python属性_深入理解python对象及属性

类属性和实例属性

首先来看看类属性和类实例的属性在python中如何存储，通过__dir__方法来查看对象的属性

>>> class Test(object):

pass

>>> test = Test(http://www.my516.com)

# 查看类属性

>>> dir(Test)

['__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__format__',

'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__',

'__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',

'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',

'__weakref__']

# 查看实例属性

>>> dir(test)

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__',

'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__',

'__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',

'__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',

'__weakref__']

我们主要看一个属性__dict__，因为 __dict__保存的对象的属性,看下面一个例子

>>> class Spring(object):

... season = "the spring of class"

...

# 查看Spring类保存的属性

>>> Spring.__dict__

dict_proxy({'__dict__': ,

'season': 'the spring of class',

'__module__': '__main__',

'__weakref__': ,

'__doc__': None})

# 通过两种方法访问类属性

>>> Spring.__dict__['season']

'the spring of class'

>>> Spring.season

'the spring of class'

发现__dict__有个’season’键，这就是这个类的属性，其值就是类属性的数据.

接来看，看看它的实例属性

>>> s = Spring()

# 实例属性的__dict__是空的

>>> s.__dict__

{}

# 其实是指向的类属性

>>> s.season

'the spring of class'

# 建立实例属性

>>> s.season = "the spring of instance"

# 这样，实例属性里面就不空了。这时候建立的实例属性和类属性重名，并且把它覆盖了

>>> s.__dict__

{'season': 'the spring of instance'}

>>> s.__dict__['season']

'the spring of instance'

>>> s.season

'the spring of instance'

# 类属性没有受到实例属性的影响

>>> Spring.__dict__['season']

'the spring of class'

>>> Spring.__dict__

dict_proxy({'__dict__': , 'season': 'the spring of class', '__module__': '__main__', '__weakref__': , '__doc__': None})

# 如果将实例属性删除,又会调用类属性

>>> del s.season

>>> s.__dict__

{}

>>> s.season

'the spring of class'

# 自定义实例属性，对类属性没有影响

>>> s.lang = "python"

>>> s.__dict__

{'lang': 'python'}

>>> s.__dict__['lang']

'python'

# 修改类属性

>>> Spring.flower = "peach"

>>> Spring.__dict__

dict_proxy({'__module__': '__main__',

'flower': 'peach',

'season': 'the spring of class',

'__dict__': , '__weakref__': , '__doc__': None})

>>> Spring.__dict__['flower']

'peach'

# 实例中的__dict__并没有变化

>>> s.__dict__

{'lang': 'python'}

# 实例中找不到flower属性，调用类属性

>>> s.flower

'peach'

下面看看类中包含方法，__dict__如何发生变化

# 定义类

>>> 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__': ,

'__weakref__': ,

'__module__': '__main__',

'tree': ,

'__doc__': None})

>>> Spring.__dict__['tree']

# 建立实例，但是__dict__中没有方法

>>> t = Spring()

>>> t.__dict__

{}

# 执行方法

>>> t.tree("xiangzhangshu")

'xiangzhangshu'

# 实例方法(t.tree('xiangzhangshu'))的第一个参数(self，但没有写出来)绑定实例 t，透过 self.x 来设定值，即给 t.__dict__添加属性值。

>>> t.__dict__

{'x': 'xiangzhangshu'}

# 如果没有将x 赋值给 self 的属性，而是直接 return，结果发生了变化

>>> class Spring(object):

... def tree(self, x):

... return x

>>> s = Spring()

>>> s.tree("liushu")

'liushu'

>>> s.__dict__

{}

需要理解python中的一个观点，一切都是对象，不管是类还是实例，都可以看成是对象，符合object.attribute ，都会有自己的属性

使用__slots__优化内存使用

默认情况下，python在各个实例中为名为__dict__的字典里存储实例属性，而字典会消耗大量内存（字典要使用底层散列表提升访问速度）, 通过__slots__类属性，在元组中存储实例属性，不用字典，从而节省大量内存

# 在类中定义__slots__属性就是说这个类中所有实例的属性都在这儿了，如果几百万个实例同时活动，能节省大量内存

>>> class Spring(object):

... __slots__ = ("tree", "flower")

...

