietet eine Reihe von Vorteilen gegen\u00fcber anderen Programmierparadigmen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von OOP:\n
      \n \t
    1. Modulare Struktur: OOP erm\u00f6glicht es, den Code in einzelne Module (Klassen) zu strukturieren. Jede Klasse enth\u00e4lt sowohl Daten (Attribute) als auch Verhaltensweisen (Methoden), die auf diese Daten zugreifen. Dies f\u00f6rdert die Wiederverwendbarkeit von Code und erleichtert die Wartung und Erweiterung von Softwareprojekten.<\/li>\n \t
    2. Wiederverwendbarkeit: Durch die Verwendung von Klassen und Objekten k\u00f6nnen bestimmte Funktionalit\u00e4ten in verschiedenen Teilen einer Anwendung wiederverwendet werden. Dies spart Entwicklungszeit und erm\u00f6glicht eine konsistente und effiziente Codebasis.<\/li>\n \t
    3. Modifikation von Daten und Verhalten: OOP erm\u00f6glicht es, Daten (Attribute) und Verhalten (Methoden) eng miteinander zu koppeln. Dies erleichtert die Verwaltung von Daten und gew\u00e4hrleistet, dass sie nur von den entsprechenden Methoden ge\u00e4ndert werden k\u00f6nnen. Dadurch k\u00f6nnen Datenintegrit\u00e4t und Sicherheit gew\u00e4hrleistet werden.<\/li>\n \t
    4. Erweiterbarkeit: OOP erleichtert die Erweiterung einer bestehenden Codebasis. Durch Vererbung k\u00f6nnen neue Klassen erstellt werden, die Eigenschaften und Verhaltensweisen einer bereits vorhandenen Klasse erben und diese erweitern oder anpassen. Dies erm\u00f6glicht eine einfache und flexible Anpassung des Codes an neue Anforderungen.<\/li>\n \t
    5. Verst\u00e4ndlichkeit und Wartbarkeit: OOP f\u00f6rdert eine klare Struktur und eine gut organisierte Codebasis. Klassen und Objekte spiegeln reale Entit\u00e4ten oder Konzepte wider, was die Lesbarkeit und das Verst\u00e4ndnis des Codes erleichtert. Dies erleichtert auch die Wartung des Codes, da \u00c4nderungen in einer bestimmten Klasse nur begrenzte Auswirkungen auf den Rest des Codes haben.<\/li>\n \t
    6. Abstraktion: OOP erm\u00f6glicht die Verwendung von abstrakten Klassen und Schnittstellen, die als allgemeine Baupl\u00e4ne f\u00fcr andere Klassen dienen. Durch die Abstraktion k\u00f6nnen komplexe Systeme vereinfacht werden, indem nur die relevanten Informationen und Funktionen f\u00fcr eine bestimmte Anwendung oder einen bestimmten Kontext bereitgestellt werden.<\/li>\n \t
    7. Polymorphismus: OOP unterst\u00fctzt das Konzept des Polymorphismus, bei dem ein Objekt eines bestimmten Typs als Objekt eines \u00fcbergeordneten Typs behandelt werden kann. Dies erm\u00f6glicht es, dass verschiedene Objekte mit \u00e4hnlichen Attributen und Methoden in einer einheitlichen Weise behandelt werden k\u00f6nnen, was Flexibilit\u00e4t und Effizienz in der Entwicklung und im Design von Software bietet.<\/li>\n<\/ol>\nDiese Vorteile machen OOP zu einer beliebten und effektiven Methode f\u00fcr die Entwicklung von Software, insbesondere bei gr\u00f6\u00dferen und komplexeren Projekten.\n

      Nachteile objektorientierter Programmierung<\/h2>\nObwohl die objektorientierte Programmierung (OOP) viele Vorteile bietet, gibt es auch einige potenzielle Nachteile, die ber\u00fccksichtigt werden sollten:\n
        \n \t
      1. Komplexit\u00e4t: OOP kann zu einer erh\u00f6hten Komplexit\u00e4t f\u00fchren, insbesondere bei gr\u00f6\u00dferen Projekten. Die Verwendung von Klassen, Vererbungshierarchien und Polymorphismus erfordert ein gr\u00fcndliches Verst\u00e4ndnis der Konzepte und eine sorgf\u00e4ltige Planung. Dies kann die Lernkurve f\u00fcr Anf\u00e4nger steiler machen und die Entwicklungsgeschwindigkeit beeinflussen.<\/li>\n \t
