Conceptos básicos de OOP

10 ejemplos para empezar con Python orientado a objetos: 7 básicos y 3 intermedios.

Prerrequisitos

• Python 3.14.0 y Conceptos básicos de Python.

Ejemplos básicos

1. Definir una clase y __init__

Inicializa el estado de la instancia en el constructor.

class Greeter:
    def __init__(self, prefix: str) -> None:
        self.prefix = prefix
 
    def greet(self, name: str) -> str:
        return f"{self.prefix}, {name}!"
 
g = Greeter("Hello")
print(g.greet("Ada"))

• __init__ configura nuevas instancias; no es un constructor verdadero en el sentido de C++.
• self es la convención para la referencia de la instancia.
• Los métodos son funciones enlazadas a instancias.

Relacionado: Métodos Dunder / Mágicos - métodos especiales

2. Atributos de instancia vs. de clase

Los atributos de clase se comparten; los atributos de instancia son por objeto.

class Counter:
    total = 0
 
    def __init__(self) -> None:
        Counter.total += 1
        self.value = 0

• Modificar Counter.total afecta a todas las instancias a menos que se sombreé en la instancia.
• Los atributos de instancia establecidos en __init__ son independientes por objeto.
• Evita atributos de clase mutables (list, dict) como trampas de estado compartido.

Relacionado: Métodos de clase vs. de instancia vs. estáticos - @classmethod

3. Herencia simple

Reutiliza el comportamiento mediante la subclasificación.

class Animal:
    def speak(self) -> str:
        return "..."
 
class Dog(Animal):
    def speak(self) -> str:
        return "woof"

• Las subclases sobrescriben métodos definiendo el mismo nombre.
• super() llama a la implementación del padre; es crucial en cadenas de __init__.
• Prefiere la composición cuando la relación no es "es-un".

Relacionado: Herencia y MRO - herencia múltiple

4. dataclass para registros

Reduce el código repetitivo para clases que contienen datos.

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int
 
p = Point(3, 4)
print(p.x, p.y)

• Genera automáticamente __init__, __repr__ y comparaciones cuando se configura.
• Añade frozen=True para objetos de valor inmutables.
• Usa field(default_factory=list) para valores predeterminados mutables.

Relacionado: Dataclasses - field y post_init

5. Propiedades para encapsulación

Expone atributos con getters/setters sin cambiar los puntos de llamada.

class Account:
    def __init__(self, balance: float) -> None:
        self._balance = balance
 
    @property
    def balance(self) -> float:
        return self._balance

• El guion bajo inicial (_) indica internamente por convención; no es privacidad forzada.
• @property puede añadir validación en el setter más adelante.
• Mantiene la API pública similar a un atributo mientras permite lógica.

Relacionado: Propiedades y Descriptores - descriptores

6. __repr__ para depuración

Representación legible del objeto en logs y REPL.

class User:
    def __init__(self, user_id: int, name: str) -> None:
        self.user_id = user_id
        self.name = name
 
    def __repr__(self) -> str:
        return f"User({self.user_id

• __repr__ debe ser idealmente inequívoco y fácil de reconstruir.
• __str__ es para visualización humana; print usa __str__ y recurre a __repr__ si no está.
• Las dataclasses generan automáticamente un __repr__ útil.

Relacionado: Métodos Dunder / Mágicos - repr vs str

7. Enum para constantes con nombre

Reemplaza cadenas mágicas con enumeraciones tipadas.

from enum import StrEnum
 
class Role(StrEnum):
    ADMIN = "admin"
    DEV = "dev"
 
def authorize(role: Role) -> bool:
    return role == Role.ADMIN

• Los miembros de StrEnum se comparan limpiamente con cadenas en contextos JSON.
• Los Enums son singletons; la identidad es estable para comparaciones.
• match exhaustivo sobre miembros de enum detecta casos faltantes.

Relacionado: Enums - IntEnum y flags

Ejemplos intermedios

8. Composición sobre herencia

Delega el comportamiento a objetos auxiliares.

class EmailSender:
    def send(self, to: str, body: str) -> None:
        print(f"to={to} body={body}")
 
class Notifier:
    def __init__(self, sender: EmailSender) -> 

• Notifier tiene un EmailSender en lugar de extenderlo.
• Pruebas más fáciles con un remitente falso inyectado.
• Intercambia implementaciones sin una explosión de subclases.

Relacionado: Mejores prácticas de Python Orientado a Objetos - reglas de diseño

9. Interfaz abstracta con abc

Impone métodos que las subclases deben implementar.

from abc import ABC, abstractmethod
 
class Repository(ABC):
    @abstractmethod
    def get(self, item_id: int) -> dict: ...
 
class InMemoryRepo(Repository):
    def get(self, item_id: int) -> 

• No se puede instanciar una ABC hasta que se implementen los métodos abstractos.
• Documenta puntos de extensión para plugins y pruebas.
• Protocol ofrece una alternativa estructural; consulta la sección de type hints.

Relacionado: Clases Base Abstractas - collections.abc

10. __slots__ para memoria

Restringe atributos y reduce la sobrecarga del diccionario por instancia.

class Coord:
    __slots__ = ("x", "y")
 
    def __init__(self, x: int, y: int) -> None:
        self.x = x
        self.y = y

• Las instancias no pueden obtener atributos nuevos arbitrarios.
• Significativo al crear millones de objetos pequeños.
• Incompatible con algunos patrones de herencia múltiple; úsalo con prudencia.

Relacionado: Inmutabilidad y Hashabilidad - puntos hasheables

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