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Python對象的屬性訪問過程詳解

發布時間:2020-08-29 16:46:30 來源:腳本之家 閱讀:147 作者:Daniel2333 欄目:開發技術

只想回答一個問題: 當編譯器要讀取obj.field時, 發生了什么?

看似簡單的屬性訪問, 其過程還蠻曲折的. 總共有以下幾個step:

1. 如果obj 本身(一個instance )有這個屬性, 返回. 如果沒有, 執行 step 2

2. 如果obj 的class 有這個屬性, 返回. 如果沒有, 執行step 3.

3. 如果在obj class 的父類有這個屬性, 返回. 如果沒有, 繼續執行3, 直到訪問完所有的父類. 如果還是沒有, 執行step 4.

4. 執行obj.__getattr__方法.

通過以下代碼可以驗證:

class A(object):
  a = 'a'

class B(A):
  b = 'b'

class C(B):
  class_field = 'class field'
  def __getattr__(self, f):
    print('Method {}.__getattr__ has been called.'.format(
      self.__class__.__name__))
    return f
c = C()
print c.a
print c.b
print c.class_field
print c.c

輸出:

a
b
class field
Method C.__getattr__ has been called.
c

PS: python里的attribute與property不同, 當使用了property里, property的解析優先級最高. 詳見blog:從attribute到property.

補充知識:深入理解python對象及屬性

類屬性和實例屬性

首先來看看類屬性和類實例的屬性在python中如何存儲,通過__dir__方法來查看對象的屬性

>>> class Test(object):
    pass
>>> test = Test()
# 查看類屬性
>>> dir(Test)
['__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__format__',
'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__',
 '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', 
 '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
 '__weakref__']
# 查看實例屬性
>>> dir(test)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', 
'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__',
 '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
 '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 
 '__weakref__']

我們主要看一個屬性__dict__,因為 __dict__保存的對象的屬性,看下面一個例子

>>> class Spring(object):
...   season = "the spring of class"
... 

# 查看Spring類保存的屬性
>>> Spring.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Spring' objects>, 
'season': 'the spring of class', 
'__module__': '__main__', 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Spring' objects>, 
'__doc__': None})

# 通過兩種方法訪問類屬性
>>> Spring.__dict__['season']
'the spring of class'
>>> Spring.season
'the spring of class'

發現__dict__有個'season'鍵,這就是這個類的屬性,其值就是類屬性的數據.

接來看,看看它的實例屬性

>>> s = Spring()
# 實例屬性的__dict__是空的
>>> s.__dict__
{}
# 其實是指向的類屬性
>>> s.season
'the spring of class'

# 建立實例屬性
>>> s.season = "the spring of instance"
# 這樣,實例屬性里面就不空了。這時候建立的實例屬性和類屬性重名,并且把它覆蓋了
>>> s.__dict__
{'season': 'the spring of instance'}
>>> s.__dict__['season']
'the spring of instance'
>>> s.season
'the spring of instance'

# 類屬性沒有受到實例屬性的影響
>>> Spring.__dict__['season']
'the spring of class'
>>> Spring.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Spring' objects>, 'season': 'the spring of class', '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Spring' objects>, '__doc__': None})

# 如果將實例屬性刪除,又會調用類屬性
>>> del s.season
>>> s.__dict__
{}
>>> s.season
'the spring of class'

# 自定義實例屬性,對類屬性沒有影響
>>> s.lang = "python"
>>> s.__dict__
{'lang': 'python'}
>>> s.__dict__['lang']
'python'

# 修改類屬性
>>> Spring.flower = "peach"
>>> Spring.__dict__
dict_proxy({'__module__': '__main__', 
'flower': 'peach', 
'season': 'the spring of class', 
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Spring' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Spring' objects>, '__doc__': None})
>>> Spring.__dict__['flower']
'peach'
# 實例中的__dict__并沒有變化
>>> s.__dict__
{'lang': 'python'}
# 實例中找不到flower屬性,調用類屬性
>>> s.flower
'peach'

