Любой файл с кодом, является модулем. Импортированный модуль может содержать программу на С.
Запускаемый модуль всегда называется main, доступно через атрибут «name«

import <название модуля> [as <Псевдоним>]
Название без расширения и т.д., создается одноименный идентификатор, наравне с переменными, через который в дальнейшем и доступно содержимое модуля.
Проверить существование атрибута- hasattr()

Перед выполнением каждый модуль компилируется в байт-код, откомпилированные файлы (*.pyc) хранятся в pycache, их тоже можно импортировать и использовать
Импорт производится при первом вызове, затем кэшируется в sys.modules
import('str') - динамический импорт, название из строки (переменной)

Для импортирования только определенных идентификаторов
from <модуль> import <идентификатор> or (id1, id2 ..)

Хранятся в переменной sys.path. Можно изменять программно- append()

• папка со скриптом
• переменная окружения PYTHONPATH
• пути к стандартным модулям
• содержимое в файлах *.pth

Импортируется один раз, для повторной загрузки ф-я imp.reload()

Папка с модулями, в которой расположен файл инициализации init.py- может быть пустым либо содержать код для первой инициализации при импортировании любого модуля из этого пакета

В отличии от функционального подхода, позволяет описать предметы мира в виде сущностей и организовать связи между ними.

class <Название класса> [(<родит. классы>,...<..>)]:
  """ Строка документирования """
  <Св-ва / Методы>

В момент описания, создается полноценный объект. Выполнение происходит в месте определения а не создания экземпляров
Всем методам, обязательно, первым параметром передается ссылка на экземпляр класса (self), либо вызывать ф-ю из объекта
Все атрибуты и методы являются public, можно закрывать костылями

• getattr(<self>, <attr>, <default> - значение атрибута, либо исключение, название можно формировать динамически
• setattr() - установить значение, если атрибут не существует, то будет создан
• delattr() / hasattr() - удалить / проверка существования

Атрибуты классу (не объекту а именно классу) можно создавать в коде, динамически (собсна функции выше)

class MyClass:
  pass
 
MyClass.x= 50
c1, c2= MyClass(), MyClass()
c1.y= 10
c2.y= 20
print(c1.x, c1.y) # 50 10
print(c2.x, c2.y) # 50 20

Конструктор/Деструктор (в скриптовой специфике python, последний особо смысла не имеет)

Вроде ничего необычного, public-наследование..
Конструктор базового класса можно переопределять в производном

В случае пересечения названий, порядок поиска соответствует порядку перечисления классов в описании

Что то вроде понятия абстрактного класса

class myMixin: # Класс "примеси"
  attr= 0      # Атрибут такого класса
  def mix_met(self):
    pass
 
class Class1 (MyMixin):
  def meth1():
    pass
 
class Class2 (Class1, MyMixin):
  ...

В основном благодаря им можно переопределить (перегрузить) стандартные функции, типа преобразования, проверка длинны и т.д., такие как: call() (типа д-е по умолчанию, при вызове объекта без методов), getattr (set/del), bool(), int(), float() и т.д.

Аналогично, целый ряд спец функций для этого: add(), sub(), mul() и т.д. оч много..

Статические методы создаются с помощью декоратора »@staticmethod». При вызове такого, self указывать собсна не нужно
Методы класса, декоратор «@classmethod», первым параметром передается ссылка на класс

class MyClass:
  @staticmethod # Декоратор
  def func1():  # Статический метод
    pass
  def func2():  # Обычный метод
    pass

Абстрактные классы содержат только определения методов, без реализации
Для верности можно вызывать исключение в функции
Так же есть декоратор «@abstractmethod»

class Class1: 
  def func1(self, x): # Абстрактный метод
    raise NotImplementedError("Необходимо переопределить метод")

Аналогично декораторам функций

def deco(C):
  ...
  return C
 
@deco
class MyClass:
  def __init__(self, value):
    self.v= value
 
c= myClass(5)
print(c.v)