扣丁学堂Python基础教程之带你深入理解Python属性查找

今天扣丁学堂给大家介绍一下关于python视频教程中的属性查找，首先在Python中属性查找(attributelookup)是比较复杂的，特别是涉及到描述符descriptor的时候。首先，我们知道：python中一切都是对象，“everythingisobject”，包括类，类的实例，数字，模块任何object都是类(classortype)的实例(instance)如果一个descriptor只实现了get方法，我们称之为non-datadescriptor，如果同时实现了get__set__我们称之为datadescriptor。  

​实例属性查找:  

按照pythondoc，如果obj是某个类的实例，那么obj.name(以及等价的getattr(obj,’name’))首先调用getattribute。如果类定义了getattr方法，那么在getattribute抛出AttributeError的时候就会调用到getattr，而对于描述符(__get__)的调用，则是发生在getattribute内部的。  

obj=Clz(),那么obj.attr顺序如下：  

(1)如果“attr”是出现在Clz或其基类的dict中，且attr是datadescriptor，那么调用其get方法,否则  

(2)如果“attr”出现在obj的dict中，那么直接返回obj.dict[‘attr’]，否则  

(3)如果“attr”出现在Clz或其基类的dict中  

(3.1)如果attr是non-datadescriptor，那么调用其get方法，否则  

(3.2)返回dict[‘attr’]  

(4)如果Clz有getattr方法，调用getattr方法，否则  

(5)抛出AttributeError  

下面是测试代码：  

#coding=utf-8  

classDataDescriptor(object):  

def__init__(self,init_value):  

self.value=init_value  

def__get__(self,instance,typ):  

return'DataDescriptor__get__'  

def__set__(self,instance,value):  

print('DataDescriptor__set__')  

self.value=value  

classNonDataDescriptor(object):  

def__init__(self,init_value):  

self.value=init_value  

def__get__(self,instance,typ):  

return('NonDataDescriptor__get__')  

classBase(object):  

dd_base=DataDescriptor(0)  

ndd_base=NonDataDescriptor(0)  

classDerive(Base):  

dd_derive=DataDescriptor(0)  

ndd_derive=NonDataDescriptor(0)  

same_name_attr='attrinclass'  

def__init__(self):  

self.not_des_attr='Iamnotdescriptorattr'  

self.same_name_attr='attrinobject'  

def__getattr__(self,key):  

return'__getattr__withkey%s'%key  

defchange_attr(self):  

self.__dict__['dd_base']='dd_basenowinobjectdict'  

self.__dict__['ndd_derive']='ndd_derivenowinobjectdict'  

defmain():  

b=Base()  

d=Derive()  

print'Deriveobjectdict',d.__dict__  

assertd.dd_base=="DataDescriptor__get__"  

assertd.ndd_derive=='NonDataDescriptor__get__'  

assertd.not_des_attr=='Iamnotdescriptorattr'  

assertd.no_exists_key=='__getattr__withkeyno_exists_key'  

assertd.same_name_attr=='attrinobject'  

d.change_attr()  

print'Deriveobjectdict',d.__dict__  

assertd.dd_base!='dd_basenowinobjectdict'  

assertd.ndd_derive=='ndd_derivenowinobjectdict'  

try:  

b.no_exists_key  

exceptException,e:  

assertisinstance(e,AttributeError)  

if__name__=='__main__':  

main()  

```  

[python视频教程](http://www.2xkt.com/python)  

注意第50行，change_attr给实例的__dict__里面增加了两个属性。通过上下两条print的输出如下：  

```brush:python  

Deriveobjectdict{‘same_name_attr’:‘attrinobject’,‘not_des_attr’:‘Iamnotdescriptorattr’}  

Deriveobjectdict{‘same_name_attr’:‘attrinobject’,‘ndd_derive’:‘ndd_derivenowinobjectdict‘,‘not_des_attr’:‘Iamnotdescriptorattr’,‘dd_base’:‘dd_basenowinobjectdict‘}  

调用change_attr方法之后，dd_base既出现在类的dict(作为datadescriptor),也出现在实例的dict，因为attributelookup的循序，所以优先返回的还是Clz.__dict__[‘dd_base’]。而ndd_base虽然出现在类的dict，但是因为是nondatadescriptor，所以优先返回obj.__dict__[‘dd_base’]。其他：line48,line56表明了getattr的作用。line49表明obj.__dict__优先于Clz.__dict__  

cached_property例子  

我们再来看看上一文章的这段代码  

importfunctools,time  

classcached_property(object):  