下面看看類中包含方法,__dict__如何發生變化

# 定義類
>>> class Spring(object):
...   def tree(self, x):
...     self.x = x
...     return self.x
... 
# 方法tree在__dict__里面
>>> Spring.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Spring' objects>, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Spring' objects>, 
'__module__': '__main__', 
'tree': <function tree at 0xb748fdf4>, 
'__doc__': None})
>>> Spring.__dict__['tree']
<function tree at 0xb748fdf4>

# 建立實例,但是__dict__中沒有方法 
>>> t = Spring()
>>> t.__dict__
{}

# 執行方法
>>> t.tree("xiangzhangshu")
'xiangzhangshu'
# 實例方法(t.tree('xiangzhangshu'))的第一個參數(self,但沒有寫出來)綁定實例 t,透過 self.x 來設定值,即給 t.__dict__添加屬性值。
>>> t.__dict__
{'x': 'xiangzhangshu'}
# 如果沒有將x 賦值給 self 的屬性,而是直接 return,結果發生了變化
>>> class Spring(object):
...   def tree(self, x):
...     return x
>>> s = Spring()
>>> s.tree("liushu")
'liushu'
>>> s.__dict__
{}

需要理解python中的一個觀點,一切都是對象,不管是類還是實例,都可以看成是對象,符合object.attribute ,都會有自己的屬性

使用__slots__優化內存使用

默認情況下,python在各個實例中為名為__dict__的字典里存儲實例屬性,而字典會消耗大量內存(字典要使用底層散列表提升訪問速度), 通過__slots__類屬性,在元組中存儲實例屬性,不用字典,從而節省大量內存

# 在類中定義__slots__屬性就是說這個類中所有實例的屬性都在這兒了,如果幾百萬個實例同時活動,能節省大量內存
>>> class Spring(object):
...   __slots__ = ("tree", "flower")
... 
# 仔細看看 dir() 的結果,還有__dict__屬性嗎?沒有了,的確沒有了。也就是說__slots__把__dict__擠出去了,它進入了類的屬性。
>>> dir(Spring)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__slots__', '__str__', '__subclasshook__', 'flower', 'tree']
>>> Spring.__slots__
('tree', 'flower')
# 實例化
>>> t = Spring()
>>> t.__slots__
('tree', 'flower')

# 通過類賦予屬性值
>>> Spring.tree = "liushu"
# tree這個屬性是只讀的, 實例不能修改
>>> t.tree = "guangyulan"
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Spring' object attribute 'tree' is read-only
>>> t.tree
'liushu'

# 對于用類屬性賦值的屬性,只能用來修改
>>> Spring.tree = "guangyulan"
>>> t.tree
'guangyulan'

# 對于沒有用類屬性賦值的屬性,可以通過實例來修改
>>> t.flower = "haitanghua"
>>> t.flower
'haitanghua'
# 實例屬性的值并沒有傳回到類屬性,你也可以理解為新建立了一個同名的實例屬性
>>> Spring.flower
<member 'flower' of 'Spring' objects>
# 如果再給類屬性賦值
>>> Spring.flower = "ziteng"
>>> t.flower
'ziteng'

如果使用的當,__slots__可以顯著節省內存,按需要注意一下問題

在類中定義__slots__之后,實例不能再有__slots__所列名稱之外的其他屬性

每個子類都要定義__slots__熟悉,因為解釋器會忽略繼承__slots__屬性

如果不把__werkref__加入__slots__,實例不能作為弱引用的目標

屬性的魔術方法

來看幾個魔術方法

__setattr__(self,name,value):如果要給 name 賦值,就調用這個方法。
__getattr__(self,name):如果 name 被訪問,同時它不存在的時候,此方法被調用。
__getattribute__(self,name):當 name被訪問時自動被調用(注意:這個僅能用于新式類),無論 name 是否存在,都要被調用。
__delattr__(self,name):如果要刪除 name,這個方法就被調用。
>>> class A(object):
...   def __getattr__(self, name):
...     print "You use getattr"
...   def __setattr__(self, name, value):
...     print "You use setattr"
...     self.__dict__[name] = value
# a.x,按照本節開頭的例子,是要報錯的。但是,由于在這里使用了__getattr__(self, name) 方法,當發現 x 不存在于對象的__dict__中的時候,就調用了__getattr__,即所謂“攔截成員”。
>>> a = A()
>>> a.x
You use getattr