# 仔细看看 dir() 的结果，还有__dict__属性吗？没有了，的确没有了。也就是说__slots__把__dict__挤出去了，它进入了类的属性。

>>> 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')

# 实例化

>>> t = Spring()

>>> t.__slots__

('tree', 'flower')

# 通过类赋予属性值

>>> Spring.tree = "liushu"

# tree这个属性是只读的, 实例不能修改

>>> t.tree = "guangyulan"

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

AttributeError: 'Spring' object attribute 'tree' is read-only

>>> t.tree

'liushu'

# 对于用类属性赋值的属性，只能用来修改

>>> Spring.tree = "guangyulan"

>>> t.tree

'guangyulan'

# 对于没有用类属性赋值的属性，可以通过实例来修改

>>> t.flower = "haitanghua"

>>> t.flower

'haitanghua'

# 实例属性的值并没有传回到类属性，你也可以理解为新建立了一个同名的实例属性

>>> Spring.flower

# 如果再给类属性赋值

>>> Spring.flower = "ziteng"

>>> t.flower

'ziteng'

如果使用的当，__slots__可以显著节省内存，按需要注意一下问题

在类中定义__slots__之后，实例不能再有__slots__所列名称之外的其他属性

每个子类都要定义__slots__熟悉，因为解释器会忽略继承__slots__属性

如果不把__werkref__加入__slots__，实例不能作为弱引用的目标

属性的魔术方法

来看几个魔术方法

__setattr__(self,name,value)：如果要给 name 赋值，就调用这个方法。

__getattr__(self,name)：如果 name 被访问，同时它不存在的时候，此方法被调用。

__getattribute__(self,name)：当 name被访问时自动被调用（注意：这个仅能用于新式类），无论 name 是否存在，都要被调用。

__delattr__(self,name)：如果要删除 name，这个方法就被调用。

>>> 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，按照本节开头的例子，是要报错的。但是，由于在这里使用了__getattr__(self, name) 方法，当发现 x 不存在于对象的__dict__中的时候，就调用了__getattr__，即所谓“拦截成员”。

>>> a = A()

>>> a.x

You use getattr

# 给对象的属性赋值时候，调用了__setattr__(self, name, value)方法，这个方法中有一句 self.__dict__[name] = value，通过这个语句，就将属性和数据保存到了对象的__dict__中

>>> a.x = 7

You use setattr

# 测试__getattribute__(self,name)

>>> class B(object):

... def __getattribute__(self, name):

... print "you are useing getattribute"

... return object.__getattribute__(self, name)

# 返回的内容用的是 return object.__getattribute__(self, name)，而没有使用 return self.__dict__[name]。因为如果用这样的方式，就是访问 self.__dict__，只要访问这个属性，就要调用`getattribute``，这样就导致了无限递归

# 访问不存在的成员，可以看到，已经被__getattribute__拦截了，虽然最后还是要报错的。

>>> b = B()

>>> b.y

you are useing getattribute

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "", line 4, in __getattribute__

AttributeError: 'B' object has no attribute 'y'

Property函数

porperty可以作为装饰器使用把方法标记为特性

class Vector(object):

def __init__(self, x, y):

# 使用两个前导下划线，把属性标记为私有

self.__x = float(x)

self.__y = float(y)

# porperty装饰器把读值方法标记为特性

@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可以将函数封装为属性

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

这段代码可以正常运行，但是属性的调用方式可以改进，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方法将函数封装为属性，更优雅

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

使用魔术方法实现：

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

属性的获取顺序

最后我们来看看熟悉的获得顺序：通过实例获取其属性，如果在__dict__中有相应的属性，就直接返回其结果；如果没有，会到类属性中找。

看下面一个例子:

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.

当 a = A() 后，并没有为实例建立任何属性，或者说实例的__dict__是空的。但是如果要查看 a.author，因为实例的属性中没有，所以就去类属性中找，发现果然有，于是返回其值 “qiwsir”。但是，在找 a.lang的时候，不仅实例属性中没有，类属性中也没有，于是就调用了__getattr__()方法。在上面的类中，有这个方法，如果没有__getattr__()方法呢？如果没有定义这个方法，就会引发 AttributeError，这在前面已经看到了。

---------------------