      2. Overhead: OOP kann zu einem erh\u00f6hten Overhead f\u00fchren, insbesondere in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsressourcen. Die Verwendung von Klassen, Objekten und Vererbung kann dazu f\u00fchren, dass mehr Speicherplatz ben\u00f6tigt wird und die Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit der Anwendung langsamer wird. Dies kann in ressourcenbeschr\u00e4nkten Umgebungen oder Anwendungen, die besonders leistungsf\u00e4hig sein m\u00fcssen, ein Problem darstellen.<\/li>\n \t
      3. Steile Lernkurve: Das Verst\u00e4ndnis und die Beherrschung von OOP-Konzepten erfordert oft mehr Zeit und Aufwand im Vergleich zu anderen Programmierparadigmen. Die korrekte Verwendung von Klassen, Vererbung, Polymorphismus und anderen OOP-Prinzipien erfordert ein gr\u00fcndliches Verst\u00e4ndnis und \u00dcbung. Dies kann zu einer steileren Lernkurve f\u00fchren, insbesondere f\u00fcr Anf\u00e4nger oder Programmierer, die mit anderen Paradigmen vertraut sind.<\/li>\n \t
      4. Designkomplexit\u00e4t: OOP kann zu einer erh\u00f6hten Designkomplexit\u00e4t f\u00fchren, insbesondere bei der Vererbungshierarchie. Eine unsachgem\u00e4\u00dfe Verwendung von Vererbung oder ein \u00fcberm\u00e4\u00dfiger Gebrauch kann zu einer \u00fcberm\u00e4\u00dfig komplexen und schwer verst\u00e4ndlichen Codebasis f\u00fchren. Es erfordert sorgf\u00e4ltige Planung und Abw\u00e4gung, um die richtige Balance zwischen Flexibilit\u00e4t und Einfachheit im Design zu finden.<\/li>\n \t
      5. Fehlende Modularit\u00e4t: In einigen F\u00e4llen kann die Verwendung von OOP dazu f\u00fchren, dass Code weniger modular wird. Durch die enge Kopplung von Daten und Verhalten in Klassen k\u00f6nnen \u00c4nderungen an einer Klasse weitreichende Auswirkungen auf den Rest des Codes haben. Dies kann die Wartbarkeit erschweren und zu unerwarteten Seiteneffekten f\u00fchren, wenn \u00c4nderungen vorgenommen werden.<\/li>\n<\/ol>\nEs ist wichtig, diese potenziellen Nachteile zu ber\u00fccksichtigen und die Verwendung von OOP sorgf\u00e4ltig zu evaluieren, basierend auf den Anforderungen des Projekts und den F\u00e4higkeiten des Entwicklungsteams. In einigen F\u00e4llen kann eine andere Programmierparadigma besser geeignet sein, um bestimmte Herausforderungen anzugehen.\n\n\n
        Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        In diesem Artikel werden wir die objektorientierte Programmierung (OOP), ihre wichtigsten Prinzipien und Besonderheiten und ihre Verwendung in Python definieren. Dieses Konzept ist sehr wichtig und zug\u00e4nglich sowohl f\u00fcr Data Scientists als auch f\u00fcr Data Engineers. Die Programmiersprache Python ist eine sehr zug\u00e4ngliche Sprache, um mit dem Programmieren zu beginnen. Mit ihren Bibliotheken Numpy, Pandas, Sklearn […]<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":217996,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2476],"class_list":["post-135588","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cloud-dev"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135588","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=135588"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135588\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217997,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135588\/revisions\/217997"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/217996"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=135588"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=135588"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}