# 給對象的屬性賦值時候,調用了__setattr__(self, name, value)方法,這個方法中有一句 self.__dict__[name] = value,通過這個語句,就將屬性和數據保存到了對象的__dict__中
>>> a.x = 7
You use setattr

# 測試__getattribute__(self,name)
>>> class B(object):
...   def __getattribute__(self, name):
...     print "you are useing getattribute"
...     return object.__getattribute__(self, name)
# 返回的內容用的是 return object.__getattribute__(self, name),而沒有使用 return self.__dict__[name]。因為如果用這樣的方式,就是訪問 self.__dict__,只要訪問這個屬性,就要調用`getattribute``,這樣就導致了無限遞歸

# 訪問不存在的成員,可以看到,已經被__getattribute__攔截了,雖然最后還是要報錯的。
>>> b = B()
>>> b.y
you are useing getattribute
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "<stdin>", line 4, in __getattribute__
AttributeError: 'B' object has no attribute 'y'

Property函數

porperty可以作為裝飾器使用把方法標記為特性

class Vector(object):
  def __init__(self, x, y):
    # 使用兩個前導下劃線,把屬性標記為私有
    self.__x = float(x)
    self.__y = float(y)
  
  # porperty裝飾器把讀值方法標記為特性
  @property
  def x(self):
    return self.__x
    
  @property
  def y(self):
    return self.__y
    
vector = Vector(3,4)
print(vector.x, vector.y)

使用property可以將函數封裝為屬性

class Rectangle(object):
  """
  the width and length of Rectangle
  """
  def __init__(self):
    self.width = 0
    self.length = 0

  def setSize(self, size):
    self.width, self.length = size
  def getSize(self):
    return self.width, self.length

if __name__ == "__main__":
  r = Rectangle()
  r.width = 3
  r.length = 4
  print r.getSize()  # (3,4)
  r.setSize( (30, 40) )
  print r.width  # 30
  print r.length  # 40

這段代碼可以正常運行,但是屬性的調用方式可以改進,如下:

class Rectangle(object):
  """
  the width and length of Rectangle
  """
  def __init__(self):
    self.width = 0
    self.length = 0

  def setSize(self, size):
    self.width, self.length = size
  def getSize(self):
    return self.width, self.length
  # 使用property方法將函數封裝為屬性,更優雅
  size = property(getSize, setSize)

if __name__ == "__main__":
  r = Rectangle()
  r.width = 3
  r.length = 4
  print r.size   # (30, 40)
  r.size = 30, 40
  print r.width  # 30
  print r.length  # 40

使用魔術方法實現:

class NewRectangle(object):
  def __init__(self):
    self.width = 0
    self.length = 0
  
  def __setattr__(self, name, value):
    if name == 'size':
      self.width, self, length = value
    else:
      self.__dict__[name] = value
      
  def __getattr__(self, name):
    if name == 'size':
      return self.width, self.length
    else:
      raise AttrubuteErrir
      
if __name__ == "__main__":
  r = Rectangle()
  r.width = 3
  r.length = 4
  print r.size   # (30, 40)
  r.size = 30, 40
  print r.width  # 30
  print r.length  # 40

屬性的獲取順序

最后我們來看看熟悉的獲得順序:通過實例獲取其屬性,如果在__dict__中有相應的屬性,就直接返回其結果;如果沒有,會到類屬性中找。

看下面一個例子:

class A(object):
  author = "qiwsir"
  def __getattr__(self, name):
    if name != "author":
      return "from starter to master."

if __name__ == "__main__":
  a = A()
  print a.author # qiwsir
  print a.lang # from starter to master.

當 a = A() 后,并沒有為實例建立任何屬性,或者說實例的__dict__是空的。但是如果要查看 a.author,因為實例的屬性中沒有,所以就去類屬性中找,發現果然有,于是返回其值 “qiwsir”。但是,在找 a.lang的時候,不僅實例屬性中沒有,類屬性中也沒有,于是就調用了__getattr__()方法。在上面的類中,有這個方法,如果沒有__getattr__()方法呢?如果沒有定義這個方法,就會引發 AttributeError,這在前面已經看到了。

以上這篇Python對象的屬性訪問過程詳解就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持億速云。

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