"""Apropertythatisonlycomputedonceperinstanceandthenreplaces  

itselfwithanordinaryattribute.Deletingtheattributeresetsthe  

property."""  

def__init__(self,func):  

functools.update_wrapper(self,func)  

self.func=func  

def__get__(self,obj,cls):  

ifobjisNone:returnself  

value=obj.__dict__[self.func.__name__]=self.func(obj)  

returnvalue  

classTestClz(object):  

@cached_property  

defcomplex_calc(self):  

print'verycomplex_calc'  

returnsum(range(100))  

if__name__=='__main__':  

t=TestClz()  

print'>>>firstcall'  

printt.complex_calc  

print'>>>secondcall'  

printt.complex_calc  

```  

cached_property是一个non-datadescriptor。在TestClz中，用cached_property装饰方法complex_calc，返回值是一个descriptor实例，所以在调用的时候没有使用小括号。  

第一次调用t.complex_calc之前，obj(t)的__dict__中没有”complex_calc“，根据查找顺序第三条，执行cached_property.__get__,这个函数代用缓存的complex_calc函数计算出结果，并且把结果放入obj.__dict__。那么第二次访问t.complex_calc的时候，根据查找顺序，第二条有限于第三条，所以就直接返回obj.__dict__[‘complex_calc’]。bottle的源码中还有两个descriptor，非常厉害!  

##类属性查找  

前面提到过，类的也是对象，类是元类(metaclass)的实例，所以类属性的查找顺序基本同上。区别在于第二步，由于Clz可能有基类，所以是在Clz及其基类的__dict__”查找“attr，注意这里的查找并不是直接返回clz.__dict__[‘attr’]。具体来说，这第二步分为以下两种情况：  

(2.1)如果clz.__dict__[‘attr’]是一个descriptor(不管是datadescriptor还是non-datadescriptor)，都调用其__get__方法  

(2.2)否则返回clz.__dict__[‘attr’]  

这就解释了一个很有意思的问题：method与function的问题  

```brush:python  

>>>classWidget(object):  

...deffunc(self):  

...pass  

...  

>>>w=Widget()  

>>>Widget.__dict__  

dict_proxy({'__dict__':,'__module__':'__main__','__weakref__':,'__doc__':None,'func':})  

>>>w.__dict__  

{}  

>>>Widget.__dict__['func']  

>>>Widget.func  

>>>  

Widget是一个之定义了一个func函数的类，func是类的属性，这个也可以通过Widget.dict、w.dict看到。Widget.dict[‘func’]返回的是一个function，但Widget.func是一个unboundmethod，即Widget.func并不等同于Widget.dict[‘func’]，按照前面的类属性的访问顺序，我们可以怀疑，func是一个descriptor，这样才不会走到第2.2这种情况。验证如下：  

classMaxValDes(object):  

def__init__(self,attr,max_val):  

self.attr=attr  

self.max_val=max_val  

def__get__(self,instance,typ):  

returninstance.__dict__[self.attr]  

def__set__(self,instance,value):  

instance.__dict__[self.attr]=min(self.max_val,value)  

print'MaxValDes__set__',self.attr,instance.__dict__[self.attr]  

classWidget(object):  

a=MaxValDes('a',10)  

def__init__(self):  

self.a=0  

#def__setattr__(self,name,value):  

#self.__dict__[name]=value  

#print'Widget__setattr__',name,self.__dict__[name]  

if__name__=='__main__':  

w0=Widget()  

w0.a=123  

```  

输出如下：  

```brush:python  

MaxValDes__set__a0  

MaxValDes__set__a10  

可以看到，即使Widget的实例也有一个‘a’属性，但是调用w.a的时候会调用类属性‘a’(一个descriptor)的set方法。如果不注释掉第18到第20行，输出如下  

Widget__setattr__a0  

Widget__setattr__a123  

可以看到，优先调用Widget的setattr方法。因此：对于属性赋值，obj=Clz(),那么obj.attr=var，按照这样的顺序：  

如果Clz定义了setattr方法，那么调用该方法，否则如果“attr”是出现在Clz或其基类的dict中，且attr是datadescriptor，那么调用其set方法,否则等价调用obj.dict[‘attr’]=var  

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